人工智慧深度學習做的客服機器人已經非常好了，聽不出來是機器應答，而且可以直接生成統計表格，大大節省了人力，也大大減少人員開支。

傳統的呼叫中心，是人來進行工作的，現在將人工智慧加入雲呼叫中心，在一定程度上解放了人力，提高了客戶體驗，降低了運營成本。人是血肉之軀，每天工作時間有限，會疲憊，會勞累，而機器則不累，對同一問題回答千萬次而不厭倦，這就是人工智慧的優勢。但目前人工智慧還不成熟，不完善，呼叫中心的業務模式沒有多少改變，人工智慧仍處在輔助階段，諸如，在社交能力，人際關係協調能力，對他人真誠的溝通與關懷等情感，情緒上的問題等還是人工智慧的短板。這就需要創造者們，深度學習，加大力度投入技術變革，培育人工智慧與客戶溝通習慣，提高其對數字化渠道的適應性，使人工智慧真正變為智與能，到那時呼叫中心的業務模式自然會改變。

需要指出的是，人工智慧改變的不是呼叫中心的功能，而是呼叫中心在企業體系中的地位和作用。是被動服務部門變成主動產生，分析歸納有資訊價值的部門，變成了企業的價值中心，運營中心。

呼叫中心目前仍然是人工+“自動服務”的模式在執行，之所以說是運動主要原因是我們在使用自助服務時仍需要透過按鍵觸發使得呼叫中心產生響應。

談到目前的自助服務真的是有些抓狂，在急著辦什麼事需要客服時，你需要一層一層的聽語音介紹再透過響應觸發到下一層。既不高效而且基本也不解決問題。每每這個時候想把人工客服喊出來又很費勁，實際一分鐘可以處理完畢的事情，往往要自助服務十分鐘才能找到人工服務接入的入口。

人工智慧是所有智慧、大資料、語音及文字識別和深度學習等技術的一個統稱。如果要想改進呼叫中心的模式，自然會用到大資料、語音識別的功能。而目前語音識別的能力越來越好了（如小愛音箱等等），但是中國的方言實在太多了，甚至相鄰的村子說話都不一樣，因此語音識別的技術還需要更多的樣本讓人工智慧進行學習。

相信目前階段的普通話語音識別已經具有很優秀了，更希望人工智慧技術能儘快的進入到人們生活的各個場景中，改變過去的“自動化”技術，讓人們獲得更好的體驗。

現如今，隨著網際網路流量紅利的逐漸消退，資本開始迴歸理性，企業的生產發展面臨著新的考驗。而在企業內部，曾作為企業銷售業績獲取的主要部門——呼叫中心，目前也逐步陷入發展困境。過去，企業的呼叫中心依靠著大量的人員投入以進行大規模的電話營銷，這種營銷模式在過去移動網際網路還未全速覆蓋的時期卓有成效。但目前，企業的電話營銷卻疲態漸露。

首先，呼叫中心屬於企業內的勞動力密集部門，人力成本投入居高不下。當電話營銷不見成效時，企業只能擴充人員編制，繼續增加運營成本，但成本的增加與實際的利潤增長並非呈現正比關係。由此，企業將陷入不斷增投卻不增產的惡性迴圈。

其次，在移動網際網路快速發展的今天，電話銷售的客戶體驗度不佳，客戶對傳統的電話銷售接受度低，拒聽率攀升。且呼叫中心的人工坐席每天需操作大量復重枯燥的工作，應對客戶的負面情緒，工作難度較大，應聘該崗位的人數較少，企業招聘困難；再加上呼叫中心內部的人員流動大，離職率高，企業管理也非易事；且呼叫中心的人工坐席工作能力參差不一，在工作中易受到主觀情緒影響，難以保持標準化的服務；最為關鍵的是，人工坐席在呼叫操作過程中，存在著客戶資料記錄不完整、客戶跟進易遺漏等問題，因此導致客戶的轉化效率較低。

如何快速走出傳統營銷的困境正成為企業迫切需要解決的問題。而大資料和人工智慧的發展，正給企業的呼叫中心帶來新的質變。

據統計，智慧客服的智慧外呼、雲呼叫中心在接入了企業呼叫中心後，平均一個智慧客服坐席可代替16名人工坐席，幫助企業降低60%以上的運營成本；且智慧客服不存在情緒波動，能夠隨時保持標準化的接待狀態，亦不存在人員流動大等問題，因此可以幫助企業提升50%－60%的人員管理效率、提高服務質量；透過智慧客服的資料分析及資料採集功能還可為企業提升70%-80%的客戶轉化率。

“人工只需付出1%的智慧，AI則付出99%的汗水”，科技的進步為企業帶來的，不僅僅是脫離困境的良方，更是能夠助力企業進行彎道超車的發展捷徑。