將機器學習整合到企業(yè)的客戶服務中，開啟了更具有可變性和適應性的自動化解決方案。還能讓真人客服得以集中精力處理復雜的或者更能創(chuàng)造利潤的事情。隨著與客戶交流數量和難度的不斷增加，要求大部分的公司在處理這些問題時具有更高的可變性、效率和準確度。只需要公司IT部門的一些幫助和審查，客戶聯系中心就可以把客戶服務的質量提高一個檔次。
當然，要獲得成功還是要付出代價的。公司的體量越大，其技術上的問題就越復雜。大公司遇到的最大挑戰(zhàn)之一，就是客戶服務的質量。處理無休無止的客戶提問、需求和其他任務需要投入大量的人力成本。幸運的是，還有一個科技驅動的解決方案，能夠簡單有效地滿足客戶服務的需求，那就是機器學習。
這個算法是讓計算機完成人類每天都會做的事情，而它正在成為企業(yè)客戶服務的未來。最近《哈佛商業(yè)評論》發(fā)表的一篇文章強調，公司在商業(yè)過程中整合的機器學習技術，不僅是經營的亮點，而且正在成為商業(yè)的基礎。文章作者看到了“強大的機器學習算法……正引領著商業(yè)的改革，在五年前這是根本無法想象的。”
機器學習能力的增強，是由于在過去幾年里語言語音科學家能夠獲得的數據量有了很大的增加。在客戶服務領域，這轉化為客戶自助服務準確度和理解能力的飛越，這一進步不但降低了經營成本，還改善了客戶服務的質量。
機器學習引領未來企業(yè)客戶服務的方式有三種：
增加速度和效率
弗雷斯特研究公司的研究報告指出，接近80%的美國成年人認為良好的客戶服務中最重要的一點就是為顧客節(jié)省時間。被錯誤引導的顧客來電和強迫顧客像機器一樣思考和交談的互動式語音應答，這會讓顧客對公司的服務失去信任。
今天的自動客服解決方案，有可能可以超越那種簡單的引導模式——和常常被錯誤引導的交談——讓機器能夠對客戶進行更深層次的理解。利用機器學習，會話式解決方案可以讓顧客以自己習慣的說話方式進行溝通。
結合自然語言處理技術，今天很多自動客服解決方案可以更準確地理解顧客的話�；谌祟惥幊讨贫ㄒ�(guī)則的解決方案已經被沿用多年，而今天機器學習能讓理解會話的過程更有效率。
通過持續(xù)的進化提高服務質量
機器學習帶來的好處之一，就是讓大量的客戶交流變成了一件有益的事�？紤]一下你的團隊每天會與多少客戶進行交流。與客戶交流的數據被獲取和分析的越多，對算法進行優(yōu)化的學習材料就越充足，算法的結果就越準確。訓練一個機器學習模型確實會增加它自身的價值，這比訓練真人客服要節(jié)省很多時間——以及成本。
在過去幾十年中，我們見到了數據極大的可測量性。利用機器學習技術，企業(yè)可以有另一種方式把這些數據信息用在改善客戶服務上。算法扮演的角色與數據一樣重要，足夠容量的信息讓虛擬助手（VA）對客戶需求的揣摩和預測變得更準確。而這需要保證對算法進行持續(xù)不斷的投入和優(yōu)化。然而，這種付出完全是值得的：更高的準確率、更高的效率還有更滿意的顧客。
更強的理解能力帶來的定制化服務
自動服務的理解能力出現的飛越帶來了更好的定制化服務。將近75%的顧客傾向于通過自助服務來解決問題。但是，這并不意味著公司和組織可以忽視定制化個人服務的重要性。當一個公司把每個用戶的交流歷史整合到客服中，這些數據就可以讓顧客體驗到定制化的服務，可以更加快速和準確地為客戶解決問題。這些數據甚至還能讓客戶體驗到具有預見性的服務，進一步減少客戶需要的時間和交流成本，增加客戶的忠誠度。
