通常，呼叫中心的工作模式是接听电话、寻找解决方案、记录原因，然后迅速将客户转接给下一位。但由于每次通话只有几分钟，很难获取相关信息。如果有一种技术能够将这些互动转化为面向未来的学习体验，那会怎样呢？
这项技术已经存在，而且应用范围远不止电话沟通；客户与公司之间的任何类型的对话都可以进行分析。此外，判断体验是好是坏，不仅仅取决于语气，还取决于沟通的整体语境。地域性语言和文化表达等因素在解读体验中起着至关重要的作用，因为一个人在评论某件事时语气可能显得激动，但并不一定表示不满；或者他可能使用一些口语化的表达方式，但这些表达方式并不一定带有负面含义。
借助生成式人工智能（不仅可以自动执行任务，还可以分析数据并生成见解），企业除了解决具体问题外，还可以检查数千个文件和数据点，识别对话中的不满模式，预测需求，并帮助企业改善客户体验。
“人工智能会对每一次互动进行详细分析，这是人类分析师由于数据量庞大而无法在相同范围和时间内完成的。即使是最细微的对话，该工具也能识别出机会，并将这些洞察转化为公司可执行的情报，” AIDA。AIDA是一个专注于利用生成式人工智能将互动转化为可执行情报的平台。
巴西已成为全球采用人工智能这一“分支”的领导者之一：根据谷歌委托进行的一项调查，巴西是世界上使用生成式人工智能最多的国家之一——54% 的受访者表示他们去年使用过这项技术，而全球平均水平为 48%。
应用于客户服务领域，生成式人工智能的应用范围可以超越其传统的聊天机器人和虚拟助手等自动化沟通工具。这是因为，即使在自动化交互中，用户体验也并非总是令人满意。因此，更复杂的服务请求，甚至客户本身，仍然需要人工干预。
在这些情况下，人工智能一些不太常见的应用就能发挥其价值：生成式人工智能分析客户与客服人员的对话行为，识别不满模式，并找出摩擦点，从而实现持续调整，提升客户体验效率。该工具的数据分析功能帮助品牌了解客户服务中的瓶颈和最令人不满的环节，而无需进行任何“猜测”。因此，改进决策更加明智，也更有可能产生积极效果。
“人工智能不仅能响应用户请求，还能让企业将每一次互动都转化为改进服务的契机，最终打造真正的信息源泉，直击问题的根源并加以解决。认真倾听、反思、分析和整理通话内容，往往是赢得客户还是失去客户的关键所在。这看似矛盾，但最终，科技却能成为提升客户服务人性化的强大助力。”Sena总结道。
