硅谷科技高管Kanishk Priyadarshi說(shuō)：“AI將遵循之前的路徑策略，以此來(lái)降低呼叫中心的人力成本。而且AI不但不會(huì )降低服務(wù)質(zhì)量，而且還會(huì )有很大的提升。”
20世紀90年代到21世紀初期，通過(guò)勞動(dòng)套利來(lái)削減成本的不良風(fēng)氣盛行，這嚴重削弱了消費者零售業(yè)呼叫中心的運營(yíng)水平，嚴重破壞了品牌和信譽(yù)。“但是，很少有人會(huì )認為，勞動(dòng)套利會(huì )降低客戶(hù)服務(wù)質(zhì)量，這無(wú)疑是對客戶(hù)滿(mǎn)意度進(jìn)行災難性的打擊。”Priyadarshi說(shuō)，“AI可以扭轉這種不利形勢，并在許多行業(yè)提高客戶(hù)滿(mǎn)意度水平。”
在混合使用人工智能的情況下，消費者將直接與專(zhuān)業(yè)機器人或由人工智能支持的服務(wù)代表進(jìn)行交易。“總體來(lái)說(shuō)，客戶(hù)體驗有所提高，因為客戶(hù)將直接獲得最好的專(zhuān)業(yè)知識。我們的聊天機器人將對產(chǎn)品和服務(wù)有廣泛和深入的了解。”他說(shuō)，“我們與聊天機器人的對話(huà)將高度個(gè)性化，它們已經(jīng)知道我們的問(wèn)題，所以每次談話(huà)都不必從頭開(kāi)始。”
此外，人工智能客戶(hù)服務(wù)系統將會(huì )從每次與客戶(hù)交互的過(guò)程中不斷學(xué)習。“機器人會(huì )知道你遇到困難時(shí)的煩惱，它會(huì )根據以往對類(lèi)似困難的相關(guān)學(xué)習經(jīng)驗來(lái)給你最優(yōu)質(zhì)的答案，來(lái)解決你的困難。這一過(guò)程將會(huì )在瞬間完成，而不需要延遲多少時(shí)間。”Priyadarshi說(shuō)，“多年來(lái)，我們一直在探討大數據技術(shù)，而人工智能就是大數據最終的歸宿，這項技術(shù)將讓機器人對人類(lèi)的問(wèn)題給出答案，甚至是在人開(kāi)口之前，就已經(jīng)知道你想問(wèn)什么。”
NextIT(聊天機器人公司)是“會(huì )話(huà)AI”空間中的主要參與者，它為美國陸軍、美國鐵路公司、美國電信公司和美國安泰保險金融集團等客戶(hù)構建了智能聊天機器人和虛擬助手。該公司的下一個(gè)創(chuàng )新點(diǎn)就是將現有的商業(yè)AI進(jìn)行升級，將人工智能從一個(gè)后臺的驅動(dòng)程序，變成可以更深入、更有效的參與客戶(hù)戰略的工具，降低客戶(hù)運營(yíng)成本。
NextIT公司銷(xiāo)售總監RickCollins解釋說(shuō)：“聊天機器人和虛擬助手不僅僅是做了客戶(hù)支持的工作，它們作為甲方與乙方之間的對話(huà)橋梁，為雙方都帶來(lái)了很多價(jià)值，例如除了降低成本和生產(chǎn)力之外，它還為客戶(hù)帶來(lái)了盈利。”
例如像Amtrak的“Julie”，Aetna的“Ann”和美國陸軍的“SGT STAR”等智能虛擬助手，不僅是高級的客戶(hù)服務(wù)工具，還是智能云中的“新面孔”。它們與蘋(píng)果的Siri和微軟的Cortana還是有一些不同，Siri和Cortana提供的是廣泛的一般性問(wèn)題解決服務(wù)，而商業(yè)AI機器人將為客戶(hù)提供深層次的專(zhuān)業(yè)知識。
