傳統電話客服的體驗不能盡如人意，結合人工智能的多渠道客戶支持也許能帶來更好的用戶體驗。

　　幾周之前，我體驗到了一次未來的客戶支持。當時我正在開會，我的安卓手機來電顯示美國運通來電。我走出會議室去接這個電話。一個機器生成的女聲告訴我它屬于美國運通反欺詐部。”你能夠戴上耳機來接電話嗎？”她問。

　　我回答說可以。她說當我準備好的時候告訴她。所以我戴上了耳機說，“準備好了”。然后她問我是否可以通過短信發我一條網站鏈接。“可以”我回答。然后我收到了短信，并點擊了鏈接。

　　瀏覽器打開了一個美國運通的登陸頁面。她提示“請登陸您的賬戶。”我登陸了。然后她開始解釋說，反欺詐部門已經確定了兩筆存在潛在風險的交易。她說，“這兩筆交易已經顯示在您的手機上，請您核對，并標記是否為欺詐。”

　　我按照提示進行操作，這個聲音開始閱讀屏幕上的關鍵字句。交易日期、商戶名稱。當我點擊“不是欺詐”，她說“讓我們檢查下一條交易”。我已經表示這兩筆交易都是我自己的，她隨即說“謝謝，祝您生活愉快。”這種客戶支持體驗真是了不起。

　　為什么這次體驗和傳統的客戶支持電話如此不同？有三點原因，首先，因為電話另一端的機器人和我是在同一屏幕上。她立即“知道”我點擊了什么，以及下一步正確的操作是什么，并在每一個需要注意的地方引導我。這個機器人理解前后對話的語境，在傳統的電話客戶支持當中，你需要經過令人沮喪的好幾分鐘，才能取得一樣的客戶服務支持，就像下面這樣：

　　“您的賬號是什么？”“您的安全碼是什么？”“您遇到了什么問題？”“對不起，我沒太明白您的要求是什么。”等等。

　　第二、軟件給我提供了我所需要的所有信息，幫助我快速作出決定。如果沒有屏幕，我會等待更長的時間去聽一些細枝末節的東西，并回答有關潛在的欺詐性收費問題。但它只花了不到2分鐘就完成。

　　第三、有一個“人“的角色幫我解釋遇到的情況，加速理解過程。如果我收到了一封美國運通的電子郵件來處理相關問題，我也能夠解決。但有人在這一過程中來向我解釋，花時間確保我理解了問題。我感覺得到了賓至如歸的服務，即使這位客戶服務代表是一個機器人。

　　對于欺詐驗證這類出站（out bound）支持，這種系統可以出色的完成工作。因為我要問的相關問題是有限的，我不會隨機的問機器一些問題，并希望它能夠解答。

　　入站（in bound）電話支持是一個更加困難的技術問題，因為計算機已知的信息更少，它并不知道我打電話的原因是什么。我可以想象一個類似的針對入站電話的系統，如果有一種方式來傳遞我的背景環境（我在看哪個網頁，我遇到的問題是什么），然后有一個機器人來幫助我解決問題，完成各個步驟。這是一個有趣的，未被解決的用戶體驗和工程問題，也是一個很大的機會。

　　這種多渠道的的電話客戶支持，通過電話和屏幕，讓數據通過音頻和IP進行傳遞數據，這就是未來的客戶支持。更多的數據能夠更快的建立一個可共享情景，更快的解決問題，讓用戶更加滿意。