通常认为，呼叫中心只是操作员坐在计算机旁并通过电话与客户通信的房间。 这在一定程度上是正确的，但是现代联系中心的座席使用大量的渠道与用户进行交互（例如，即时通讯程序和社交网络）。 而且，它们越来越受到现代技术的帮助，包括机器学习和数据分析算法。
当第一个联络中心出现时，自从它们首次出现以来发生了什么变化，以及人工智能（AI）系统与“呼叫中心的演变”有何关系。
Wikimedia Commons / PD的图像呼叫中心是如何产生的
上世纪50年代
出现了第一批自动呼叫分配（ACD）系统。 一些大型电话公司的运营商都使用它们。 但是，据信，第一个“真正的”联络中心于1965年在英国
出现 。 然后，电话公司伯明翰新闻出版局建立了电话交换机
GEC PABX 4 。 电台自动分配呼入和呼出电话。
美国第一个联络中心由罗克韦尔
组织 。 美国大陆航空成为其第一位客户，为乘客组织了机票预订服务。
在苏联，呼叫中心出现在70年代。 苏联
最早的联络中心之一是基辅电话网络的服务台。 可以通过“ 09”给她打电话，找到所需的电话。 通信中心的一部分负责企业的电话号码，而另一部分“专门”负责基辅居民的公寓。
直到80年代，呼叫中心才通过模拟线路
“连接”到电话网络。 但是后来，数字技术开始影响行业。 数字化的第一波浪潮是协议
DASS II （数字访问信令系统）的出现。 它是在英国电信公司电信中开发的。 DASS II系统使得以2 Mbit / s的速度交换数据并同时管理30个呼叫（每个呼叫64 Kbit / s）成为可能。
随着技术的发展，IP电话已经出现。 以色列公司
VocalTec 制造了第一台面向广大消费者的互联网电话。 用户可以使用特殊软件互相呼叫。 他们使用扬声器和计算机麦克风进行通信。 但是早在1998年，VocalTec就为计算机到电话和电话到电话的连接
实现了 VoIP功能。
最初，从事电话和电信设备生产的“零”公司开始意识到IP电话提供的所有优势。 他们开始向交换机，软件等添加VoIP功能。到2003年，所有呼叫的25％使用IP进行。
由于这项技术的出现，出现了软件解决方案，使呼叫中心运营商可以与第三方业务系统集成：服务台，CRM和计费。 这样，可以在接听电话时在监视器屏幕上显示有关客户及其个人资料的所有信息。 这种方法提高了联络中心的质量并减少了服务时间，还为他们与客户合作开辟了新渠道。
技术发展如何影响呼叫中心
由于Internet的发展，通信大部分进入虚拟空间，因此出现了与客户合作的新渠道。 如前所述，例如，在Yota提供商中，其支持中心的89％的呼叫来自移动应用程序，网站上的聊天，SMS聊天，社交网络和电子邮件。
这是因为人们开始更积极地使用数字渠道。 此外，很自然地，聊天和即时通讯程序不仅用于沟通，而且还用于团队合作和职业自我发展。
例如，在网络上，您可以找到交流知识和经验的开发人员的特殊聊天记录。 特别是FreeNode上的Python IRC通道： python和python-dev 。 另一个选择是Discord Messenger中的服务器： 程序员的环聊和Reactiflux 。 第一个致力于一般的编程问题，最后一个是React JS，Redux，GraphQL等。
正如预期的那样，文本消息服务的普及导致联络中心在其业务流程中嵌入了聊天功能。 这样就可以“与客户说相同的语言”并解决问题，而无需人们排队等待免费的操作员。 它还使使用即时通讯程序的明显优势之一-聊天机器人成为可能。 他们“学会了”独立解决经常出现的问题，仅在困难情况下才让操作员参与。
至于其他沟通方式，社交网络是与客户沟通的另一渠道。 在社交媒体中，公司有机会收集有关其工作的反馈。 例如，几年前，苹果公司
推出了一个技术支持Twitter帐户，以便用户可以直接和公开地访问它们。
没错，在俄罗斯，与社交网络合作的做法不如国外普遍。 根据我们自己的经验，我们看到大多数电话仍然是通过语音接收的。 但是业界逐渐意识到在呼叫中心提供许多服务渠道的重要性，因为公司正在转向所谓的全渠道工作模式。
全渠道
方法的本质是为所有渠道（呼叫，社交网络，即时通讯程序等）创建一个统一的环境，并保存与客户端进行通信的历史记录。 一个人可以开始打电话，然后继续聊天等等。 更改操作员将知道先前步骤中从用户那里收到的所有信息。
