人工智能对融合通信的影响

人工智能已经对我们的职业和个人生活产生了影响。它可以说在当今每个主要行业中都有用例，包括融合通信。受整体技术演进、数字化转型、疫情等因素的进一步影响，人工智能正越来越多地被集成到融合通信应用中。

人工智能和融合通信协作

新冠疫情

对冠状病毒大流行的反应要求我们改变工作方式。无法与他人在一起，飙升并扩大了在家工作策略。由于团队分散，对高效、可靠和持续沟通的需求从未如此强烈。
仅靠融合通信工具不足以迎合这种转变。例如，需要人工努力的任务可以通过使用人工智能工具实现自动化。另一个例子是客户与对话式 AI 的互动，以补充在家工作的客户服务团队。

云依赖性增加

创建新数据的数量和速度部分是由于远程工作的激增，这是一个挑战。在家工作策略正越来越多地演变为混合工作策略，员工可以选择每周在办公室或远程工作之间进行交换。这给确定混合云架构中工作负载的最佳位置带来了挑战。它还增加了云、本地基础结构和边缘之间数据移动性的复杂性。人工智能有助于发展、简化和优化这些流程，以支持向企业交付融合通信应用程序。

数字化转型

当与人工智能相结合时，数字化转型对融合通信的影响变得更加可行。融合通信即服务（UCaaS）平台正在大幅增长，尤其是在教育行业。随着教育技术的发展，数字学习工具越来越多地融入教育环境。

教育机构正在通过UCaaS软件开展更多活动。人工智能通过为学生提供个性化学习、分析表现、自动化在线录取流程等任务以及使用面部和语音识别机制来防止考试中的身份盗用，从而提高 UCaaS 的质量。

融合通信中的人工智能

目前，人工智能和融合通信的配对以多种方式提供了价值。

提高融合通信效率

考虑这样一个环境：企业需要筛选文本、电子邮件、备忘录和其他形式的先前通信和对话，以准确地提出对查询和消息的响应。这是一项繁琐的工作。但是，企业可以利用人工智能来分析历史数据，并根据数据建议对消息的正确上下文感知响应。

智能网络

人工智能使网络更加智能，从而改善实时通信。网络可以确定实时通信流量的优先级，而无需网络管理员的参与。这些智能网络具有数据流的端到端可见性。因此，他们可以识别问题区域和拥堵区域，然后重新路由高优先级流量以保持高质量的服务。

融合通信性能洞察

AI 提供了分析融合通信系统性能的能力。这可以通过监控和维护融合通信系统来完成，以提供可操作的见解。例如，基于数据，人工智能可以对系统进行预测分析，并在出现问题和系统性能不佳时提出故障排除选项。

提高会议效率

通过使用以前会议的数据，人工智能可以分析数据以了解在特定主题上花费了多少时间。然后，算法可以使用这些数据来优化未来的会议。它还可以使用这些数据根据将参加未来会议的个人提出主题。

将 AI 与 UC 结合使用的挑战

准确性。人工智能并不完美。预测机器学习模型有时会给出错误的结果。例如，为今后的会议提出不正确的讨论主题可能会导致此类会议期间效率低下。因此，他们的结果必须由人类监督员批准或拒绝。

人工智能和机器学习算法容易受到人类创造者所拥有的偏见的影响。接触自动化。关于某些类型工作的自动化程度的讨论仍在继续，因为员工担心他们可能会被取代。例如，随着越来越多的任务变得自动化，融合通信中对话式人工智能的不断改进可能被视为对客户服务专业人员的威胁。

安全性。融合通信和人工智能的结合提供了更大的攻击面。融合通信解决方案结合了视频、文本和语音等功能。每个功能都有其独特的安全需求。此外，人工智能需要大量数据来学习。这增加了保护敏感数据的责任。

人工智能和融合通信的未来

人工智能在融合通信中的使用仍处于起步阶段。尽管如此，人们对这种配对的发展寄予厚望。
更智能的机器人。人工智能驱动的机器人对未来充满希望。例如，除了帮助识别谁在虚拟会议中的给定时间发言外，他们还可以从社交媒体等在线资源提供有关会议参与者的信息。他们还可能在智能识别对话主题后提供支持信息和资源。

更个性化的客户关系。组织一直在寻求改善与消费者互动方式的方法。融合通信和人工智能的结合超越了内部通信，转向面向客户的通信。更智能的聊天机器人可用于改善和自动化客户服务。除了聊天机器人之外，人工智能还能够改进社交聆听工具、客户的个性化网络访问以及融合通信解决方案的交叉销售能力。

改进了语音转文本。人工智能有机会增强语音转文本应用程序。人工智能和融合通信的集成可以提供诸如将语音邮件消息转换为准确文本、准确的电子邮件口头听写以及在会议期间自动记录分钟等功能。
预测功能的创新应用。通过改进算法，人工智能的预测功能将以新的创造性方式实施，以提高运营效率。例如，预测运营延迟、问题、停机时间，提出准确可行的解决方案，并自动与用户联络以执行最佳解决方案。