预测分析：使用历史数据预测客户需求和行为，实现主动客户服务。
情绪分析：实时衡量客户情绪，帮助代理调整方式以实现更好的互动。
用于语音到文本的转录和分析的语音分析软件
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自动摘要：创建客户互动的简明摘要，简化 电报数据 识传递和后续行动。
自动摘要
自动摘要简化了客户互动摘要、知识传递和后续行动
潜在客户评分：根据潜在客户的互动内容对其进行分类，确定后续行动的优先顺序并优化销售工作。
潜在客户分数会分配给讨论并显示在仪表板上
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金融行业呼叫中心的领导者见证了后续跟进的改善、战略投资计划的制定、金融服务的改善、首次呼叫解决率的提高以及错误销售率至少降低了 31%。此外，金融行业呼叫中心的收款率提高了 17%，销售业务提高了 21%。
关注人工智能如何提高金融服务的运营效率。
那么，实施过程中存在什么问题？
虽然法学硕士模型显著增强了金融行业的能力，但也带来了不确定性，尤其是在处理敏感客户信息方面。
