AI人工智能1，机器学习解决业务问题
80%的问题都是售后基础性问题，例如：退货、发票申请、是否包邮等，这些问题机器通过三类学习能够解决。
①常识性内容的学习，让它更像人；
②业务性内容的学习，让它更懂业务；
③除此之外还有新规则，新内容的自学习能力（可自动获取网站数据形成知识库、可根据人工互动记录生成知识库、机器人自动引导中用户选择的问题，添加为可能问法等等）。

AI人工智能2，场景判断，智能分配，人机协同
机器人的服务能力是有边界的，意味着它没学习到就回答不了，这就需要人工去配合和切换，另一方面，不同类型的客户进入不同等级的页面也有成交概率的差异，例如，在客服资源稀缺的情况下，基于最大成交的可能性，VIP客户与普通客户相比，人工坐席客服应该分配给VIP客户，同理，当机器人能够跟踪客户的页面浏览轨迹，人工坐席客服应该配置给支付环节页面的客户，而不是商品浏览客户的页面。因此如何在客服资源有限的前提下，实现智能分配，让“最优的客服配置给最优的客户”。

AI人工智能3，人脸识别、OCR技术、声纹识别技术能解决更多的业务场景
在传统客服中，我们并不能判断账号的使用者是否本人，安全存在隐患性，人脸识别、OCR技术、声纹识别技术的组合权让很多业务可以在线上实现，而同时能实现身份的安全与验证。

AI人工智能作用4，智能预警
在客服过程中，会出现客服资源暂缺而客户等待的情况，或者客服暂时离开而应答不及时，这时候就需要机器人监测并发出超时预警，以确保客户服务及时跟进。

另一方面，AI人工智能围绕着呼叫中心的客服质量检测和营销能力提升也起到关键性的作用。通过提供语音识别和转录能力，将客服在营销过程中的通话全部转录为文字，然后基于关键词搜索，建立模型，从而判断客服服务质量，另一方面，个别优秀的电销人员的录音也会进行分析，发现里面的关键词和语术规律，反馈给电销中心，提高整个电销团队的订单成交概率。