（本文為證券機構數字化轉型與證券科技創新征文活動入圍文章。）

　　隨著移動互聯網時代的到來，網絡信息呈現出碎片化、移動性、實時性、個性化、多媒體化、大數據化等特點。一方面，對于信息服務商：多渠道的信息和資源，要快速梳理盡快形成知識庫，以便更好、更及時地為客戶服務；另一方面，對于信息用戶：越來越快節奏的生活，要重視移動互聯網全媒體時代的到來，使人們提出對服務的更高要求：及時、快速、準確的多渠道服務，這給信息管理和服務帶來了新的挑戰。同時隨著金融、電信、互聯網等各行各業客戶服務量的高速增長，傳統的客戶服務模式已無法全面滿足企業發展的業務需求，服務成本也大幅攀升，在這樣的大背景下，以自然語言處理(NLP)技術為核心的智能客戶服務應運而生。

　　近年來智能機器人技術在人工智能領域也取得了長足的進步。它與基因工程和納米科學一起被稱為21世紀的三大前沿技術，對生產生活方式產生革命性的影響。如何利用互聯網的先進技術，改變服務模式、提高服務水平、提高客戶對服務的滿意度、建立智能客戶服務體系，是提高客戶服務能力和水平的新探索。

　　一、智能客服的概念

　　智能客服是在大規模知識處理的基礎上開發的面向呼叫中心的應用。它具有行業通用性的、能大規模進行知識處理、自然語言理解、知識管理、自動問答、推理等。它不僅為呼叫中心提供了細粒度的知識管理，而且建立了呼叫中心與大量用戶之間的通信，建立了基于自然語言的快速有效的技術方法，為呼叫中心的精細化管理提供了所需的統計分析信息。

　　人工智能客服的主要應用技術包括自然語言處理類技術（包括機器翻譯、文本挖掘、情感分析）、語音類技術（語音識別、語音合成等）和視覺類技術（包括生物識別、圖像識別、視頻識別等）。

　　二、智能客服發展背景

　　（一）傳統呼叫中心現狀及問題

　　傳統呼叫中心現因智能引流渠道較少，運營基本全部依賴人工，受坐席數量及業務服務類型限制，客戶流量較大、業務服務類型較多，且每年承擔了大量的回訪、通知和服務類的電話外呼任務，極易出現客戶長時間排隊等待或呼損情況，影響客戶滿意度。普遍存在運營成本高、服務效率低、統計難度高、人員流動大等問題。

　　1．崗前培訓成本較高

　　傳統呼叫中心基本全部依賴人工。人工上崗前需要進行長期、系統的培訓，對客服工作的每個環節一一細化，包括解答技巧、服務態度、工單填寫及選擇、受理注意事項都需要詳細介紹。目的是讓員工通過崗前培訓，對客服工作有進一步的認識，為以后的工作奠定基礎。這就導致崗前培訓成本居高不下。

　　2．人工服務時間無法保障

　　由于人工服務成本過高，不少呼叫中心都取消了7*24小時服務。若客戶在呼叫中心非工作時間遇到問題，則無法找到人工客服，這就造成無法滿足客戶碎片化的服務需求，影響客戶服務體驗，進而影響呼叫中心和企業在客戶心中的地位。

　　3．人工統計難度高

　　在呼叫中心運營中，各項數據統計工作是重中之重，如：接通率、通話時長、客戶投訴、客戶滿意度等。這些數據直接對應的是客服人員或電銷人員的專業素養。受人工成本及人工監測標準化影響，在實際工作中，這些數據的人工質檢監測往往存在著覆蓋率低、標準不一、延時風險高等問題，導致人工統計難度較高。

　　4．人工服務情緒化

　　由于人工服務長期接受的被服務請求幾近相同，人工服務容易對重復化、程序化的工作產生厭倦心理；同時，在人工服務過程中，坐席受個人情緒的影響，很容易在客戶服務中帶有負面情緒，甚至造成人員流失。

　　5．人工服務效率不足

　　目前呼叫中心運營中坐席流動性較大，坐席數量無法保障；同時，又因人工服務基本是一對一服務，坐席服務效率無法充分釋放出來，影響同一時間內服務客戶的數量，導致呼叫中心的服務效率嚴重不足。

