人工智能+智能客服是目前很熱的賽道，電商巨頭紛紛入局，阿里在2015年7月發布阿里小蜜1.0，定位于私人購物助理，京東自2012年12月成立JIMI智能客服團隊，至今已承擔超過50%的京東客服任務，網易自從推出考拉海淘和網易嚴選之后，自建網易七魚解決客服壓力，騰訊部署騰訊企點等。 而對于智能客服的老牌企業和創新企業而言，也在不斷地差異化，老牌的智能客服提供商小能科技面向電商、家電、汽車、金融、教育領域為主，小i機器人面向金融、政務、通訊、醫療領域為主，而快商通面向醫療、教育、電商領域為主。 是什么原因造就客服行業的蓬勃發展？離不開幾個因素。①電商行業連續10年穩健發展，傳統的呼叫中心服務變成多媒體矩陣（網站、移動APP、微博等）的綜合客服，②經濟蓬勃發展，國內消費觀念轉變，跨境貿易流行讓貿易的體量增速穩健，③客服概念的延伸，從傳統的呼叫中心售后客服擴展為售前促進交易、售后優化服務、被動等待變成主動出擊，并且售前客服在人員占比上是80%。正是由于上述要素，客服行業的容量從十億級別市場，在10年內驟升到千億級別市場。 這是需求推動供給的市場 在供不應求的時代，第一代呼叫中心圍繞著如何更好地為客戶提供服務渠道的思考，當時候的呼叫成本較高，所以主要應用于機票預訂等高凈值服務，服務的形式是人工客服一對一服務，基于稀缺性，那時候的客服服務成為熱線電話，放在信息膨脹、信息量過度的今天，是不可想象。 第二代呼叫中心的興起是由于提供服務的公司多了起來，以10086、121121天氣預報等為代表，同時IVR(Interactive Voice Responce，交互式語音應答)系統的出現，能夠讓用戶通過按鍵交互的方式實現查詢、掛號、轉賬等基本功能，這種技術帶來的進步，大大減少了坐席客服投入成本，這也是技術反哺客服的第一次嘗試。 第三代呼叫中心的出現也圍繞著技術提高效率的原則。計算機電話集成)技術的誕生與應用是推動力，CTI技術實現了電話交換機系統與計算機系統的集成，即實現了語音與數據的同步?？蛻粜畔⑴c資料采用數據庫方式存儲，座席代表可以在處理電話服務的同時從計算機系統中調取和修改客戶信息數據，為客戶提供個性化的服務。至此，主動營銷和被動等待服務、個性化、多樣化服務已經滲透整個交易市場。 第四代的智能客服出現主要跟 消費習慣遷徙有關，隨著電商和線上線下消費一體化的趨勢推動，消費者的購買場景和售后咨詢都已經搬到線上，商家對客服的需求不僅僅是呼叫中心，而是打通工單、CRM、網站、APP全渠道，多媒體的客服服務，這一波的需求帶動了以小能科技、小i機器人、智齒科技、快商通為代表的創業者入局，他們旗幟鮮明舉起了智慧客服的旗幟，與傳統呼叫中心割席分坐，從此，智能客服逐漸走進企業視野，呼叫中心被邊緣化。 然而，發展并沒有就此終止，故事中的關鍵點，第五代智能客服出現了，它的出現是基于人工智能技術（人臉識別、聲紋識別、語音轉錄）為代表的技術力量推動，很多廠商甚至形容這是客服機器人，好比它懂人、類人的屬性，里面有幾個技術優化原有應用的場景，分別以企業代表的形式闡述。 以小能科技為代表，業務場景1，機器學習解決業務問題。80%的問題都是售后基礎性問題，例如：退貨、發票申請、是否包郵等，這些問題機器通過三類學習能夠解決，①常識性內容的學習，讓它更像人，②業務性內容的學習，讓它更懂業務，③除此之外還有新規則，新內容的自學習能力（可自動獲取網站數據形成知識庫、可根據人工互動記錄生成知識庫、機器人自動引導中用戶選擇的問題，添加為可能問法等等）。 業務場景2，場景判斷，智能分配，人機協同，機器人的服務能力是有邊界的，意味著它沒學習到就回答不了，這就需要人工去配合和切換，另一方面，不同類型的客戶進入不同等級的頁面也有成交概率的差異，例如，在客服資源稀缺的情況下，基于最大成交的可能性，VIP客戶與普通客戶相比，人工坐席客服應該分配給VIP客戶，同理，當機器人能夠跟蹤客戶的頁面瀏覽軌跡，人工坐席客服應該配置給支付環節頁面的客戶，而不是商品瀏覽客戶的頁面。因此如何在客服資源有限的前提下，實現智能分配，讓最優的客服配置給最優的客戶。 業務場景3，人臉識別、OCR技術、聲紋識別技術能解決更多的業務場景。在傳統客服中，我們并不能判斷賬號的使用者是否本人，安全存在隱患性，人臉識別、OCR技術、聲紋識別技術的組合權讓很多業務可以在線上實現，而同時能實現身份的安全與驗證。 業務場景4，智能預警。在客服過程中，會出現客服資源暫缺而客戶等待的情況，或者客服暫時離開而應答不及時，這時候就需要機器人監測并發出超時預警，以確保客戶服務及時跟進。 另一方面，人工智能圍繞著呼叫中心的客服質量檢測和營銷能力提升也起到關鍵性的作用。以普強信息公司為例，這是一家基于圍繞著 語音識別系統和 語音分析系統而展開服務的公司，通過提供語音識別和轉錄能力，將客服在營銷過程中的通話全部轉錄為文字，然后基于關鍵詞搜索，建立模型，從而判斷客服服務質量，另一方面，個別優秀的電銷人員的錄音也會進行分析，發現里面的關鍵詞和語術規律，反饋給電銷中心，提高整個電銷團隊的訂單成交概率。 人工智能并不能取代坐席客服 據分析，智能客服行業特征是業務和技術導向模型，以小能科技為例，公司將近300人的規模，其中銷售和研發產品各占了三分之一，這意味著是技術和業務雙驅動的公司。同時，這個行業也有應用難題，需要新技術去驅動。 例如：情緒識別和語音識別，傳統的呼叫中心圍繞著IVR技術實現交互語音問答展開，這針對常規的功能是有效的，但是對于投訴和個性化問題就沒能很好解決，機器人如何在語音通話轉入人工服務之前提供更多的價值服務以及為人工坐席客服提供更加有價值的信息，例如，客戶情緒的判斷，以及客戶的之前咨詢次數和咨詢內容等。 還有成熟的虛擬客服機器人系統如何嫁接到實體的機器人并且在線下業務場景有針對性地解決客戶服務的問題都是在研發的方向。 同時，我們需要認知到AI的局限性，從業者小能科技創始人緱斌濤認為人工智能技術能在第四代智能客服解決方案的基礎上提高5倍的效率，解決70%的客服問題，但人工智能不能取代所有的人工坐席客服，，將稀缺的坐席客服資源匹配到最優的客戶將成為長久的行業命題。 在智能客服領域，新三板公司包括中科匯聯、快商通、智臻網絡，B輪融資的公司包括小能科技、智齒科技、Udesk沃豐時代，而早期的項目也有不少，這個行業處于飛速發展的階段，并且現金流正向，企業營收和利潤雙增長的蓬勃景象，因此我們相信人工智能+智能客服將成為行業落地最早期和最成功領域之一。