客户服务中心是一笔巨大的开支，消耗了大量服务运营业务的资金。

通过人工智能和机器学习，网站自助建站系统，Gartner估计到2020年，高达85%的服务呼叫将实现自动化

这与许多行业有关：政府、航空公司、银行、保险、电信、公用事业、，消费电子产品等

这些业务的许多领域，如营销和金融，都可以扩展以管理越来越多的客户。然而，例外情况是面向客户的业务，如银行分行或呼叫中心，这需要一个与所服务的客户数量成正比的资源水平。因此，这些企业从事面向客户的工作的员工人数往往最多。

虽然服务中心的员工通常只能获得微薄的工资，但就涉及的员工数量而言，物联网和互联网的区别，运营服务中心的成本每年可能在数千万到数亿美元之间。

因此，即使高德纳（Gartner）和其他专家的估计被夸大了，一些服务的自动化能力仍将转化为客户服务运营的巨大成本节约。

或者，对于那些在固定预算下难以提供足够服务的运营，这将提供显着提高性能的空间。

是这是个问题吗？组织是否关心降低服务成本？当然，他们有！在这一领域有许多解决成本问题的尝试。

呼叫中心已经从劳动力成本较高的市场转移到劳动力成本较低的市场，取得了很大的成功，但也存在着地理、语言和文化差异的问题。引入了客户自助服务应用程序，这些应用程序可以减少一些服务中心的流量。提供了数据向导来帮助服务代理完成繁琐的资源调配。专家系统已被引入，以协助代理人寻找对客户查询的答复。这些都是减少电话处理时间和提高客户体验质量的方法。然而，问题是，人工服务代理仍然是提供客户服务的主要参与者。

我们如何使服务自动化？需要什么IT基础设施？

在自动化故事中，取代人类代理的主要角色是聊天机器人。聊天机器人能够使用自然语言处理（NLP）模拟人类对话

聊天机器人可以使用WhatsApp和Facebook Messenger等社交媒体访问。然而，聊天机器人只是一种用户界面。需要对处理服务请求（如支付扩展）的能力进行编程。通过这种方式，数据呈现，它模仿服务代理的角色，向访问遗留应用程序的客户请求信息。

服务智能程序是一种机器学习应用程序，淘客什么意思，它使用过去的服务事务数据来回答服务问题。应用程序可以随着时间的推移学习和改进。它用于帮助服务代理，但当与聊天机器人配对时，它可以直接提供此功能来帮助最终用户。

虽然功能强大，但也有局限性；并非所有的服务要求都是可以预期的，并且该过程通常允许聊天机器人传递给人工代理来完成事务。

聊天机器人提供了新的服务渠道和许多企业正在引入聊天机器人到他们的客户服务组合。如今，这些服务的质量多少有些不同，下载返利，这取决于提供商的抱负和目标。公平地说，许多聊天机器人在范围和能力上都是有限的，它们的主要目的是试验技术部署以及客户采用和体验。

聊天机器人作为一个渠道有一定的优势。它们在许多方面都优于应用程序，因为它们不需要下载或更新。导航可以在没有专门知识的情况下实现，即用户只需要问一系列问题。此外，该服务可以在用户的时间范围内进行，并且可以维护交易记录。

尽管聊天机器人很有用，但客户服务的主要渠道是通过电话和呼叫服务中心。chatbot可以通过调用speech-to-Text和Text-to-speech应用程序来管理语音。通过这种方式，聊天机器人可以与用户对话并提供服务响应。

这最后一步为重要的服务自动化铺平了道路。并不是每一个呼叫都可以或者应该由这个围绕聊天机器人的场景来管理。然而，许多呼叫中心的流量可以通过自动化得到缓解。这就解放了人类的代理人来处理更复杂的问题