Avaya是一家傳統(tǒng)的通訊外企，但是在中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)大潮下，Avaya已經(jīng)由產(chǎn)品向服務(wù)轉(zhuǎn)型。李炯表示，“因?yàn)槲沂亲龊艚兄行牡模F(xiàn)在的呼叫中心有什么樣的需求，方向是什么?通過(guò)最近一系列的訪談，我們現(xiàn)在將其歸結(jié)為四點(diǎn)。”

一是云計(jì)算+全媒體化
 

對(duì)于業(yè)內(nèi)人士來(lái)講，整個(gè)呼叫中心運(yùn)營(yíng)最大的問(wèn)題是人力成本，而且現(xiàn)在呼叫中心有很多大的集中，包括像移動(dòng)和政府規(guī)劃的幾大的呼叫中心運(yùn)營(yíng)基地。但是運(yùn)營(yíng)基地規(guī)劃完以后，入駐的呼叫中心的企業(yè)發(fā)現(xiàn)最大的問(wèn)題就是缺人。所以這個(gè)云計(jì)算，李炯表示，能很好地解決客戶的痛點(diǎn)，客戶可以任意開(kāi)辟一個(gè)新的職場(chǎng)，通過(guò)這種互聯(lián)網(wǎng)或者專線的技術(shù)，將呼叫中心和他的職場(chǎng)做互聯(lián)。
 

二是AI智能化
 

近幾年AI智能化也是炒的很火，對(duì)Avaya來(lái)講，如果AI做類似營(yíng)銷或者催收類的業(yè)務(wù)，會(huì)對(duì)整個(gè)服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生一定的影響，因?yàn)楫吘褂写罅康脑捫g(shù)，包括中國(guó)的方言。李炯表示，“我們?cè)贏I的概念里推的更多的是AI怎么去輔助坐席，幫助坐席和規(guī)范他的業(yè)務(wù)，規(guī)范他的話術(shù)。”
 

三是大數(shù)據(jù)智能化
 

主要是基于行業(yè)數(shù)據(jù)分析和營(yíng)銷服務(wù)體系，為客戶提供主動(dòng)+AI識(shí)別差異化服務(wù)，從而形成客戶個(gè)性服務(wù)模式。
 

四是管理可視智能
 

李炯表示，智能化、可視化主要是用在呼叫中心的業(yè)務(wù)規(guī)范，而規(guī)范的最大問(wèn)題就是怎么做質(zhì)監(jiān)?其實(shí)是通過(guò)全錄音的質(zhì)監(jiān)，將錄音轉(zhuǎn)成文本，對(duì)關(guān)鍵字進(jìn)行檢索，幫助整個(gè)呼叫中心規(guī)范他的完整業(yè)務(wù)，避免坐席有一些相關(guān)非規(guī)范性的話術(shù)跟客戶進(jìn)行溝通。

基于以上四個(gè)方面，李炯表示，“我們現(xiàn)在想做的是數(shù)據(jù)智能化和服務(wù)場(chǎng)景化。”
 

AI輔助主動(dòng)聯(lián)絡(luò)的本質(zhì)
 

AI作為輔助的工具，主要的作用是讓坐席業(yè)務(wù)更加的規(guī)范，同時(shí)可以提高坐席的業(yè)績(jī)。Avaya是將整個(gè)服務(wù)過(guò)程做一個(gè)精細(xì)化的拆分以及進(jìn)行量化的處理，包括一些動(dòng)因、場(chǎng)景、服務(wù)的準(zhǔn)確度、效率、服務(wù)氛圍、滿意度。

對(duì)于整個(gè)AI技術(shù)，李炯表示，“主要分為三個(gè)層面，一是用戶層面，我們整個(gè)小A云的問(wèn)答機(jī)器人，僅限于做一些客戶意圖相關(guān)的識(shí)別。如果真正要做到一個(gè)交易的成交的話，我們建議還是轉(zhuǎn)到人工坐席去做相關(guān)的處理。二是坐席層面，我們做一些坐席相關(guān)的智能輔助。三是管理層，我們做的是智能質(zhì)監(jiān)系統(tǒng)。”
 

對(duì)于Avaya來(lái)講，現(xiàn)在將產(chǎn)品部署在云端，同時(shí)和本地的合作伙伴做的一些研究，幫助Avaya實(shí)現(xiàn)一些本地的落地，包括整體的呼叫中心解決方案在中國(guó)的落地，以及相關(guān)的一些運(yùn)營(yíng)及一些線路資源。

其實(shí)云做的好不好，并不在于技術(shù)有多先進(jìn)，而在于的服務(wù)是否能跟上客戶的節(jié)奏。李炯表示，“每一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司，在頭兩個(gè)月的時(shí)間里，公司的業(yè)務(wù)是發(fā)展最迅速的。云業(yè)務(wù)就幫助其業(yè)務(wù)快速的成長(zhǎng)，包括我們?cè)诰€路的變更，在9～10月基本上24次的線路變更。在2個(gè)月里面，系統(tǒng)大的變更我們也做了八次，總共做了585次這樣的變更，平均每天8次的變更。”