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ml是啥服务 什么是ml

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任何商业组织的成功都高度依赖于其客户关系战略 。客户体验在任何企业中都非常重要，因为它会深刻影响消费者的忠诚度 。
随着人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、智能对话机器人(Chatbot)、机器学习(ML)的进步，客服管理的智能化自动化已经成为所有组织的刚性需求 。今天 ， 我们来谈谈AI是如何改变客服行业的 。
许多企业采用智能技术来实现顺畅的日常运营 。根据国外专家的乐观估计，到2022年 ， 银行可以使用对话机器人实现高达90%的客户服务自动化 。在其他商业应用中，64%的企业希望使用对话机器人的语音作为客户协助的渠道，而77%的企业看重对话机器人的文本处理能力 。
2021年投入45亿美元开发对话机器人 。虽然对话机器人已经存在了相当长的时间，仍然没有成为主流，但我们可以清楚地看到商业应用的未来 。
【ml是啥服务 什么是ml】本文1862字，耗时6分钟 。
行业地位
传统客服存在一些问题，这些问题开始让客户无法接受 。
江苏省消费者权益保护委员会近日发布的一项调查显示，共有14136人参与客服问题网络问卷调查，其中52.9%的消费者表示遇到过智能客服回答无关问题、客服“踢皮球”、投诉层层转不解决问题等情况 。
等待时间长:等待时间长的主要原因是缺少人工客服 。快节奏的社会，加上客户的焦虑，会让等待的时间显得更长 。很明显，人工客服成本很高，尤其是在人口红利的今天 。企业和组织不是不愿意投入这个成本，而是纠结于应该投入多少 。投入太少肯定会影响响应时间和客户满意度 。但是设置太多会导致成本浪费 。
繁琐操作:在处理查询之前，客户必须耐心聆听预先录制的语音提示，并根据提示选择最有可能获得答案的路径 。对于企业来说 ， 这样的设置无可厚非 。把问题分类，找专门的人工客服回答，似乎是一个高效的流程 。毕竟对于人类客服来说 ， 能够掌握的专业知识是有限的 。但这对于客户来说无疑是不好的体验 。有的企业还自我感觉良好 ， 增加一些品牌信息 ， 甚至促销广告 。哪个客户会愿意接受这个信息？
成本巨大:要有一个满意的人工客服投入 ， 成本很大 。一方面是员工的工资，另一方面是相应的培训 。这些都需要时间和金钱 。客户服务的数量和培训的质量与客户体验密切相关 。
情绪管理:笔者去年和一位人力资源专家交流，她正忙着给银行找心理咨询讲师 。可见客服本身的工作压力是非常大的 。如果把不良情绪带入工作中，可想而知对客户的伤害有多大 。
客服行业的对话机器人
这些问题都可以在人工智能的帮助下解决 。
为了在客户关系管理中发挥作用，更多的企业和机构正在努力利用人工智能实现客户服务自动化 。AI对话机器人就是这样一个优秀的模型 。自从1966年ELIZA发布以来，对话机器人就不再是一个晦涩难懂的概念 。他们只有一个目的:解决客户问题 。
解决客户问题的革命
首先，在响应时间上，人工永远跟不上机器的步伐 。而且对话机器人可以处理更多的客户问题(唯一的限制是网络带宽)，当客户服务问题爆发时，它可以给出及时的回答 。等待时间减少，客户体验改善 。
其次 ， 客户不需要经过预设的问题筛选 。以前的问题筛选是为了找到一个更合适的人来回答你的问题 。机器人可以同时掌握多个知识领域，从产品使用问题到售后网络配送等几乎所有客户都可能遇到的问题 。与人工相比 ， 还有一个优势AI不会忘记 。响应精度会大大提高 。
对于创业者最关心的成本问题，AI对话机器人的优势会更明显 。虽然前期的培训会是一个辛苦的过程(包括数据整理和标注) ， 但投入远远不止雇佣一个人 。但是一旦训练完成，对话机器人达到人工客户水平的成本优势就会迅速体现出来 。而且这种优势会随着时间的推移逐渐增强 。
当大多数客户有问题时，他们不在乎是人类还是机器人来解决问题 。
增强数据价值
为了增加商业组织的竞争力，任何企业家都必须收集关于客户的有价值的数据 ， 并以对公司有帮助的方式和程度处理这些数据(当然，这需要在合理和合法的准则下) 。AI对话机器人获取的客服数据，有助于快速便捷地将大量信息生成易于掌握的报表 。这些数据报告可以帮助企业在产品设计、制造、销售甚至营销方面做出更有力的决策 。以前企业可能要花费数百万元从第三方数据公司或咨询公司获取 。

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