随着大数据与AI技术的快速普及应用，客服中心无论是在运营流程还是运营模式上都在进行着快速转型。大数据与AI对客服运营转型的助力或驱动主要体现在以下几个方面：

1. 智能化客服：引入AI技术和自然语言处理（NLP）能力，尤其是像ChatGPT这种自然语言交互式AI，客服中心可以利用聊天机器人或虚拟助手来处理80%以上的常见问题和基本查询，从而解放人力资源，提高客户服务效率。智能化客服可以提供实时、一对一的支持，解答常见问题并处理简单的事务，让客服团队专注于处理更复杂的问题和提供个性化的服务。

2. 数据驱动的洞察：客服中心在日常运营中积累了大量的客户交互数据。通过分析这些数据，企业可以获得深入的洞察，了解客户需求、偏好和问题模式。这种数据驱动的洞察可以帮助企业了解市场趋势、产品改进的机会，并优化运营策略。客服中心可以与数据科学团队合作，利用机器学习和数据挖掘技术来发现隐藏在大数据中的有价值信息，为企业提供源源不断的决策信息支撑。

3. 个性化客户体验：毫无疑问，现在是一个注重客户体验的时代。借助AI技术，客服中心可以通过客户分群与客户画像，实现个性化的客户体验。通过分析客户的自然属性、历史数据、交互记录和倾向偏好，客服人员可以了解客户的个性化需求和习惯并提供更具针对性的个性化的服务。例如，客服人员可以根据客户的购买历史和偏好推荐相关产品，或根据客户的历史服务交互信息给予智能化路由，或预判客户的服务需求，提前准备好解决方案或预案。

4. 统一融合渠道支持：其实这是一个老话题，但仍有大量的客服中心未能实现或实现不了。在大数据与AI时代，客户使用各种渠道与企业进行沟通，如电话、微信、APP、社交媒体和在线聊天等，确保客户能够通过自己喜欢的方式进行交流，并保持一致的服务质量和体验。客服中心需要在提供多渠道支持的同时内部可以实现统一客户视图，确保客户在不同渠道间的业务流和信息流能够顺畅流转，实现服务的无缝衔接与全面的客户关系管理和运营。

5. 预测预防性性维护：利用大数据分析和机器学习技术，客服中心变被动为主动，实现预测预防性维护。通过监测和分析设备或产品的传感器数据，可以提前发现潜在故障和问题，并采取相应措施，以减少客户投诉和提高产品可靠性。这种预测性维护可以节约企业成本，提高客户满意度和忠诚度。通过分析客户的产品生命周期规律及联络历史数据，预判预警即将产生的客户需求，通过主动联络或提醒把服务前置，提升客户体验，降低服务成本。

总之，在大数据与AI时代，客服中心可以通过智能化客服、数据驱动的洞察、个性化客户体验、多渠道支持和预测性维护等方式实现智能化、数字化运营转型，提升服务品质，提高客户满意度。