　　（二）智能客服行業內發展情況

　　智能語音技術的快速發展正在突破人們的想象，人工智能語音客服正在向智能化、擬人化、簡便操作化的成熟技術與完善的服務方向發展。隨著AI技術的發展，由機器人替代人來工作，逐漸成為各個行業都在發生的變化。以人工智能技術、神經網絡技術和深度學習算法為基礎的機器人，通過知識梳理和學習泛化，逐漸可以達到人工服務的能力和水平。外部人工智能公司，如阿里、科大訊飛、智齒科技均自2018年起，加大在智能外呼方面的投入，目前均已有成熟的語音引擎產品上市。據市場調研，智能外呼在金融市場銀行及各證券公司客服服務中需求極為旺盛，金融領域的應用規模占市場規模60%以上。

　　三、智能客服的具體應用

　　（一）撥號音檢測\提示音檢測

　　撥號音檢測系統監聽自動撥出的電話，根據客戶電話給出的語音提示，通過語音識別技術做精準分類，判斷電話信息是否有效，并形成報表。批量快捷判斷有效聯系方式，提高工作效率，避免人工的重復無效工作。

　　（二）智能外呼

　　針對通知、回訪、斷點服務等大量且簡單重復的特定場景外呼類型，可設置智能外呼任務，由系統實現自動外呼和智能問答。外呼可設置類型為自動外撥（根據設置的條件，系統自動執行外呼）或預覽外撥（需坐席瀏覽審核后手動一鍵外呼）。

　　1．語音合成自動外呼

　　通過語音合成或人工錄音上傳所需通知話術，系統自動外撥客戶電話進行通知，通知內容可自行設置是否可打斷，客戶根據通知內容可自行掛斷或選擇接入人工坐席詳細咨詢。后臺可對問卷內容、外呼記錄及語音轉文字聊天記錄、錄音、報表等直接查看或下載保存。

　　2．智能問答

　　通過自行上傳或設置回訪、斷點等外呼任務及全局問答庫，系統自動外撥客戶電話，并通過語音識別、語義理解技術等實現一問一答形式的多輪語音對話。并可自行設置通話中客戶是否可直接轉入人工和客戶滿意度。后臺可對問卷內容、外呼記錄及語音轉文字聊天記錄、客戶滿意度情況、錄音、報表及轉人工情況等直接查看或下載保存。

　　智能語音的發展已可具備多輪次可打斷復雜語音對話能力。在垂直場景下，根據對話語境進行多輪次自然語言理解。支持用戶隨時打斷，保障機器人可及時靈活響應客戶對話，對于打斷句子進行二次分析，優化話術內容。

　　（三）智能導航

　　引入智能語音識別技術，客戶撥打客服熱線后只需說出關鍵詞，系統即可自動識別判斷調出對應自助語音服務節點或進入人工服務。同時形成相關報表，可實時或定期導出客戶問題未覆蓋點，及時豐富相關問題庫。對于機器人大量并發情況，系統工作人員可監控多路機器人同時工作，在監控過程中可實時轉接給人工服務。系統開放知識庫在線學習更新能力，方便系統管理員針對實際交互過程中遇到的各類語音場景、新興詞等進行標注，促進智能機器人不斷優化、完善交互能力，緊跟時代節奏。系統同時可對通話中的用戶語速語調變化等異常信息進行情緒偵測，對客戶情緒激動客戶提升監控級別，及時轉接人工處理。

　　（四）坐席助手

　　1．來電節點及原因自動歸檔

　　目前我們依靠人工判定在通話結束后進行的來電原因選擇，其主要目的是為了便于后臺專題分析、實時了解客戶訴求變化，對于在冗長復雜的來電原因架構樹中找到想要的關鍵節點，受限于系統顯示速度等，還是會浪費客服代表的一些時間。借助智能語音技術有效識別關鍵詞功能，對于用戶多次強調的關鍵詞則自動判定彈出供客服代表查看并確認點擊，可大大提高工作效率，提供更快捷的客戶服務。

