在朝着新兴的技术迈出时,有一个大焦点被放置在人工智能上。预计是一个巨大的破坏者,AI可能会对我们的工作方式大大影响,并过着我们的生活。

通过使用自动化和AI已经改变了大量行业,许多其他人开始感受到影响力。企业通信,特别是开始感受到的影响 一个AI革命。该技术仍在开发和实际使用的早期阶段内,但有一些创新者在领先地位实现现实世界的应用程序。

我们希望突出一些这些实现,并仔细看看令人震惊的令人震惊,并且可能简化商业通信。

 

艾丽在哪里?

 

在我们深入了解AI并且不能做的事情之前,我认为它’在我们的谈话周围放置一些上下文很重要。人工智能是一个似乎经常使新闻发挥的主题,通常具有对厄运和恐惧的预测:在我们所知的时代的工作时代结束。

但是,我认为避免退步并看起来更近的是这项技术的位置非常重要,以及它现在如何适应我们的社会。为了帮助我们更好地了解AI的成熟,我们可以朝向 Gartner炒作周期.

短暂而瘦的是Gartner Hype周期是一种测量新兴技术的有效性和生命周期的方法—该技术是否在“生产力平台,”与现实世界应用,或仍然在“夸大预期的巅峰,”并在新闻中过度炒作。

截至2018年8月, Gartner突出了 几种在更新的炒作周期上的新兴技术。正如我们所看到的,我们将在讨论,比如虚拟助手,AI Paas, 会话ai. 平台和人工综合情报,仍然在开始。我们真正看到虚拟助手,被亚马逊等工具推广’S Alexa和Google Home,开始进入迷宫的低谷。

这到底是什么意思?人工智能绝对是一种新兴技术,一个人在未来几年内密切关注。但是,我们的谅解和更重要的实现仍然在一个非常原始的状态范围内。商业通信开始刚刚看到某些有能力和有趣的真实的AI示例。

 

了解商业通信中的AI

 

人工智能是一个相当广泛的术语,这种应用可能因行业和背景而有所不同。 AI在商业沟通中有一个有趣的地方,在改善我们互相理解的方式,同时提供一些有趣的洞察我们如何互动。

在业务通信的背景下,AI可以提供广泛的功能:

  • 发言给文本
  • 自然语言处理
  • 情感分析和情感加工
  • 个人助理申请
  • 预测分析

这些工具不会直接影响我们的沟通方式—这是UC应用程序的作用—而是,他们试图使我们的通讯更有效。大量重点是解释相互作用,并理解几个不同的因素来提供预测,或指导成功的结果。

AI确实有一个特定的要求正常工作,这是数据。您可以将AI视为人为大脑几乎,并运作大脑需要信息处理和学习。 ai.“brain”是一个占据大数据的神经网络,并用所谓的方式打破它“deep learning”识别模式和最终运行算法以确定潜在的结果并进行预测。

 

AI在现实世界应用程序中

 

讨论新兴技术的潜力和概念是一回事,它是一回事’另一个看到它在现实生活中工作。虽然仍处于开发和使用的早期阶段,但业务沟通一直在几乎短年内看到了与AI技术的一些现实世界的发展。

AI已经成长过去的计算机科学和数据科学,以找到社交媒体和日常决策的方式。

在最基本的层面,我们熟悉预测分析甚至虚拟助理。我们中的许多人甚至互动,更高级的应用程序,如自然语言处理,并且甚至没有意识到它。事实是,AI已经陷入了商业通信和流程的方式。以下是今天商业通信中AI的最高示例。

 

1. Nextiva.’s NextOS

当创新的概念出现时,Nextiva一般是由想到的第一家提供者和开发人员之一。他们最近的创新, nextos. ,结合了广泛的业务应用程序,包括客户互动过程的每一步,以及内部公司通信。

通过将每个应用程序集成到一个平台中,这些工具不仅适用于它们而且在组合时更好。通过使用人工智能和机器学习,使用NextiQ,SmartTopics和NextStep自动化等工具来称赞此数据收集。

例如,SmartTopics启用 “用户可以与客户分类正面和负面互动,并组织此数据以更好地了解提供的支持—当然,这使用户能够在必要时提高响应,并提供更令人满意的解决方案。

用于对经验进行分类的AI和后端算法可用于基于分类自动触发不同的操作和动作。客户体验得分功能将主动并自动搞“at-risk”客户,同时还培养了已经快乐的客户,帮助提供更好的整体体验。

基于每个单一的交互,该得分一直在实时更新,以便为所有用户提供深入了解这些交互。管理员可以自定义特定规则和触发器,以及定制解决方案及其功能的幸福阈值。随着时间的推移,AI可以改善公共关系。

 

2. Nexmo实时情绪分析

nexmo’S平台都是关于将客户,客户和用户连接到他们爱和每天使用的品牌和产品。 通过使用ai,Nexmo旨在帮助客户和客户服务代理商更好地达到更好的结果与实时情绪分析。

通过利用AI提供的呼叫者的情绪和情感的洞察,代理商可以做出更好,更明智的决定来支持更有效的结果。当用户呼叫并与支持代理(NEXMO)连接并连接’S实时情绪分析静默地将安静的AI Bot连接到呼叫。

此机器人积极分析谈话,并试图了解情况,更重要的是,呼叫者如何感受到。根据每个组织配置的触发器或规则集,可以触发机器人以执行特定操作。

例如,如果AI确定呼叫者越来越沮丧,它可以召集一个主管来默默地参与呼叫。然后,主管可以通过文本聊天默默地默默地为代理提供建议和鼓励,帮助解决具有更积极结果的情况。

AI从未离开呼叫并倾听了解过于监督员所采取的不同建议和行动可能导致积极的互动。

 

