如何应对通信中采用AI的挑战(三)

6。决定如何在通信中使用AI

有了AI可以做到的一切,最大的问题之一就是从哪里开始。现在企业通信已越来越广泛,企业早已使用各种通信系统实现企业的内部通信。例如劳格SparkleComm统一通信平台,除提供语音的IP电话视频通话外,也让企业能够有效的整合现有的数据业务流程。SparkleComm是新一代的通讯平台,融合语音、视频、即时消息、文本、图片等移动互联网的数据融合通信平台,是企业或组织机构专属的内部通讯解决方案。

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您可以在通信中使用AI来改善和优化内部效率,从发现根本原因故障到在整个基础架构中进行语音呼叫的路由决策之前。您可以使用AI为您的客户添加直接价值和新用户体验,例如提供更准确的建议或使用聊天机器人来处理支持问题。 您还可以创建在没有AI的情况下无法存在的新产品和功能,例如实时转录和对话翻译或使用面部识别对人进行身份验证。作为一个起点,您需要选择能够带来高投资回报率且风险和成本很低的AI项目。但筛选选项并了解哪些项目更可行并非易事。

7.决定组织结构

您将员工放在哪里,让您了解AI?一些企业在首席技术官办公室或研发团队中创建了一个卓越的团队,以推动与AI相关的计划。

其他企业采用自下而上的方法。首先,确定可以进行机器学习实验的一两个领域,随着时间的推移培养它们,并了解领导组织的位置。

一些企业采用自上而下的方法,从特定的业务需求和用例开始,然后确定如何继续。通常,这种方法会导致外包给专门从事AI的外部顾问和供应商,以帮助定义和实施用例。

8.并非所有数据都需要机器学习

在开始进行机器学习的道路上,大部分工作都是收集并使闲置的操作数据具有意义,无需借助机器学习即可充分利用这些数据。

由于人们查看数据并做出大部分决策的都是数据科学家,他们可能会跳过这样的机会来改善业务并尝试在其他地方找到更具挑战性的任务。

如何应对通信中采用AI的挑战(二)

2.具有商业意义

将机器学习添加到医疗保健用例不同于将机器学习添加到社交网络交互。虽然这两个示例都可能使用类似的算法和技术,但您需要在市场中拥有一些领域专业知识。

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例如,在联络中心,销售对话的动态与伙伴关系讨论完全不同。在这些情况下,AI可以判断谁在何时以及在多长时间内发言。了解业务的这些差异和细微差别与了解统计数据和机器学习同样重要。

当人们需要就产品路线图,优先级和功能做出决策时,这在产品管理角色中更是如此。填补这些角色对于此类举措的成功至关重要。

3.收集正确的数据

在许多情况下,机器学习算法需要分析未收集或不易访问的数据。这包括本地数据库,不同机器和系统以及传统专有应用程序中的数据或从未存储在任何地方的数据。

不需要始终收集数据以获得有效结果,但了解可用数据及其可访问性非常重要。

4。清洁数据

由于错误或不一致或不完整的数据,操作数据可能非常乱并且不适合机器学习。例如,背景噪声,分组丢失或电话呼叫上的其他干扰可以影响语音到文本算法如何捕获口语单词。 这些数据需要在机器学习算法使用之前进行清理 ,否则,创建的模型将无法反映现实或您尝试达到的优化。清理数据不同于手动浏览数据,方法是过滤输入并添加转换规则以更改用于为特定方案创建模型的数据。

5。迭代实验

一旦你有一个团队并开始尝试机器学习,你可能会问以下问题:你有足够的数据吗?数据干净吗?数据有代表性吗?你需要机器学习,还是一个简单的规则就足够了?这些问题将需要更多的机器学习算法数据,但如果它在另一个数据库中或需要清理,则可能无法获得所需的数据。

数据要求的这些变化可能导致模型创建的延迟,这可能需要数天到数月,具体取决于数据的性质及其收集方式。每次实验,您都会找到新的见解。这些见解将引发更多问题,这需要收集额外的不同数据。在企业通信(如SparkleComm)中添加AI意味着有耐心收集,试验,检查和迭代。

如何应对通信中采用AI的挑战(一)

