隨著AI語音助手在日常生活中逐漸普及，人與智能語音的互動正變得越來越簡單高效。企業客服中心也大量使用自助語音服務代替人工，增強與客戶的溝通和交流。未來，隨著AI生態系統不斷完善，智能客服必將帶來更多的價值。
歷史上，幾乎所有新技術都經歷了與人工智能相似的發展周期。AI解決方案的發展方興未艾，一方面能創造無限新機遇，另一方面，人類正面臨如何落實AI戰略的巨大挑戰，從而推動AI技術的商業落地、投資回報最大化。
目前，擺在我們面前的選擇有兩種：一是坐等塵埃落定，從他人的失敗中汲取教訓；二是盡早投入、開拓創新、開展概念驗證，引領人工智能的潮流。這兩種戰略各有優劣，但更簡單的方法是從具有一定成熟度、商業效益顯著、投資回報有保障的AI商業用例出發，例如AI使能的語音客服技術已經成熟，可用于加強與客戶的互動，提升企業運營效率。
AI在客服領域的作用
自然語言處理和機器學習技術的發展，已使語音識別準確度基本達到人類認知水平。隨著語音助手在日常生活中逐漸普及，人與智能語音的互動正變得愈發自然、簡單、有效，就連老人和小孩都可以方便的使用像Alexa等智能音箱服務。
客服中心也已經開始使用智能語音導航服務替換傳統菜單式自助語音交互服務，分擔人工座席服務。根據德勤分析預測，2017年，呼叫中心直接接通人工客服的比例為64%，到2019年，這一比例將下降至47%。到2020年，B2C領域25%的初級客服需求將被智能客服取代。隨著AI技術的進一步發展，越來越多的企業將使用智能客服。
全球電信運營商面臨巨額運營支出，統計數據顯示，在2018年，50%的運營商將減少運營成本作為戰略目標，20%的運營商將降低OPEX視為頭等大事。通過進一步分析，我們發現客戶服務占運營商總體OPEX的7%左右。在客服領域引入智能客服，可以優化運營成本，同時提升最終用戶互動體驗和滿意度。
另一方面，智能客服在提升效率的同時，是否也能夠優化人力資源配置？為此，我們必須將智能客服視為輔助人工客服，而非替代人工客服的解決方案。AI可替代人工進行重復性工作，如了解客戶問詢、更新客戶信息等，讓人類客服專員有更多精力與客戶建立情感聯系，真正了解客戶需求，從而建立更有意義的客戶關系，深化運營商與客戶的聯系，提升運營商的客戶滿意度指標NPS(NetPromoterScore)。
運營商使用智能客服作為提供自助服務的新渠道，帶來的優勢非常明顯：
- 語音識別技術已經非常成熟，可以輕松聽懂不同的方言和語言；
- 智能客服提供全天候在線服務，客戶無需長時間排隊等待；
- 智能客服能夠實時響應客戶問詢，不需要人工登錄不同的系統搜索信息提供給客戶，而是可以直接調用API接口，為客戶提供詳細信息。
目前的自助服務渠道，如交互式語音應答系統（IVR）等，在進行業務操作時，比如查詢余額，需要按照語音菜單，逐步按鍵，很難跳過復雜的菜單節點，直接到達最終節點完成整個自助服務操作。
對比之下，智能客服將客戶需求變成一條條語音命令，并通過多輪對話引擎在短時間內同時執行多條命令。因此，擁有一款可以理解用戶語音命令、調用企業API、執行業務流程、實時更新狀態的智能客服解決方案，將帶來更好的用戶體驗。
面向未來，隨著AI生態系統不斷完善，此類AI解決方案將創造更多價值。在一些場景下，多個AI系統之間可以進行交互，從而形成一個更龐大的AI網絡，能夠處理更復雜的客戶需求。
華為推出智能客服解決方案
華為非常重視AI的發展，并率先推出了面向不同行業的AI產品和解決方案。在客服領域，華為推出的智能客服解決方案在探索如何利用AI能力降低運營成本，提升客服效率，改善客戶體驗方面已經通過驗證。華為具備強大的AI自研能力，包括一系列自然語言處理模型、對話流情境意圖管理、序列識別模型、在線糾錯等；同時，華為還與許多AI創新公司建立了合作伙伴關系，共同開發高效、優質的解決方案。
華為智能客服解決方案的原理十分簡單：系統接到電話后，自動語音識別（ASR）和文本到語音（TTS）功能提供語音識別和語音合成能力，相當于智能客服的耳和口。經過識別的客戶語音內容傳輸至智能客服的大腦—多輪會話引擎，分析理解客戶意圖并與客戶對話。當智能客服無法理解客戶語音時，可向人工求助。
華為智能客服的關鍵優勢在于：支持通過開放API與現有計費系統、業務支撐系統或其他任何企業應用連接，實時獲取豐富的業務信息，快速響應客戶問詢。針對運營商客服中心的標準要求，華為開發了開箱即用模板，可以快速部署解決方案，降低交付成本。
從運營數據來看，華為智能客服解決方案已經實現預期的商業目標，客服中心的運營指標已基本達成，其中首次呼叫解決率（FCR）達到90%，客戶滿意度為88%，越來越多的客戶通過與智能客服對話獲取需要的服務。智能客服必將為客戶帶來服務體驗的變革，為運營商帶來巨大的商業效益。