3. Twilio Autopilot.

最重要的是 最近的年度开发人员’s conference,信号,Twilio用新的自动驾驶仪平台跳进了AI市场。旨在使用户和开发人员能够充分利用人工智能和机器学习,自动驾驶仪使用户能够创建定制机器人,交互式语音响应菜单,甚至是家庭助理应用程序。

现在,该平台侧重于更低级别的交互,但应该帮助联系中心更快地解决简单的问题,为复杂的时间留下更多时间。作为一个完全可编程和会话的AI平台,自动驾驶仪利用会话模式首先将客户啮合在他们所需的交互信道。

由于自动驾驶仪可用于开发IVR菜单或定制机器人,因此可以使用与SMS和Web聊天部署的呼叫中心和联系中心使用该平台。在收集初始信息之后,如果需要将该上下文传递给代理,则可以将该上下文传递给代理。

当然,是Twilio,平台是简单的—简单旨在解决它的问题,但在平台的实施中也是简单的。只需单个API,开发人员可以从SMS和聊天到IVR菜单中的任何内容,以便虚拟助理技能为Slack,Google Assistant和Amazon Alexa等工具。

整体思路是为客户提供具有稳固用户体验的自助服务选项。利用ai作为一个“middle-man”在客户和支持互动中,使客户能够在保持上下文的同时接收他们需要的帮助,并专注于用户体验简单的交互。

 

4. Dialpad语音AI

当他们不久前收购TalkiQ时,DialPad会设法将AI和机器学习直接集成到他们已经流行的电话平台中。类似于Nexmo, Dialpad语音AI. 介绍实时情感分析以帮助保存“at-risk”呼叫并将对话转向更好的结果。

但是超越了刚的情感分析,Dialpad利用自然语言处理来不仅可以处理实时对话,而是为用户提供一些非常有帮助的,节省时间的自动化。

语音AI包括实时呼叫转录,甚至以简单的基于文本的格式提供成绩单。转录人甚至甚至识别成绩单内的每个扬声器以获得最终的清晰度。随着时间的推移,AI进程越多,它会越好地了解语言中的对话和唯一细微差别。

语音AI也有两种节省更多的时间,动作项目和片段。行动项目充当实时AI Powered待办事项列表。在对话期间,语音AI突出显示并提出了关键任务和事件,并自动将它们放在待办事项列表中。同样,片段将注意到您的谈话中的笔记,并突出重要点或关键的外卖。呼叫摘要视图也可在一个位置方便地收集所有这些信息。最好的部分是所有这些增加的AI功能都影响了 Dialpad Pricing. .

 

5. Cisco WebEx个人助理

说到节省时间, 思科带来了ai 和他们的助手节省完全不同的水平。最初介绍作为思科火花助手,该平台现已重命名为WebEx。无论均衡,思科’S Personal Assistant是一个强大的工具,可以帮助加强会议和对话—当然,实时。

虽然似乎似乎在其介绍阶段,但思科目前的功能’私人助理有点有限,但仍然非常有用。在最初推出的时候,通过使用语音命令,这个虚拟助理开始会议,加入会议或同事’S房间,致电组织内的任何人,控制A和Cisco端点。

但是思科当然不是 ’要在那里停止,并解释计划向其他任务扩展功能“采取行动项目,工艺和发送会议摘要,并协助规划和调度。”

思科最近吸收了几种AI技术,包括他们的思维纪念收购,这有助于开发人员进一步改进。语音识别技术,自然语言处理,问题应答和对话管理。

通过所有这些发展,AI-Powered Personal Assistant的目标是了解会议如何工作,我们如何工作,以及如何使我们能够更有效地进行。谁会’T希望自己的个人虚拟秘书为我们采取笔记和安排会议吗?

 

6. HornCentral AI.

RingCentral一般是另一个提供的提供者,以其创新而闻名。 2017年, 连环介绍 整个新的强大的AI,机器人和应用程序集成为他们的连接平台。

最初,RingCentral只是为亚马逊推出了一些技能’S Alexa设备,使用户能够通过命令与铃声应用程序交互。这使ALEXA能够作为HINGCENTRAL用户的个人助理开始呼叫,请求播放或响应语音邮件,甚至启动出站SMS消息。

但更重要的是,RingCentral宣布与Google合作,在他们的联络中心平台中提升AI。此合作伙伴关系使HINGCentral能够在多个区域内集成和应用AI,在提高生产率的同时提供更深层次的客户参与。

例如,可以利用虚拟代理学习引擎来通过从先前的交互中学习来提高聊天行和AI路由的性能。代理助手,由AI,自然语言处理和语音分析提供支持,可以通过访问知识库以实时获取上下文信息来提供具有洞察力和支持的代理。

然后,代理可以利用该信息来实现更高效的结果。 AI供电的劳动力优化也包括在内,利用机器学习,帮助提高整体代理的性能和生产力随时间。还可以引入跨销售和upselling脚本来帮助最大化销售周期,提供客户的见解,并提高整体性能。

 

通信中的AI正在改变我们的工作和生活

 

没有辩论,人工智能将对我们的生活方式产生非常大的影响,当然,我们工作的方式。通过这些技术进步,我们可以直接改善我们的工作流更有效,使我们能够通过减少更少的时间来生产性。

重要的是要认识到,人工智能仍然存在于其初期内,特别是当我们朝着商业通信时。但是,即使在技术的这些早期阶段也是如此’生活中,我们仍在看到一些令人印象深刻和思想的激发挑衅的例子和应用程序普遍使用。

这五个提供商只是在业务通信中达到AI革命时领先的一些,但单独的这些示例可以为这项技术可以走的地方提供一些深刻的背景。