采用人工智能可能是一个复杂的过程。通信中的AI可能特别具有挑战性,但组织可以采取某些步骤来克服这些障碍。

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今天,AI是IT项目的狂野西部。它始于商业智能,在整个企业中收集数据并将其发送到大型数据库。然后在顶部构建报告和仪表板,以帮助我们制定日常决策。大约十年前,语言转向大数据和分析。最近,这种曲调已经转变为机器学习和深度学习,营销人员将其称为AI。目前,企业采用人工智能包括查看隐藏在企业每个角落的操作数据,并使数据可行。现在,组织更少关注技术,更多关注业务成果,以及将学习算法放在我们拥有的数据之上可以获得什么。

人们还熟练掌握计算机视觉和语音分析,以创建将语音转换为文本和文本到语音的最佳实践,以及识别图像中的对象和动作。例如劳格科技的SparkleComm统一通信平台,SparkleComm会议支持讲录用同步转化为会议纪要文本。这些进步,加上业务流程中的机器学习创造市场优势的想法,已经将公司推向人工智能。

当我和一位同事研究人工智能在实时通信中的使用时,我们采访了与人工智能合作的公司 - 从人工智能初创公司到需要启动人工智能计划的大型企业。该调查揭示了组织在通信中采用机器学习和人工智能时面临的一些挑战。

1。找到合适的人才

人工智能采用的主要挑战之一是在机器学习中找到足够熟练的人才。人才库相对较小,华为,谷歌和Facebook等大型云供应商正在吸引开发人员和数据科学家,他们的工资,奖金和福利都很高。

企业可以通过以下三种方式吸引人才:

(1)在全球较小的技术中心开设办事处。离开北上广深越远,对你将面临的机器学习天赋的争夺就越少。

(2)通过提供更高的薪水和福利来吸引经验丰富的AI开发人员在市场上竞争。

(3)培训现有员工。我们采访的一个组织表示,所有开发人员都有机会参加在线人工智能课程,这使10%的开发人员对AI更加熟悉。

通信中的AI提高了生产力,但潜伏着挑战

人工智能服务与统一通信(如SparkleComm)相结合,可以提供多种好处,包括改进的网络监控功能和会议室中的语音分析。

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人工智能和机器学习为组织提供了改进和自动化IT服务各个方面的新方法。统一通信(如SparkleComm)也不例外。对于希望提高UC性能并支持员工生产力的组织,AI可以提供必要的功能。在通信中采用AI的第一步是确定从AI服务中获益最多的领域。但组织还必须解决实施AI功能时可能出现的潜在挑战,例如语音识别和聊天机器人。

AI如何改善UC性能?

通信中的AI与机器学习相结合,可以帮助组织监控和改善实时通信应用程序的性能。组织可以使用AI和机器学习通过端到端网络可见性和动态路由来提高服务质量。AI和机器学习模型增强了网络的集中控制平面,可以执行诸如识别数据包的目的,简化实时通信优先级以及将高优先级流量从拥挤区域重新路由的任务。

通信中的AI还可以提供额外的监控和分析功能。算法可以确定收集的通信数据的趋势,以识别可能指示问题的异常值,例如分组丢失和会话长度。组织还可以通过识别通信模式来检测欺诈活动,例如本地电话号码突然拨打昂贵的国际电话,从而提高通信安全性。

AI如何改善员工协作?

会议室是人工智能可以提高员工生产力和协作的关键领域。AI驱动的语音分析可以为自动转录和会议摘要提供语音到文本功能。事实上有些统一通信也有此功能,例如劳格SparkleCommSparkleComm会议支持讲录用同步转化为会议纪要文本。组织还可以添加虚拟助手或机器人来替换远程控制,并使员工能够使用语音命令进行会议。会议室技术可以使用AI的计算机视觉功能,通过跟踪房间使用频率和参加会议的人数,深入了解员工如何使用房间。

组织还可以部署使用AI技术构建的摄像头,以支持会议室工作效率和其他视频用例。视频会议硬件提供商提供具有AI驱动功能的智能相机,例如计算人数,自动缩放和背景模糊。一些云提供商,如微软和亚马逊,提供适用于垂直行业(如制造业和零售业)的各种视频用例的通用AI相机。

在通信中推出AI有哪些挑战?

