实时人工智能通过提示披露、编辑敏感数据和即时指导座席来帮助联络中心强制合规。

•81%的联络中心领导者正在投资人工智能工具，近年来语音和文本分析的使用率急剧上升。

•误解人工智能建议或过度依赖自动化可能会导致违反合规和法律风险。

•违反DNC合规性的每次通话费用高达43280美元，突显了人工智能监督和数据透明度的重要性。

•到2027年，联络中心人工智能市场预计将从16亿美元增长到40多亿美元，这突显了战略性、负责任的实施的必要性。

当人工智能工具承诺即时洞察和更顺畅的客户互动时，人们很容易将其视为解决联络中心效率低下的最终解决方案。但采用实时人工智能并不能保证升级。这些系统强大的原因也使它们具有风险：它们速度快、影响深远，能够在人类意识到问题之前影响高风险的决策。

个性化和优化每一次对话的压力越大，审查这些系统的运作方式就越重要，如果不加以控制，就会发生什么。

实时人工智能如何支持实时合规

在最好的情况下，实时人工智能充当合规安全网。它可以检测座席何时偏离批准的脚本，在适当的时候提示正确的披露，甚至在存储或传输帐号等敏感数据之前对其进行编辑。

当合规性不是可选的或灵活的时，这一点尤其有价值。例如，在州特定法规下工作的销售团队可以从AI中受益，AI可以根据呼叫来源实时调整指导。这些功能不仅支持座席，还帮助组织满足复杂的监管要求，而无需仅依赖调用后审计或座席内存。

人工智能系统还可以监控可能引发监管担忧的短语或音调，在当下标记这些短语或音调而不是等待主管在几天后发现它们。这种即时性可以在违规行为升级之前避免违规行为，从而产生可衡量的影响。

这一趋势正在迅速增长。根据德勤的数据，81%的联络中心高管正在投资人工智能工具，以提高座席绩效和运营监督。语音和文本分析的使用率也大幅上升——在短短两年内从62%上升到81%——这突显了向实时洞察的明确和持续转变，以支持每次交互中的合规性。

人工智能可能带来风险的地方

速度并不总是优势。当人工智能系统误解了客户的问题或提供了不正确的建议时，后果将落在公司身上，而不是软件上。

在高压环境中，座席可能过于容易听从人工智能的提示，假设建议等于批准。这种假设可能会导致错误信息、不当披露，甚至不合规的推销——所有这些都没有恶意。

数据隐私法增加了另一层复杂性。记录、分析客户数据并对其采取行动的实时系统需要遵守关于同意、存储和透明度的不断发展的规则。这里的失误可能会导致法律风险，特别是在执法严格的司法管辖区。违反DNC合规性可能导致每次通话高达43280美元的罚款，这是少数组织能够承受的风险。

负责任的部署始于问责制

如果你正在使用或评估实时人工智能工具，那么值得一问的是，关于合规性的决策，如DNC合规性，是如何在幕后做出的。您的供应商是否允许透明的报告和审计日志？您的团队能否轻松解释AI如何以及为什么标记对话或建议行动方案？

良好的人工智能治理包括让人参与其中。并不是所有的判断都应该委托给一个模型。特别是当决策具有法律含义时，人为监督至关重要——不仅是为了准确性，也是为了在以后受到质疑时为这些决策辩护。

数据安全和隐私也需要成为基础。人工智能系统应该限制他们收集的内容，加密他们存储的内容，并限制谁可以访问它。如果你不能轻易地追踪客户数据的去向或使用方式，这不仅仅是一个IT问题，也是一个合规红旗。

采用人工智能的压力不太可能减缓。联络中心的人工智能市场预计将从今天的16亿美元增长到2027年的40亿美元以上，这既反映了这些技术的前景，也反映了其日益增长的复杂性。

供应商审核流程中的问题

在评估实时人工智能供应商时，少关注功能，多关注问责制：

•使用哪些具体数据来训练系统，多久刷新一次？

•人工智能的决定是否可以被审计，并以简单的方式解释？

•系统如何处理客户数据，尤其是实时数据？

•在敏感场景中，是否有自定义或禁用人工智能建议的选项？

•当AI出错时会发生什么？

这些问题的答案不仅应该为您的采购流程提供信息，还应该为您未来的合规战略提供信息。

更智能的人工智能使用意味着更智能的监督

实时人工智能绝对可以帮助你建立一个更强大、更合规的联络中心。但只有当这些工具被深思熟虑地实施时，这种好处才会实现——有明确的指导方针、负责任的数据实践，并承诺在最重要的地方保持人类的判断。

这些技术将继续存在。挑战在于确保他们为你的组织工作，而不是反对它。