　　2．工單自動錄入

　　根據客戶訴求可選擇是否需要協助或投訴，并調出對應工單，智能語音助手根據溝通內容自動錄入相關信息，最后由人工查驗修改后手動提交。

　　3．營業部信息自動調出

　　通話出現某某營業部或某某位置、某某部門等關鍵字，系統自動調出對應營業部、附近營業部或對應部門相關信息，方便坐席人員選擇對應查看。

　　4．短信自動錄入

　　根據客戶訴求關鍵字判斷自動調出對應短信內容，根據坐席選擇，自動錄入相關內容及客戶手機號碼，后手動觸發短信。

　　（五）智能運營監控

　　實時監控智能外呼平臺和呼入平臺狀態，當平臺運營指標出現設定情況或達到特定閥值通過彈出框或短信、郵件等方式進行自動告警，以便及時處理；實時監控機器人智能問答中客戶不滿意的記錄及未能解答或卡殼的問題點，導出匯總，及時更新完善問答庫，提升機器人服務質量；實時監控重大違規點，及時告警，及時處理；實時監控工單系統，有待處理工單或工單有新進展實時通知。

　　（六）智能知識庫

　　根據使用頻次及咨詢命中率排名，按照頻次和排名度顯示不同顏色，方便重點知識重點查看及快速查找；關鍵字標題檢索、全文檢索、智能搜索、高級篩選；支持坐席自行設置風格，調整順序；知識問答庫支持坐席上傳遇到問題及解答方案；知識庫更新提醒、問答庫更新提醒等。

　　（七）智能培訓

　　實時或定期分析質檢結果，提供日報表、周報表、月報表查看分析個人質檢違規類型的分布情況及趨勢，定位服務短板，同時從班組或坐席角度出發根據時間周期進行匯總比較分析違規情況。實現薄弱業務和薄弱員工的精準定位，由傳統的標準化、大眾化培訓向根據員工能力定制型個性化推送培訓的方式轉變。

　　（八）智能語音質檢

　　智能語音質檢系統，通過語音識別、關鍵詞檢索、音頻對比、情感識別等技術，將呼叫中心的通話錄音進行語音轉文本的處理，針對業務話術用語、禮貌用語、禁忌語等關鍵詞的設置對坐席人員的通話內容進行分析，并且可以對坐席語速、靜音時長等方面進行分析。對比傳統的人工質檢，智能質檢可達到100%全方位覆蓋。智能質檢還可以通過深度挖掘語音數據信息進行分析，尋找差異，總結優勢劣勢，從而制定有針對性的優質話術，提供更優質的服務。

　　1．語音識別

　　智能質檢系統通過先進的語音識別引擎，將語音完整地轉換為文本，整體文本準確率可達90%以上，金融行業的文本準確率更可高達95%以上，并且還可以通過后期不斷進行人工訓練干預從而達到進一步優化。

　　2．話者分離

　　智能質檢系統擁有說話人分離技術。由于一般呼叫中心都是雙話路，因此智能質檢系統可以很容易地將客服語音和客戶的語音進行分離，進行更直觀的的對話內容展示。

　　3．質檢規則

　　根據呼叫中心對業務流程自定義規則，智能質檢系統可以覆蓋全量數據，篩查后留下真正值得投入人工質檢力量的部分，既節省了呼叫中心的人力成本，又做到了質檢數據的全覆蓋。

　　4．話務檢測

　　智能質檢中話務檢測功能非常全面，完全杜絕人工質檢標準不一的問題。靜音檢測技術，智能質檢系統能夠準確判斷呼叫中心坐席讓客戶等待的時間是否違反服務標準；智能質檢系統的語義解析技術，可對呼叫中心坐席該說的、不該說的、漏說的各維度內容進行快速準確的檢測；智能質檢系統語速檢測技術，可對呼叫中心坐席的說話語速進行準確的計算并量化；智能質檢系統的搶話檢測技術，能夠準確找出一通錄音中存在搶話的時間段；智能質檢系統的情緒檢測技術，可對呼叫中心坐席和客戶雙方的負面情緒進行檢測。