如果组织没有合适的业务案例或人才来确保成功部署,那么AI可能难以部署。组织需要确保AI服务收集并准确处理正确的数据,以提高通信效率和用户体验。

AI还通过虚拟助手和聊天机器人构成潜在的安全威胁。例如,不准确的语音识别可能导致收集不正确的信息或向错误的人发送信息。虚拟助理和聊天机器人也有被组织外部人员攻击的风险,然后他们可能会窃听对话或窃取信息以进行身份盗用。而劳格科技SparkleComm统一通信平台则不会这方面的担心,SparkleComm会议所有通讯均会加密传输,保证通讯的安全性。

但是,通过培训该技术可以解决使用AI的许多挑战。通过在小命令中识别语音模式开始,AI的功能可以从完整的会议转录扩展到识别和归因于各个发言者的信息。

用户对语音技术应用的期望是什么?

除了语音激活搜索之外,工作人员可以从语音技术应用开始期待更多。随着功能的发展,将出现新的业务用例。

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语音技术应用正在迅速发展。添加AI构建模块(例如机器学习和自然语言处理)可将技术转移到可提高生产力的新领域。一个典型的例子是会话式AI,其中工作人员使用语音与聊天机器人交互,而不是与人交谈。其他示例包括语音到文本和文本到语音,每个示例都有一组不同的用例,可以提供更好的协作体验。

由于这些功能是新功能,因此很难知道会发生什么。随着新技术进入工作场所,员工应该调整自己的行为。目前,这些语音技术都不是强制性的,并不是每个人都想用聊天机器人说话或者很舒服地与机器交谈。所有员工在当前语音技术应用中需要牢记的两个基本期望是技术不完善,商业用例与消费者用例不同。

语音技术可能永远不会是完美的

在某些情况下,语音技术是如此之好,以至于很难判断是一个人或一台机器在说话,而且准确性正在接近人类的质量。但是,它不是100%准确,它可能永远不会到达那里。因此,最终用户需要接受这些演讲模式并不完美,但也认识到它们足以满足许多工作场所的应用需求。

基于AI的语音技术可以在您使用它们时提高质量并变得更加智能。最终用户应该了解语音技术的价值也会随着时间的推移而增长。语音技术应用程序将用于更复杂的任务,因为工作人员对该技术建立信任,并认识到即使应用程序不完美,结果也很有价值。

工作场所应用程序将会改变

基于消费者的技术经验正在进入工作场所,这也适用于人工智能驱动的语音技术。在大多数情况下,语音技术的工作场所使用转化为搜索或随意查询,就像在智能手机上使用Siri或在家中使用Alexa一样。这些用例在办公室仍然有价值,但工人应该有更高的期望。

语音技术应用程序的创新旨在提高生产力。用例应侧重于免提工作的员工,在移动设备中工作,不必在会议期间记笔记,使用语音命令收听语音消息或电子邮件,或使用语音编辑文档。比较著名的利用语音技术创新的应用程序就有劳格科技SparkleComm视频会议系统。员工利用SparkleComm中会议支持讲录用同步转化为会议纪要文本的功能,会议员就不必亲手记笔记了。有了如SparkleComm中这些新的和改进的功能,工作人员和IT需要思考的不仅仅是搜索用例。

2019年成功的创业趋势

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虽然许多初创公司规模较小,但它们往往和其较大的竞争对手比较有一个优势就是拥有创新并融入不断变化的市场条件。 2018年创业生态系统发生了根本变化。毫不奇怪,许多变化和启动趋势都是由新技术的实施所驱动的。 2018年,95%的初创公司都制定了数字业务计划。 55%的创业公司已采用数字化业务战略,而传统企业仅占38%。

如果想要在2019年产生影响,初创公司将需要关注以下趋势。

1。人工智能

AI不再仅仅是一个概念。它已经为相当大比例的业务计划提供了动力。它位于您的营销工具,分析,数字广告,客户服务平台和智能手机中。

现在有63%的人积极使用人工智能甚至没有意识到他们正在使用它。那是因为AI看起来不像我们曾经想象的那样:科幻电影中的机器人。相反,它在我们的系统背景下工作,使流程更快,更高效,更准确。

人工智能是计算机科学的一个分支,涉及在机器中创建类似人类的智能。人工智能可以做一些通常需要人工智能的事情,比如决策,模式识别,甚至是创造性的努力。

AI与机器学习不同,后者指的是随着接收到越来越多信息而性能提高的算法。但是,机器学习和AI是相互关联的。

通过一些数据点,AI可以编写新闻文章,识别图片中的对象,选择获胜的股票,并推荐一双新的运动鞋。寻找人工智能的新应用程序的初创公司将在2019年取得成功,将那些将人工智能研究推向新高度的公司也将取得成功。

