從工業(yè)革命說(shuō)起，人類(lèi)經(jīng)歷了機器時(shí)代、電力時(shí)代、IT時(shí)代，現在是智能時(shí)代，每次發(fā)展和變革都是規律的世界變化中找到通用方法，從而產(chǎn)生工業(yè)革命的新模式，這真是機械思維的結果。而大數據的“4V”特性（數量、多維、速度、價(jià)值），讓我們理解了世界的不確定性。（引用自《人與機器共同進(jìn)化》《智能時(shí)代》）
轉向相關(guān)性，不是不要因果關(guān)系，因果關(guān)系還是基礎，科學(xué)的基石還是要的。只是在高速信息化的時(shí)代，為了得到即時(shí)信息，實(shí)時(shí)預測，在快速的大數據分析技術(shù)下，尋找到相關(guān)性信息，就可預測用戶(hù)的行為，為企業(yè)快速決策提供提前量，并降低成本。
現有的聯(lián)絡(luò )中心具備哪些數據，如何利用這些數據價(jià)值？我們理解的做法是，客戶(hù)和員工，都是復雜的思維群體，從這兩個(gè)群體出發(fā)，通過(guò)技術(shù)的手段（標簽、模型、場(chǎng)景）來(lái)實(shí)現管理的預測、預判和預知。
以客服通話(huà)時(shí)長(cháng)分析的應用為例，通過(guò)語(yǔ)音分析，發(fā)現超過(guò)30秒的靜音絕大部分是因為客服代表業(yè)務(wù)不熟悉，進(jìn)一步對業(yè)務(wù)進(jìn)行分類(lèi)，得出業(yè)務(wù)查詢(xún)前幾名及客服組織分布的排名，為定向培訓及知識完善提供依據。
又比如，針對單項業(yè)務(wù)，客戶(hù)來(lái)電原因的具體分析，以手機上網(wǎng)業(yè)務(wù)為例，咨詢(xún)占16%的比例，細化關(guān)于手機上網(wǎng)業(yè)務(wù)的咨詢(xún)內容，比如深層分析客戶(hù)最關(guān)心哪方面的優(yōu)惠：舉例，優(yōu)惠的額度、優(yōu)惠的周期等。管理解決：知識庫優(yōu)化、智能應答優(yōu)化、典型場(chǎng)景優(yōu)化、培訓……
除以上分析還有客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、風(fēng)險輿情監測、話(huà)務(wù)分類(lèi)與工單匹配度分析等等，通過(guò)分析結果優(yōu)化服務(wù)策略，調整運營(yíng)管理，從而達到服務(wù)能力的提升，并從中挖掘商機和產(chǎn)品導向，實(shí)現智能化的服務(wù)。
從人找信息到信息找人，是交互時(shí)代的轉變，也是智能時(shí)代的要求。智能機器已不是冷冰冰的機器，而是具有一定智能的機器。信息找人這四個(gè)字，預示著(zhù)大數據時(shí)代可以讓信息找人，原因是企業(yè)懂用戶(hù)，機器懂用戶(hù)，你需要什么信息，企業(yè)和機器提前知道，而且主動(dòng)提供你需要的信息。這就是未來(lái)的智能化服務(wù)時(shí)代！
