AI能给呼叫中心带来什么？（上）

1956年的夏天，达特茅斯学院拉开了人工智能（Artificial Intelligence）的序幕。麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等一众年轻的科学家们首次提到：智能的任何其他特性的每一个方面都应被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟。

历经几十年的探索，人机对弈、对话机器人、自动驾驶等AI成功案例纷纷出现，更多AI应用悄然进入人们的工作和生活。然而，研究者与专家对AI的理解和未来仍各有不同。来自天润融通的程锋、爱因互动的王守崑和亚马逊AWS的王世帅分别发表主题演讲，展现了人工智能在多个领域的最新实践。

加大推力

身处人工智能的黄金时代，我们如何看待AI在半个世纪中的跌宕起伏 ，又是什么原因让该技术实现突飞猛进？

没有数据，机器就无法学习。信息技术的快速发展与普遍应用，为AI发展积累了宝贵的海量数据，让算法可以大展拳脚。云计算带来了强大的计算能力，改变了超级计算机对AI探索一枝独秀的局面。云计算是大数据分析的前提，降低数据提取过程中的成本。

对于拥有数百万用户的企业联络中心，每天会产生海量的语音数据，长久以来缺少有效挖掘这些沉睡宝藏的工具。“要分析这些语音，首先要把非结构性的语音数据转成结构性的文本数据，这其中就会用到人工智能的语音识别技术，但因为对计算处理效率的要求特别高，语音数据的挖掘与利用一直未能成熟”，天润融通人工智能产品经理程锋分析说，“直到2015年云计算的出现，提供了强大的算力支撑，语音数据的聚类分析才有所发展。”

“算力的提升确实能够帮助我们训练更复杂的模型”，爱因互动的王守崑对此深有感触，在清华大学就读期间，做一个神经网络模型最多只能做三层，再增加层数会降低运算效率，模型难以训练。当时整个实验室20台机器加在一起训练，也无法保证特别好的训练效果。但现在一款售价3000元手机具备的算力，都要比当时整个实验室的算力高。

亚马逊AWS的王世帅认为，AI热潮起始于深度学习，而深度学习的基础是云计算。由斯坦福大学举办的图像识别大赛，参赛者们根据1000万张图片进行模型训练，最终以识别准确率评奖。2014年，有人用15层的神经网络模型一举夺得桂冠。到今天，已经有人训练出150层的神经网络模型。云计算的广泛应用，让超级算力的获取变得更加容易，不需要像过去那样，先集成一批机器设备，为算力做很多复杂的前期准备。

小结上：人工智能的出现使得呼叫中心领域的智能应用得以落地。随着人工智能技术在语音、图片等领域的发展。呼叫中心可以质检的范围也将越来越广。

了解呼叫中心质检应用