Розглядаються важливі аспекти вдосконалення систем підтримки клієнтів з метою їх упорядкування шляхом інтеграції передових обчислювальних методів і автоматизації. Ефективне використання обчислювальних систем у різних галузях, таких як наука, бізнес і техніка, значною мірою залежить від високоякісних даних і складної обробки. Чітко організовані дані та чітко визначені завдання є важливими для підвищення ефективності системи підтримки клієнтів. В дослідженні підкреслюється, що поточні впровадження часто не охоплюють повний спектр сценаріїв. Ефективне використання інструментів для динамічного управління робочим навантаженням та перевірки даних у режимі реального часу створює значні труднощі. Необхідні інтегровані рішення для обробки всього життєвого циклу запитів на підтримку клієнтів - від збору даних до розподілу завдань і, нарешті, до управління навичками агентів на основі відгуків клієнтів. Цілісний підхід з використанням штучного інтелекту та машинного навчання може покращити управління завданнями в підтримці клієнтів, що призведе до кращої якості даних, ефективного розподілу завдань та підвищення продуктивності агентів.