　　5．評分體系

　　智能質檢系統自定義評分細則以及相應的加減分值，從而量化服務質量，使用呼叫中心坐席更直觀的看到評分結果。同時，還支持呼叫中心坐席異議復核的線上處理。

　　6．質檢評估

　　智能質檢系統的質檢報告詳細，不僅可查閱話務檢測結果、內容檢測結果、命中錄音明細、分話務組，還可以查閱坐席風險詳情。

　　7．告警推送

　　智能質檢系統可以實時監控高危緊急對話場景如客戶投訴、客戶曝光等輿情風險；還可以監控如客戶業務受影響、客戶資金受影響等業務風險。

　　8．數據分析

　　智能質檢系統對質檢的語音進行數據分析、話務統計、熱點分部、異常分析可視化展示，為呼叫中心的管理層決策提供依據。在業務分析界面，可以按時間統計展示了會話熱詞的字符云（分析對象包含全部、客戶、客服）及按關鍵詞按出現次數的排名統計、對客戶意圖提取及可視化展示、對客戶意圖提取分類及關鍵詞按出現次數的排名統計、負面情緒趨勢的折線圖。

　　四、智能客服的價值體現

　　智能客服系統采用機器學習、語意分析、語音交互等先進技術，為客戶提供7*24小時無間斷、快速、準確的智能交互服務。智能客服的優勢不僅體現在價格上，除了解決傳統客戶維持人力的資本問題，在實際應用中，以呼叫中心過去多年積累的客戶服務數據為基礎，由業務團隊歸納整理客戶常見問題，構建強大、全面的知識庫，使其在大并發時刻、對于削峰填谷的處理、提供隨時隨需服務和個性化服務等方面都有不可比擬的優勢。

　　（一）成本

　　智能客服促進了人力、管理、運維等成本的大幅縮減。單從電話外呼來看，智能客服一天可以撥打上千通電話，而即便是對業務非常熟練的人工客服每天也只能撥打上百通電話，在當下人工成本越來越高的環境下，無疑使用智能客服可以大大的節省人力成本的開銷。

　　（二）時間

　　提高客服的反應速度和工作時間方面，智能語音客服沒有生理局限，服務時長遠大于人工，可實現7*24小時服務。盡管目前智能客服在實際應用中，需要一些時間來不斷完善知識庫體系，但它確實在提供隨時隨需服務特定場景工作中處理有明確結論的重復性問題上，效率極高。智能客服的逐步普及把客服人力從繁復的機械問答中解放出來，使人工服務聚焦于有溫度的，有更高價值的個性化服務中。

　　（三）渠道

　　移動互聯網時代呼叫中心的客戶來源于多個渠道，智能客服的應用使得呼叫中心在服務多渠道的客戶接入方面更游刃有余，滿足呼叫中心全面服務客戶，快速高效服務客戶的需求。

　　（四）智能算法

　　智能客服通過智能算法訓練和學習，可以提高客戶滿意度。人工客服需要或短或長的培訓，才能把相關的知識點掌握牢固，而智能客服完全不需要培訓，直接把相關的信息輸入到系統知識庫中，就可以工作了，高端一些的智能語音機器人還可以自主學習總結，對于客戶的集中關心點加以強化，溝通效果自然會大幅度的提升。

　　（五）情緒控制

　　智能客服不存在情緒變化，可以維持標準的服務質量。特別是當客戶業務存在明顯的波峰波谷情況時，智能客服可以在短期內實現大批量復制，以應對業務并發規模的波動，實現彈性運維。目前智能客服大多數用于外呼電話，有些客戶對外呼電話的態度很不友好，如果是人工打電話，每天都會遭到客戶無數次的拒絕，情緒上必然會有影響，長期以往也會造成人員的流失；而智能語音客服采用先進的模擬個人語音技術，語氣上與人類發音沒有很大差別，同時又無情緒變化，即便是客戶發再大脾氣也不會感到任何的不適。

