自然语言生成 AI 助推：许多自然语言生成软件系统使用 NLP 生成上下文相关的响应，从而提高生成 AI客户支持环境中客户互动的速度和准确性。
示例：一家电信公司使用 NLP 分析通话记录，对技术支持查询进行分类，例如“网速慢”或“路由器问题”，以便更快地解决问题。
3.基于机器学习（ML）的方法：自适应学习者
工作原理：机器学习利用大量客户数据构 美国电话号码 建模型，识别人类可能忽略的模式。与静态系统不同，机器学习不断发展，从新的交互中学习，随着时间的推移提高其准确性。
何时使用：
处理大量数据的企业（例如管理数千次日常交互的生成式 AI 呼叫中心）必须能够处理这一点。
它有助于发现客户反馈分析中的复杂趋势，例如反复出现的痛点或服务改进机会。
与生成式 AI 集成以提升客户体验： ML 模型可以与生成式 AI 集成以预测客户行为。例如，如果客户经常询问产品升级，系统甚至可能在他们询问之前就推荐新产品。
示例：Netflix 等流媒体服务采用 ML 根据用户偏好提供个性化推荐，通过无缝内容发现来改善客户体验。