一般來說，客服中心的日常運營上，會有幾個元素：人力成本、作業效率、品質滿意度。
即使採取極端的AI智能，客服中心還是會回歸人為中心，因為相較於人工智能，透過人更容易呈現出服務的溫度，而人力成本與服務品質、顧客滿意度未必是正比關係，也就是說，將成本壓到最低，未必品質會跟著下降，顧客滿意度也不一定會崩盤，但可以想像擠壓成本的同時，實際上損失的是內部員工的向心力，而向心力才是與品質、顧客滿意度的正關聯指標。
也基於此，數位工具在客服中心的運營使用，向來扮演的是數據追蹤、產出預估模型等輔助角色，再在均指向從需求出發的這項初衷。舉例來說，透過內部數位系統工具，紀錄人員操作系統時間、作業項目、系統閒置時間等等，便捷地就可拆解得到人力作業在工時上分佈的結構，加入差勤系統資料，即可獲得各項作業時間的相關成本基礎數字；
相同的以此為基本，針對作業項目的時間與產值觀測，則能進一步拆解作業流程上接續點是否順暢、有無潛在痛點、或是交叉影響處；透過工具輔助，提高客服人員查詢資料的檢索速度、減少QA人員質檢服務過程的時間；由系統組織性的全觀數據，評判各項作業的KPI 及指標是否合理，或者需要階段式滾動調整。
延伸在人員例行作業上，尤其是個別對應顧客的服務程序與內容，透過系統紀錄以及適時呈現服務面向的提醒，例如服務時的辨識偵測，在消費者提問說出關鍵字時，樹狀列出相關資訊、流程選項，以便客服能一致性的將資訊回應顧客，降低錯誤可能也減少了訓練培育的時間；
再透過辨識偵測語調、語氣，綜合判斷雙方對談上是否存有言語、文字的風險點，預先提示或提醒服務人員(或值班主管)留意，以期降低發生不必要風險的機會，並且透過基礎服務維持顧客對品質的滿意度。
