未来，大数据、AI等技术将更加成熟，算法、深度学习技术的突破将推动智能客0服系统的交互能力、学习能力持续升级，企业提供的客户服务将更加智能高效。
科技营销专家杰佛里摩尔，将创新从基础性研究，到大规模产业化之间的距离，称作“达尔文之海”。
对医疗智能客0服领域来说，就是从产品研发到医疗机构普遍应用的距离。
这段距离，过去走了很多年，未来还有很长的路要走。
因为从智能化进程来看，医疗一直是难啃的骨头，医疗是重视场景化、体验化的服务领域，涉及到的服务内容、流程、机构多而复杂，智能医疗客0服作为医疗智能化的重要部分，很长一段时间里也只是跨出了一小步，还远未实现其真正价值。
今年guo家把大数据、人工智能、5G等纳入新基建建设，医改政策也为智能医疗的发展打开了大门，智能医疗客0服的落地迎来了破局之年。
医疗智能客0服过去是在技术的裹挟之下前进的，落地应用往往以技术为导向，只是简单地把技术嫁接在医疗机构之中，简单地解决了部分效率问题，并没有解决医疗客0服的深层的问题。
医疗服务的本质是效率和体验，只有真正把技术和医疗需求、医疗场景对接起来，推动效率和体验提升，才能推进智能医疗客0服跨越“达尔文之海”。
换句话说
我们要从医疗需求端发现问题，进而来倒推智能医疗客0服的落地应用，才有可能让智能医疗客0服成为***医疗行业新动能的推手。
***期间，医疗智能客0服在抗疫工作中的广泛应用就是一个很好的说明。
新消费时代，人们对医疗服务的选择变得越来越多元化，医疗机构获客成本越来越高，医院必须通过优质的客户服务来留住客户、增加客户，医疗客户服务部门的作用越来越明显。
由此，很多医疗机构都建立了呼叫中心和客户关系管理系统，通过互联网保持医院与病人的长久服务关系，并通过对客户咨询的有效管理和对***的深入挖掘需求，保持并增加医院的市场竞争力。
但是目前医疗客0服中心（呼叫中心）还存在很多不足，导致客户体验度很差，综合来看，主要有以下几个方面。
话务高峰拥堵难以接通：话务高峰期，用户咨询量大增，呼叫系统系统容易排队拥堵，导致客户流失。
