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良好的溝通可以推動業務發展，在組織戰略上實施的人工智能(AI)和機器學習(ML)可以切實改善業務成果。現在，很多組織使用多種人工智能和機器學習解決方案來與支持API的統一通信即服務(UCaaS)解決方案集成。以下概述了成功構建和部署的一些主要用例，以便了解機會所在。這些具體示例可以在RingCentral Office統一通信套件中使用。

其涵蓋的主題包括：

•·自動和輔助的通話指導。

•實時客服協助。

•操作員控制臺。

•互聯網廣告通話歸屬。

•合規性和電子發現。

這些主題由廣泛的API提供支持，其API包括但不限于：

•實時語音流。

•雙通道錄音。

•實時統一狀態。

•目錄。

1.自動和輔助的通話指導

對于B2B公司而言，銷售團隊的績效是可能影響利潤的關鍵因素之一。通過云計算通信合作伙伴，可以使用多種通話數據進行分析，其中包括雙通道和單通道格式的呼叫記錄文件。

通話指導的關鍵功能包括確定行之有效的方法來實現結果，并使用自然語言處理來查看團隊成員對這些方法的關注程度。

可以人工完成這一操作，但是自動化解決方案具有幾個關鍵優勢：(a)可以分析每個通話與管理人員監聽的每個通話;(b)員工可以收到反饋并以自我指導的方式進行改進;(c)使系統變得游戲化;(d)管理人員在與員工合作時可以訪問摘要數據。

有關個人推薦的一些示例，可以訪問Gong.io。為了提供快速概述，它使管理人員可以看到一個儀表板，該儀表板在整個團隊中匯總了這些信息。 Gong.io的一些公共案例研究結果顯示客戶實現了：

•30%以上的成交率

•33%以上的交易規模

2.實時客服協助

向客戶提供與通話相關的實時幫助時，與客戶進行通話的客服更加有效。在模擬世界中，管理人員會聽取通話并向員工提供客戶無法聽到的建議。借助基于人工智能的解決方案，組織的客服人員可以根據與客戶的對話為他們提供實時的、特定于場景的逐步指導，提供可擴展的幫助解決方案以提高員工的效率。

實時的客服協助解決方案建立在識別成功和不成功通話以及通話流程的數據上。當通話正在運行時，實時語音流將轉換為機器學習模型可以理解的數據，然后機器學習模型提供諸如正在討論的主題、員工應該采取的行動(例如“試用結束”)以及客服可以用來通知其策略的特定文本等信息。

RingCentral客戶獲得了巨大的性能提升，其中包括：

•對于性能最低的客服，效率提高80%

•全面提高15%。

3.操作員控制臺

當通話者將通話從IVR升級為人工服務時，可以尋求更好的服務，但是在內部將此類通話者定向到合適的人工助理可能會遇到挑戰。由于公司目錄龐大，通話量大，即使是效率最高的通信運營商也會面臨挑戰。

人工智能可以用來識別通話者試圖聯系的最合適的人員或部門，并為接線人員提供建議。這可以減少通話者到達其最終目的地所花費的時間。

橋接器通信在橋接器操作員控制臺應用程序中提供這一功能，作為預測傳輸功能。在客戶環境中：

•87.2%的電話轉接到首選電話。

•94%的通話轉移到前3個選項。

•75%的客戶擁有更高投資回報率(ROI)。

4.互聯網廣告通話歸屬

互聯網廣告是產生潛在客戶的一種重要方式，然而，衡量其有效性可能是一個挑戰，尤其是在進行關鍵詞定位時。當使用基于電話的行為召喚(CTA)時，通話歸屬解決方案可以將互聯網廣告與電話聯系起來，并將電話與理想的業務結果聯系起來，從而實現廣告與結果之間的直接聯系。

互聯網廣告和網站頁面通常可以顯示供用戶撥打的電話號碼。通話歸屬系統通過將專用的電話號碼(稱為“通話跟蹤號碼”(CTN))插入各種廣告活動中以進行跟蹤而起到作用。這些“通話跟蹤號碼”(CTN)既可以顯示在特定的廣告中，也可以在用戶通過廣告到達時以默認編號動態地插入到網頁中。當用戶撥打該號碼時，將針對自然語言理解(NLU)引擎運行通話媒體(實時流或通話記錄)以分析通話的成功。通過將特定的電話號碼與廣告相關聯，成功的通話可以與廣告系列聯系在一起。

用戶可以聯系Marchex和DialogTech以獲取這一領域的解決方案。

5.合規性和電子發現

可能需要審查客戶通話的合規性和電子發現目的，以滿足各種法規并為組織提供競爭優勢。由于包括視頻、電話和文本在內的通信數據的排列，人工審核可能很慢且成本很高。

人工智能合規性和電子發現解決方案具有執行自然語言理解分析的能力，可以提高評論質量和風險檢測，同時還可以降低成本。像RingCentral這樣的統一通信解決方案提供了可以使用的多種渠道，因此必須進行審查，其中包括語音記錄、視頻記錄、聊天、SMS、傳真和語音郵件。

Theta Lake針對視頻和語音通話提供了優化的基于人工智能的合規性解決方案。