2.远程工作

2018年,以美国为例,有390万美国人在家工作至少一半的工作周。与此同时,55%的远程工作的美国人全职工作,这一比例在十年前是不可想象的。

由于宽带互联网服务激增到该国的每个主要城市,以及办公室任务的数字化,因此没有必须理由上下班了。许多历史悠久的公司仍然依赖传统的办公空间,但世界各地的创业公司正在利用远程工作来更快地进入游戏领域。

在国内,推出了很多适用于中小企业的统一通信解决方案。比如SparkleComm统一通信,目的就是为了增加企业员工之间的协作,同时也可以满足在家在路途的远程办公需求。

依赖远程工作者有几个好处。首先,您的人才库与世界本身一样大。如果候选人具有可行的互联网连接,他们可以为您工作。

依靠远程工作人员也可以轻松扩展和扩展。您不需要租用更多办公空间。通常,您甚至不需要购买新设备,只需要在自己的设备上安装SparkleComm,就可以实现全国各地的实时连接。

您还有机会通过远程工作节省大量资金。依靠远程承包商甚至远程全职员工,您不必担心租赁或维护房产。甚至网络安全也可以外包。

最后,远程工作者往往比通勤者更快乐,更富有成效。他们享受更多的灵活性,而不必担心通勤到办公室。在2019年,选择通过远程工作保存和保持灵活性的创业公司将能够克服他们更加低迷的竞争对手。

通过3个关键集成改善联络中心体验 (一)

希望提供现代联络中心体验的组织可以转向人工智能,消息传递应用程序和UC例如劳格的SparkleComm,以提高代理生产力和客户服务。

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随着客户期望的变化和新兴技术为新服务创造机会,联络中心正在发生变化。组织需要重新评估他们如何处理客户沟通以及如何整合新技术以改善联络中心体验。三个趋势正在影响现代联络中心的发展,以提供更紧密集成的通信,提高代理生产力并为接触客户提供新的途径。了解为什么人工智能,消费者信息和类似SparkleComm统一通信(UC)为联络中心打开了新的大门。

劳格SparkleComm是新一代的通讯平台,融合语音、视频、即时消息、文本、图片等移动互联网的数据融合通信平台。SparkleComm采用开放式结构,可以灵活的集成应用。可以方便的与现有或者第三方的应用集成。如工作流、团队协作、OA系统、企业邮箱、微信等。因此SparkleComm统一通信也为联络中心打开了新的大门。

哪些新兴技术正在影响联络中心服务?

AI为联络中心提供了提高代理生产力和客户体验的新方法。联络中心可以使用AI进行行为分析,可以检测代理和客户的社交线索,例如语音和语音模式。

例如,如果行为分析表明客户可能激动,则代理可以采取建议的路径来平息客户或将呼叫升级为主管。但行为分析需要以透明的方式部署,以避免超越任何隐私边界。

人工智能还可以解决困扰代理商和客户的联络中心体验的痛点。例如,交互式语音应答(IVR)对于期望获得更多会话体验的客户而言是一个常见的痛点,而不是在提示时拨号。 联络中心可以使用AI来改善自助服务,智能聊天机器人可以提供客户所需的会话体验。虽然聊天机器人自助服务功能仍然相对基础,但它们是对当前IVR系统的改进。

专家见解反映了统一通信的五大趋势(二)

  1. AI渗透到UC服务中

AI是统一通信的新兴趋势,通过自动化工作流程,机器学习可用于提高协作效率。

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特别是,组织可能会发现他们的会议室可以从人工智能服务中受益,从自动转录功能到在会议期间执行某些操作的语音机器人。AI还可以通过为客户创建更自然的会话体验来改善联络中心的自助服务。

AI可以为UC服务提供多种好处,但组织不应该被闪亮的新AI玩具所蒙蔽。组织应仔细考虑AI的任何安全和隐私影响。他们还应该考虑最适合任何AI应用的用例。

4.设计会议室以改善协作

会议室是数字化转型计划中不断增长的一部分,因为组织希望改善整个企业的沟通和协作。会议室需要配备合适的技术,以支持协作需求并创建更高效的会议。

小型会议空间,例如会议室,需要考虑员工工作流程。会议室设计应包括常见的协作功能,包括远程协作和本地屏幕共享。SparkleComm统一通信平台恰好能解决远程协作和本地屏幕共享的问题,SparkleComm是一套全面集成语音、视频、电话、即时消息和邮件功能,可安装于智能手机、电脑(PC/Mac)的软件客户端。

