随着大数据应用的不断普及，基于机器学习及深度学习算法的人工智能技术也不断在各个领域大显身手。
对于客服领域来说，现阶段人工智能技术的应用主要在三个层次或者阶段上，一是以智能机器人及智能助理为主的自助服务交互，7X24不间断处理一些常规的但往往是海量的咨询问答、业务办理、流程引导、社交媒体监控及预警等场景相对简单的服务交互；二是与人工服务相配合，在人工服务过程中进行智能路由，并协助人工坐席完成客户需求预判、快速侦测、识别、判断、查询、推荐等机器更加擅长的工作，使人工服务流程更加快捷、高效，更好地满足客户需求，提升客户体验；三是在服务运营管理上，通过对交互流程、内容的分析，能够发现和识别一线员工的流程及规范遵守、工作模式、技能差距、培训需求、客户痛点、需求根源、行为预测等等一系列运营改善空间，使运营提升更具针对性和效果。
同时，基于大数据的AI后台应用可以更具针对性地进行客户细分、客户标签化、客户需求预测、营销机会预测、个性化最优方案拟定、客户流失预警等工作，使得客服的整体运营更加智能化、精益化、精准化。
然而，任何的技术都有一个逐渐完善的过程，人工智能技术虽然前景美好，但在现阶段仍然存在一些明显的短板和与理想应用之间的差距。因此，在部署和应用AI技术的同时，多了解一些它的背景知识和应用趋势是非常有必要的。
我们其实已经在应用一些人工智能元素有好多年了。
AI并不是突然冒出的新鲜事物。上个世纪90年代出现的洗衣机模糊逻辑控制系统其实就是某种形式的AI。语音识别和语义识别本身也是AI的一部分。在数据分析与挖掘领域，我们利用很多传统的机器学习算法，比如决策树、逻辑引擎等，进行预测性分析已经有好多年，而这几年这些算法又被打上了AI的标签。而最新的AI发展其实最主要是围绕着人工神经网络算法而来的。同样，人工神经网络算法也不是新鲜事物，但一直以来因为缺少商业价值而少有人关注，直到近几年大数据的发展为算法的训练和演进提供了足够的场景和数据，使其智能化水平大增。
以前，如果一个客户失联一段时间，企业很可能会把他标记为流失风险客户，而给予某种促销激励。而有了机器学习算法，企业可以利用更广泛的数据维度实时寻找和识别更复杂的客户行为模式，发现潜在的风险与关系。
AI也许还没有那么智能
自动驾驶汽车应该算是当今人工智能应用领域最前沿的应用领域之一了，尽管我们都期待未来几年路上会行驶着越来越多的无人驾驶汽车，但它仍然不具备几项人类大脑所具有的关键判断和决策能力，且这个学习过程会非常漫长，至今仍未通过驾驶测试。
同样，在客服中心里，自学习算法在某些专项领域做得非常好，结果在某些具体的点上也是理想的，可接受的。但综合来看，在众多的需要综合考虑复杂场景的业务上，人工智能仍然无法起到独当一面的作用。
很多聊天机器人背后只有很少的人工智能技术
并不少每一个智能聊天机器人都那么智能。很多只是利用基本的关键词识别编码并借助后台的内容逻辑编码树把对应的内容抓取输出而已。对完整语义的识别和上下文对话能力还很弱，更不要说多轮的自然语言交互。只有经过较长时间大量的训练和校准，机器人的客户需求识别与问题响应能力才会逐渐完善和提升。
人工智能需要海量的数据去训练
提升AI的智能水平需要大量的训练。无论是有监督的机器学习还是无监督的机器学习，学习与进步的发生都离不开大量的高质量的真实业务场景数据，尤其是数据的收集、整理、清洗和转换将会耗去整个数据项目的三分之二左右的时间，这其实对于整个企业的数据治理机制提出了很高的要求。而且，不同的算法有着不同的业务适用范围。例如，卷积神经网络模型擅长图像识别，而递归神经网络则更适合语言情景的理解。知道处理何种任务最应该用哪种算法以及哪些数据既是一个数据科学问题，也同样是一个业务理解问题。业务理解是技术开发的前提，在这一点上，任何AI技术的开发、采购或部署都应该有业务人员的参与，让他们从业务流程和业务结果的角度来评估AI技术的实用性和适用性。
AI技术仍在快速演进
人工智能技术的演进潮流是有目共睹的，各种贴着“AI”标签的系统或解决方案被接二连三地推向市场。尽管不完美，但最起码做了概念普及和技术铺垫。随着自主学习和演进算法的不断改善，未来我们能看到的将不仅仅是机器围棋大师、机器人作家和艺术家、机器人驾驶员等，而且能够看到你的最佳销售和最佳服务坐席的模仿系统。一个人人都是最佳销售或服务大师的时代也许已经为时不远了。
