也需要持续维护

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本质上，你会希望你的人工智能处理更多基本的客户服务请求，并让你的员工腾出时间处理更复杂的请求。最终结果是，每位客户都能更快地获得信息和解决方案。 设置并离开 许多组织在采用人工智能自动化进行客户服务时陷入的另一个陷阱是，他们将其视为一种开箱即用的解决方案，只需设置并运行即可，而无需返回并进行修改。 任何对人工智能有所了解的人都会告诉你，这不是人工智能应该被使用的方式。

人工智能解决方案，即使是那些现成的，。日本赌博数据当然，一开始，你会花费大量的时间进行培训。 之后，您将不会花太多时间与他们在一起，但您仍然需要参与并分析他们的表现。 例如，您可能会发现您的客户正在使用您未预见到的某些表达方式和语义结构，您需要修改模型以更好地回答此类询问。或者，您可能会发现您的客户在对话的某一步很难理解对他们的要求，您需要修改模型。

当然，我们不能忘记对任何人工智能模型及其应用最有害的事情之一——坏数据。 除了任何处理大型数据集的系统都常见的标准数据输入不良问题之外，人工智能还引入了所谓的概念漂移，即数据在被人工智能模型使用后发生变化。 处理所有这些问题会告诉你，设置好 AI 自动化后，你不能就此放弃。相反，你可能需要采取更实际的方法。