这样的平台的一个例子是
Naumen Omni-Channel 。 该系统可用于电话，网络聊天和即时通讯程序（Viber，Telegram等），以及Facebook和VK社交网络。 来自所有通道的呼叫安排在一个队列中，在其中创建一定数量的“迷你队列”。
从这些队列中，任务将根据预定义的规则在操作员之间自动分配。 例如，可以考虑操作员的忙碌，所需技能的存在，即时消息的处理速度以及治疗主题。 后者是通过分析关键字来建立的。
KārlisDambrāns的图片/ CC作为使用全渠道工作模型的一个例子，可以
举出 Petrovich建筑贸易公司
的案例。 去年年底，他们在俄罗斯的收入中排名第二，仅次于Leroy Merlin。 要联系公司的呼叫中心，客户可以使用多种渠道：通过电话允许，发送电子邮件或请求回电。 此外，用于分析客户体验的系统保存了与订户的工作历史。
汇总和分析与运营商规则，他们的技能，统计数据等相关的各种信息，可以
增强呼叫中心在与
WFM系统集成方面的能力。 以自动化形式预测和计划员工的工作量也已成为管理现代联络中心的重要工具。 例如，俄罗斯最大的GRS外包联络中心之一使用了全渠道系统的功能和WFM功能。 就提供的服务量而言，该公司位居前五名ACC中，并拥有五个站点和1,700名运营商。
总的来说，全渠道主义是一个有前途的方向。 因此，未来的联络中心不仅应该能够使用所有现有渠道，而且还应该准备“接受”新渠道。
预计Siri，Cortana，Alexa等助手将成为另一个新渠道。 在这种情况下，呼叫中心将不得不处理来自客户端的信息，而不是来自其机器人助手的信息。 考虑到该领域的发展程度，这种情况很有可能发生。
例如，谷歌最近推出了双工解决方案。 它可以呼叫各种组织并执行指示，例如在餐厅预订桌子。 在演示中，Google助理致电了真正的美容院，并预定了理发时间。 沙龙管理员甚至都不怀疑他与机器进行了对话（您可以在
此处找到视频）。
Yandex积极朝着这个方向发展，该公司最近推出了其语音助手，并为此专门推出了专栏。 我们认为，这样的决定将在未来5-10年内“征服”大众市场。
机器人系统如何帮助响应客户要求
如今，已在联络中心中找到应用的流行技术之一是机器学习（MO）算法。 它们使您能够创建机器人服务，包括可以充当全面第一线支持的复杂聊天机器人。
特别是，对于“俄罗斯邮政”公司，已经实现了语音机器人，该机器人使用自然语音识别算法（NLP）来确定客户诉求的主题。 如果以前客户必须转到一个大而令人困惑的IVR菜单，并且实际上是对自己进行分类，那么现在他可以自由地向他念出感兴趣的主题，然后机器人将呼叫重定向到所需的线路。 因此，与机器人自由通信的可能性依然存在-无需浪费时间在漫长而混乱的IVR上徘徊。
此外，如果客户说：“下午好，我想知道我的包裹现在在哪里，”机器人将为他提供有关邮件状态的信息（或将呼叫转移到适当的服务）。 机器人可以识别以各种方式发出的包裹的轨道号。 包括异常。 例如，即使这样称呼它，他也可以识别出RS250028组合：“罗马，谢尔盖，二十五，两个零，二，八”。
随着技术的进步，这种系统的引入不再是昂贵且麻烦的。 如今，此类系统不仅适用于拥有庞大客户群的大型组织。 机器人解决方案也使相对较小的公司受益。 例如，我们在瑙曼（Naumen）致力于OMSK RTS的解决方案，该公司是一家从事电能和热能生产的区域性公司。 使用机器人服务，其客户可以通过电话自动传输仪表读数。 该服务成功为近90％的用户提供服务。 该项目的活跃阶段仅用了1个月。
但是，尽管AI系统可以改善用户体验，但它们仍无法解决冲突。 因此，如今正在
开发和实施所谓的混合AI系统。 他们从客户端接收所有必要的信息，然后将“控制权”悄悄而无缝地转移给呼叫中心接线员。
该领域发展的一个例子
是 LiveEngage平台，该平台可与IBM Watson超级计算机配合使用。 Watson与客户“通信”，收集数据，如果需要人工干预，则将其报告给人工代理。 该系统已经在20个行业的超过45个国家/地区
使用 。
在以后的文章中，我们将继续讨论呼叫中心用来提高客户服务速度和质量的技术。 并分享Naumen联络中心平台开发的技术细节。