然而,在混乱的房间炒作中,组织不应该忽视大型会议室。随着员工对视频会议的需求不断增长,各种规模的会议室都需要支持协作。请务必遵循最佳做法,以确保大型会议室拥有合适的视频系统例如劳格SparkleComm视频会议系统和针对用户的培训计划。

5.团队协作管理的挑战

团队协作应用程序在2018年成为UC战略中不可或缺的一部分。但是,由于业务线获得了更多的购买力并且在没有IT干预的情况下部署应用程序,因此对于谁拥有和管理这些应用程序存在大量问题。

对于拥有多个团队协作应用程序的组织,IT部门的任务是控制它们并提供适当的支持和安全措施。IT部门可以采取某些步骤来处理业务线并解决团队协作管理难题,例如创建安全策略和评估业务指标。

所有你需要知道的人工智能和聊天机器人

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聊天机器人已经存在了相当长的一段时间,但它们现在正在取得进展。由于Facebook,Skype和Slack等主要平台已经将机器人纳入其系统,因此聊天机器人的使用变得更加容易接受。越来越多的公司将它们用于客户服务。 Gartner甚至预测,到2020年,85%的公司和客户之间的联系将在没有人类干预的情况下进行。

通过使用聊天机器人,公司可以每周7天,每天24小时访问。聊天机器人的响应时间也很短。 Chatbots也在荷兰进军:最著名的荷兰聊天机器人是KLM的机器人,它为客户提供有关其航班的信息,而Jinek则向用户提供有关新闻的信息。

两种类型

为了避免混淆:有两种类型的聊天机器人。第一个是“传统”机器人,它根据预编程规则工作。因此,如果对未预编程的聊天机器人提出问题,机器人无法帮助您。第二种类型是基于AI或机器学习的学习,智能聊天机器人。第二类聊天机器人的强度和可能性一直在增加。

'人情味'

不是每个人都喜欢和机器人交谈。有关聊天机器人取代“人性化”的程度的争论正在进行。出于这个原因,聊天机器人是一个有趣的主题,在“图灵测试”的背景下进行讨论。通过此测试的机器(如聊天机器人)能够模仿人类智能。聊天机器人是朝这个方向发展的吗?

目前暂时没有明确的答案。但是,已经有一些功能可以使聊天机器人在客户联系方面更接近人性化,特别是与AI或机器学习相结合。三个方面表明聊天机器人可以使客户联系更加强大:

标准问题和速度

Peter Connects LogoCustomer服务员工花费大量时间回答标准问题。 Chatbot非常适合接管这些任务。在ING,如果在国外出现银行卡出现问题,现在可以立即为客户提供帮助。通过服务台需要花费更多的时间。使用聊天机器人时,客户服务部门有更多时间处理复杂的问题。这使得他们在真正需要时更加注重人的触摸。

有时,当您为公司执行复杂的活动时,您希望服务台员工始终坐在您旁边。 Chatbots使这成为可能。例如,能源供应商Eneco的聊天机器人帮助客户提交他们的仪表读数。在同一个聊天屏幕中,客户可以提交他们的阅读材料并获得有关他们的问题的答案。这使得复杂的任务变得更加容易。

衡量情绪和语言识别

Chatbot这项技术仍处于起步阶段,但由于机器学习方法和人工智能,聊天机器人越来越能够更好地衡量人们在谈话中的情绪,并识别语言。这项技术已经在大规模使用。所有开发人员都可以利用这种智能,让他们的软件可以利用正在开发这项技术并使其可用的大型运营商提供的服务,例如谷歌或微软。通过这种方式,这些开发技术已经被整合。而人类的触觉逐渐触手可及。

 与软件“交谈”

聊天机器人增加人性化触摸的另一种方式是在没有人通常参与的时刻。可以通过聊天机器人与软件进行讨论。如果客户需要帮助并且可以从字面上询问系统问题,这可能非常有用。例如,在配置新系统时,在“自然语言界面”中获取帮助和指令比通过查看答案的帮助菜单更愉快。这对于频率较低的用户尤其有用。