銷售代表需要確定並學習如何最好地管理此工具。例如，代表了解聊天機器人和客戶之間的互動。該代表將收到討論摘要。然後，當代表的「橫向」經驗提供不同的解決方案時，代表可以根據自己的判斷進行幹預。讓我們來看一個例子。個別客戶在給定的電話通話過程中表達了某些需求和願望。機器對它們進行評估，並根據先前的資訊歷史記錄，向客戶推薦那些更知名、歷史更悠久的產品和服務。
該代表也會了解這段
歷史，但他們也會了解 按行業劃分的特定資料庫 新產品和服務。在此範例中，代表的推薦可能是讓客戶購買新產品和/或服務，這與機器推薦不同。隱私、合規、道德考慮對資料的存取以及由此產生的人工智慧的使用不會消失。但除了上述代表的競爭優勢外，人們還必須意識到隱私和立法/法規的考量。在加拿大，現行立法反映在《個人資訊保護和電子文件法》()中概述的法規中。
這項立法早在年就
已出台，但隨著數位數據 亞洲手機號碼材料數據 和人工智慧等工具的增長，現在正在考慮對其進行更新。但立法的核心圍繞著三個主題：您將如何使用這些數據？我給你同意了嗎？你們將如何保護我的資料？聯絡中心代表必須了解上述注意事項，並在特定客戶不再選擇允許公司存取資料時採取相應行動。
然而，即使了解了
上述三個主題，代表 中國資料庫 也需要了解機器的推薦是否有道德問題。例如，機器將使用可能產生最佳解決方案的人口統計資料。但該解決方案可能包括強化既有偏見的建議。一個簡單的例子是我在加拿大建立的保險風險模型，其中關鍵變數之一是郵遞區號內的移民百分比。使用這種模式將會增加居住在這些類型地區的個人的保費。
這顯然是歧視性的
，我們必須消除它，同時用另一個不影響模型表現的變數來取代它。……代表還需要了解機器的建議是否有道德問題。從上面的討論可以看出，人類或代表的干預在人工智慧的使用中至關重要。我們的橫向思考能力使我們能夠創建更多原始類型的決策，這在許多情況下優於那些純粹基於歷史資料的廣泛性的機器決策。
隱私和道德考慮也是
人類或代表在使用人工智慧時需要管理的問題。但在這一新領域的工作中，人/代表與機器的互補以及人/代表主動管理機器最終將取得成功。理查博伊爾理查德·博伊爾()是的總裁兼創辦人。來源聯絡中心管道年月標籤人工智慧人工智慧大數據聊天機器人遵守影像辨識自然語言處理自然語言處理隱私相關文章作者的更多內容聯絡中心管道前篇部落格文章月排名前名的帖子-將如何影響聊天機器人的使用？-將如何影響聊天機器人的使用？零售客戶