在不久的將來(lái)，大多數的公司將越來(lái)越依賴(lài)使用AI機器人來(lái)管理客戶(hù)關(guān)系，從而導致商業(yè)模式的徹底改變。未來(lái)的AI客戶(hù)聯(lián)絡(luò )中心將會(huì )成為一個(gè)優(yōu)質(zhì)的中心，增加客戶(hù)的興趣和粘度。
在4月份，Movidius公布了其Fathom神經(jīng)計算棒，NVIDIA也宣布推出基于Pascal的TeslaP100 GPU與HBM2.這兩個(gè)公告表明了人工智能在云端中的進(jìn)化路徑。一方面，像Google、IBM、Microsoft、Amazon和HPE這樣的“傳統”廠(chǎng)商正在為AI開(kāi)發(fā)者和用戶(hù)推出復雜的云服務(wù)。另一方面，新的供應商，如NVIDIA和Movidius正在從根本上提高設備和本地網(wǎng)絡(luò )的AI能力。
小i機器人公司的創(chuàng )始人、總裁兼首席技術(shù)官朱頻頻認為，人工智能在云端中運行其實(shí)是本地和遠程技術(shù)之間的連續的相互作用。朱頻頻介紹說(shuō)，數據收集和壓縮是在設備中進(jìn)行的，而先進(jìn)的過(guò)程，如語(yǔ)義分析、自然語(yǔ)言處理和機器學(xué)習在云端中執行。高級過(guò)程創(chuàng )建的一些見(jiàn)解和知識會(huì )以程序的方式傳回設備，從而創(chuàng )建了一個(gè)動(dòng)態(tài)反饋循環(huán)。
智能的系統和虛擬助手獲得專(zhuān)業(yè)的知識，并且將這些知識轉移到與人類(lèi)直接交互的物理機器人身上，這只是時(shí)間的問(wèn)題。去年，小i機器人推出了一個(gè)智能機器人云操作系統，可以嵌入到家電、車(chē)輛和各種設備中，包括物理機器人。
香農極限怎么樣？
顯然，機器人的春天來(lái)的比我們想象的要快的多。由于人工智能在云端中得到了快速的發(fā)展，因此我們很有可能在未來(lái)幾年內與機器人一起工作。現在已經(jīng)有一部分人與機器人展開(kāi)了合作，即使我們沒(méi)有直接的去了解他們。
雖然人工智能在云端中的發(fā)展很快，但是也出現了一些問(wèn)題，例如數據網(wǎng)絡(luò )是否能都承受住實(shí)時(shí)的、巨大的關(guān)鍵信息流。那么，我們的網(wǎng)絡(luò )到底準備好利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)了嗎？
我們正在快速接近香農限制，理論上的障礙限制了大量可以被安全管理的數據。用傳奇信息理論家喬治·香農的話(huà)來(lái)說(shuō)，超越這個(gè)極限，你的數據將會(huì )降級。
直到現在，香農極限被認為是信息理論史的一個(gè)有趣的腳注。今天，擊中香農限制的后果將是非常明確的：想象一下，如果無(wú)人駕駛汽車(chē)載著(zhù)你去工作，由于超過(guò)了香農限制，那么它就會(huì )從云端中受到損壞的數據，那么會(huì )發(fā)生什么情況呢？
一個(gè)明顯的答案是，無(wú)人駕駛汽車(chē)將需要一定量的AI能力內置于其中。麻省理工學(xué)院AgeLab的研究科學(xué)家和麻省理工學(xué)院新英格蘭大學(xué)交通中心副主任Bryan Reimer都認為，決策邏輯必須由汽車(chē)本身來(lái)掌握，因為智能云并不完美。
汽車(chē)或設備中嵌入多少AI成分，以及云端中具有多少的AI之后，我們就可以放心的把安全委托給智能云呢？誰(shuí)又將決定適當的比例呢？這些決定是由制造商、立法者還是消費者決定的嗎？這些問(wèn)題對于進(jìn)一步討論云平臺中的人工智能及其對現代文化的廣泛影響將變得越來(lái)越重要。