　　（六）人機互助，提升客戶體驗

　　智能客服對客服行業而言是很好的助力，所以對它和傳統客服的定位是輔助而不是競爭，智能客服是與人工座席相互協同，相互促進的伙伴，共同高效完成客戶的訴求，提升客戶體驗。

　　（七）提供客戶屬性的綜合分析

　　智能客服可以對客戶屬性進行綜合分析，根據分析的結果，向客戶有針對性的推介產品，將非公司客戶變為公司顧客、變流量為業務量，輔助公司相關業務部門擴大現有業務規模。

　　（八）構建多層次的服務體系

　　智能客服可以有效地將智能機器人、普通員工和投資顧問有機結合起來，通過層層遞進的服務體系，解決客戶提出的各類問題，成為公司整體服務體系和客戶溝通的橋梁。

　　（九）智能質檢，保障服務高質

　　服務中和服務后的智能質檢讓響應速度、質檢率和評價標準都有了顯著提升，最終實現為客戶提供更高質的服務。同時在加強客服內容分析和管理、挖掘行業客服業務和運營價值、助力呼叫中心的運營方面起到很大的作用。

　　五、提升智能客服應用價值的措施

　　在巨大的發展前景下，智能客服在落地的過程中也面臨不少挑戰：能否能理解客戶的意圖；能否在服務的過程中精確感受到客戶的情緒；客服平臺能否變得越來越聰明；機器人在某些場景下無法完成的任務應該采取怎樣的應對措施；整個服務過程是否安全；操作是否方便快捷等。

　　（一）增加識別能力，提高客戶服務效率

　　智能客服經過不斷的訓練，通過提高智能客服的識別能力，如客戶在進行提問時，一般除了第一輪提問外，后續提問會存在省略主語的情況。智能客服通過人工訓練后，如果在同一會話中一旦命中某個實體或意圖，可以在下一輪提問中省略此實體或意圖，這樣就解決了客戶省略提問時識別度不高的情況進而提高客戶服務效率。

　　（二）增加模板設置管理，提升識別能力

　　通過在智能客服中添加詞槽管理、句法模板，可以將詞語歸類，并且設置話術模板，使得滿足這個模板的客戶問句都能進行識別。

　　（三）增加答復內容種類，方便解答問題

　　智能客服常見的解答模式只有文字，有時文字解答不方便客戶理解。通過增加智能客服的答復內容多樣性，使得智能客服可以通過圖片、表格、表情、鏈接、視頻等形式給客戶解答問題，可以更直觀地讓客戶了解到問題的答案。

　　（四）增加拒識語句的多樣性，滿足個性化拒識設置

　　智能客服對于拒識語句的答復往往是一致的，這樣對于服務客戶來說不太友好。可以為不同的拒識語句設置不同的拒識回答，也可以通過訓練優化拒識模型。

　　（五）增加任務場景設置，實現場景服務

　　智能客服往往只能進行單一語句的識別與解答，若客戶咨詢的內容是同一場景下的情況，智能客服無法將客戶咨詢的內容串聯到同一場景下，導致智能客服無法滿足客戶服務的需求。通過增加任務場景的設置，使用智能客服認識和了解服務場景，提高客戶服務的滿意度。

　　六、總結

　　在傳統的客戶服務模式已經逐漸無法滿足目前客戶服務需求量激增，人工智能技術不斷發展完善的大背景下，智能語音客服的快速發展也正在逐步實現人工與智能客服的完滿結合。智能語音客服的發展進程是智能客服與人工客服相互補充、相互助力，也是語音識別（ASR）、自然語言處理(NLP)等人工智能技術不斷進步并與市場需求不斷磨合的發展進程。人工智能對于呼叫中心的服務改進是非常重要的，通過人工智能可以完成許多繁重乏味的工作，這是傳統行業需要做出的變革，也是新技術帶來的挑戰。事實上，呼叫中心的生存，以及學習，都與時代潮流殊途同歸。

　　伴隨著人工智能技術的進步與發展，智能客服行業輪廓初現并展現出巨大的發展前景，相信在不遠的將來，智能客服也會衍生出2C的產品，并將會深入到每一個家庭，服務每一個人，給企業和大眾帶來豐富多彩、輕松便捷的服務。