人工呼叫中心之殇
三年之内，机器学习（machine learning）将完全取代人工电话服务，尤其是在英语国家。其他语言地区可能会更快也可能更久，但是人工电话服务终将被取代。
二进制将成为主导。
机器学习的技术正快速发展。一开始，运营机器学习主导的客户服务中心对于第三世界的国家来说，会是一笔很大的开销。他们也许会因此却步。然而，降低机器学习成本的重点在于，培训人工呼叫中心的工人们编程，教导他们如何为机器学习编程。机器学习的算法，大致能使机器每天处理500–1000个电话服务，这也是其大致与人工效率相比较的基准。
现今，处理200个来电是人工接听服务的一个上限。200个来电代表着什么呢？这意味着，除去半小时的午休和半小时的休息时间，在一个正常的8.5小时的工作日中，一个工人接的平均电话时长大约是2.25分钟。
印度和菲律宾劳动成本低廉而且英语普及度高，因此许多欧美企业都把人工电话服务中心设置在印度和菲律宾。这样的业务流程外包给印度和菲律宾带来了不少收入。但是机器学习取代人工电话服务是未来的大趋势，这些国家也必须开始准备适应这样的转变。他们必须寻找新的优势，重新培训他们的工人。若他们不采取行动，当机器学习取代人工服务，将会有数以万计的电话服务工人面临失业。
汇丰银行在广州的人工电话客服中心就有大约一万名员工。这些员工分别侧重于普通话，粤语和英语。在未来的几年，他们将如何适应机器学习呢？他们面临的问题其实是，需要什么程度的自动化，如何让机器学习和人工服务联动起来，然后创造一个完美的客服平台。
猎头和数据科学也会受到影响。而正是因为数据科学家们的努力，机器将取代数据科学家们，完成数据分析的工作。
十年之后，机器学习会颠覆我们的生活。将来我们会读人工智能程序写的书，听机器制作的音乐。
难以置信吗？而现在已经有电脑梦工程（computer dreams）画的画儿了。电脑程序已经能够通过解析一些知名画家的画作和其他网络数据，收集各种灵感并进行混搭，然后作画。
其实，机器学习最妙的地方在于，这技术是尝试着将机器训练得比人本身更有人性。幽默感，恻隐，同理心，以及对语言中的情绪拐点的理解能力都将会被编入人工智能的程序。甚至，人工智能能够通过分析人类的声音和语调来判断他们的情绪甚至性格。
现在，当你拨通客服电话时，你其实是处于弱势的。当你遇到一个温和有礼的服务员工时，你会向他们索要分机号。而将来，会有造好的算法为你提供定制化服务。
这些程式会巧妙地问你问题，并在你的舒适范围内获取有用的信息。这些信息可以让人跟机器之间建立起一种亲切感，而且服务中心的机器会记得你的声音。
然而，切忌错误地使用机器学习。如果一个机器忽然间在一通电话里把你的个人信息，你的过去以及他们预测的你的将来，一股脑地全说给你，这会让你毛骨悚然吧。
让人们接受机器学习（machine learning）的一个小窍门是在算法中编入俗语，笑话。重点在于，要让人们觉得自然。微软（Microsoft）正致力于搭建喜剧算法，将来这个算法可以运用在机器中以培养其幽默感 — 让机器能在与人交流的环境中讲笑话。
2010年时，我曾经与朋友一起为香港的一个名为“喜剧点心（Comedy Dim Summer）”的情景喜剧写剧本。 这个喜剧的笑点在于喜剧表演机器人讲台词的语调和语法。观众们都知道那是个机器人，所以他们会笑，但是在机器学习普及的将来，这种不自然的机械化的发音将不再被观众们接受。
在工业4.0时代，整个信息基础设施也会被改变。能够运行机器学习的中央处理器将会取代人工呼叫中心使用的台式电脑。这意味着“活着的”机器学习服务器会完全取代原先的服务器。在这个浪潮中，又会有一些领先的基础设施供应商从中脱颖而出。
而在未来五年，对于先前提到的像印度和菲律宾这样获利于业务流程外包的国家来说，是否能够快速地实现智能化机器学习的转型将是极为重要的机遇和挑战。
谷歌现在已经开始开放免费的网络机器学习公开课。其实对于没有IT，统计或数据分析背景的人来说，机器学习的概念可能并不容易理解。让这些概念简单易懂，深入浅出会是教育公司的未来趋势。
在将来的十八到二十四个月，机器学习学校和教院会像雨后春笋般在世界各地出现。重新培训人工电话服务中心的员工，教他们编程机器学习，这样将来一个员工可以同时操作处理二十通来电。
这些员工必须学着通过编程让机器尽可能地人性化。随着机器学习接电中心普及，通过机器学习来捕捉交叉销售行业的关键绩效指标和销售增长，分析市场趋势等也将普及。
所以到2019或2020年的时候，当你想要通过分机号找到你喜欢的那个接电中心的接线员时，要知道他们工号全是零和壹组成的数字。
Translated by Lili Zhang
