近年來，隨著人工智能的爆發(fā)，新技術已經(jīng)逐步滲入到人們?nèi)粘Ｉ钪械母餍懈鳂I(yè)里。以機器代替人工來處理重復而繁瑣的任務，不僅提高了工作的效率和生產(chǎn)力，還為人們節(jié)省了大量的時間。

呼叫中心，或者說是客戶服務中心，就是一個可交互式的語音應答系統(tǒng)，用于通過電話接收或發(fā)送大量客戶的請求。呼叫中心旨在為客戶提供各種電話響應服務，集中處理大量業(yè)務相關的問題和請求，因此往往需要大量的人工成本，而這恰恰是人工智能技術所擅長的。其中，自然語言理解技術扮演了舉足輕重的角色。

呼叫中心是語音識別技術（ASR）和自然語言理解（NLP）技術最早的應用場景之一，發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷了五代的演變。目前，有廠商提出了第六代呼叫中心的概念，最新一代的呼叫中心將借助云計算，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，在云端部署服務和數(shù)據(jù)，這將讓人工智能技術在呼叫中心產(chǎn)業(yè)中獲得前所未有的應用突破。

呼叫中心的業(yè)務可以大致分為呼入服務，和呼出服務（外呼）兩大類別。呼入服務相關的業(yè)務往往由各個公司直屬運營，用于向其客戶提供產(chǎn)品售后支持或信息查詢的服務。而呼出服務相關的業(yè)務則廣泛的用于電話營銷，追債，征集慈善捐款，以及市場研究等場景。

多年來，呼入型呼叫系統(tǒng)一直是NLP技術的典型應用場景之一。在市場上，呼入型呼叫系統(tǒng)和NLP技術的結合主要運用于兩種場景，一種是專業(yè)領域的智能客服平臺，另一種是通用領域的智能服務中心。專業(yè)領域的智能客服，一般指垂直應用領域的客服機器人，這類機器人大量被政府、銀行、保險公司等機構使用，專注于幫助客戶處理簡單的任務。

外呼系統(tǒng)需要主動撥打電話給用戶，并將相關信息清楚地傳達給用戶。在交互過程中，系統(tǒng)需要主動向用戶提問，并引導用戶返回正確的響應內(nèi)容，而不僅僅是對用戶的問題進行回復。智能外呼系統(tǒng)目前主要應用于兩種不同的場景，一個是追債服務，另一個是消息推送服務。

呼叫中心里數(shù)據(jù)的記錄與分析也是人工智能技術在呼叫中心領域的應用場景之一。為了提供更加個性化的服務，呼叫中心通過錄音和ASR技術記錄并采集客戶與呼叫系統(tǒng)之間的會話數(shù)據(jù)，再使用深度學習和NLP技術分析電話語音的內(nèi)容，更好的理解客戶的意圖和潛在想法，并通過分析結果有針對性的優(yōu)化系統(tǒng)，從而為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務。

目前，各企業(yè)的客服呼叫中心都對客服數(shù)據(jù)分析服務有著明確的需求，如電訊公司，電商平臺，保險機構等。這些公司和機構通常都會將每個客戶每次在呼叫中心里所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)采集下來，通過NLP技術，自動組織和分析這些數(shù)據(jù)。NLP技術在呼叫數(shù)據(jù)分析這一場景下有兩個正在嘗試落地的應用，分別是客服風控系統(tǒng)，和客服質(zhì)檢系統(tǒng)。

人工智能現(xiàn)在已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠?。NLP與ASR等語言相關的信息處理技術正被廣泛的運用于電話呼叫中心產(chǎn)業(yè)中，其中包括呼入型呼叫服務，呼出型呼叫服務，以及呼叫中心的數(shù)據(jù)分析。相較于呼入型呼叫服務，呼出型呼叫服務更適合交給智能呼叫系統(tǒng)來完成，特別是不需要重點關照被呼叫方交互體驗的催債類服務。

未來更大的數(shù)據(jù)量和更完備的信息內(nèi)容將會賦予呼叫中心更多的知識與內(nèi)容，智能化的呼叫服務終將在我們的生活中普及。而文字轉語音（TTS）技術的不斷進步，配合巧妙的話術設計，也將有可能改善智能呼叫中心的對話體驗，使人們更愿意接受機器的服務與“關懷”。

最后，算力和網(wǎng)絡帶寬的提高或許可以幫助呼叫中心跳過對客戶會話內(nèi)容錄音的環(huán)節(jié)，直接在會話過程中對客戶的意圖和需求進行實時的分析，并在第一時間有針對性的將問題解決。人工智能技術正在將電話呼叫中心帶入全新的智能時代，技術會持續(xù)降低人工勞力的成本和效率，將人類從冗余的工作內(nèi)容中解放出來。屆時，呼叫中心將會為我們提供前所未有的個性化，自動化，人性化的服務。