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前言

客戶滿意是企業所追求的核心目標，它基本決定了企業的市場占有、利潤和生命力。對于那些追求基業長青的企業來說客戶滿意更是唯一目標。因為任何產品設計、市場營銷、廣告推廣甚至具體的服務項目都經不起時間的錘煉，只有客戶的認可才能使企業獲得長久支持，才能成為有源之水、有木之林。

如今隨著大消費時代來臨，提高客服滿意度、打造品質服務已成為各大企業客服中心追求的目標，使用現代化信息技術提升客戶服務體驗已成為必然選擇。而今AI技術得到迅猛發展，很多公司開始將目光投向了AI，以在客戶生命周期的全過程中自動人性化連接客戶從而強化客戶體驗。而在經歷了電話客服、在線/文本客服、全渠道/多媒體客服等幾個發展階段后，這次智能客服站上了AI的風口浪尖。

隨著互聯網業務尤其是日億量級電商的不斷催生，導致電話營銷、客戶咨詢、業務投訴、提高管理等業務的井噴，企業僅依靠郵件和電話為客戶提供服務的日子已經一去不復返了，而與此同時，企業客服中心遭遇到了愈來愈多的問題和挑戰：企業每個人工座席每天最多處理的客戶量大概在100-200左右，這樣的量已遠不能滿足企業的日益發展需求，客服水平急待提高；打電話效率低，營銷效果差，轉化提不上去，客戶投訴增多，搞得企業焦頭爛額；經常打入電話后卻是長時間的等待音，費盡力氣接通人工客服，卻常常收到“人工座席忙，請稍等”的提示，讓客戶倍受煎熬；人員工資、提成、社保、電話費、管理費等都在不斷上漲，人工客服費用越來越高，企業苦不堪言；短信、微博、微信、在線網頁、手機APP等與客戶溝通電子渠道愈來愈多，卻是雜而亂，難于統一集成，效率低下；等等，不一而足。

人工智能的應用

如何才能解決企業客戶服務中心所面臨這些的問題和挑戰呢？當前隨著大數據、云計算應用的日益普及，基于機器學習及深度學習算法的人工智能技術不斷升級革新，在這一趨勢下，基于智能對話、智能輔助、智能營銷和智能管理四方面的人工智能客服誕生了，可有效地解決企業的這些痛點。對于客服領域來說，現階段人工智能技術的應用及作用主要在四個層次或者階段：

一是以智能機器人及智能助理為主的自助服務交互，7X24不間斷處理眾多常規的但往往是海量的咨詢問答、業務辦理、流程引導、社交媒體監控及預警等場景相對簡單的服務。調查數據顯示，AI客服的成本僅為人工客服的十分之一，卻能解決消費者60%以上的常見問題。

二是與人工服務相配合，在人工服務過程中進行智能路由，并協助人工座席完成客戶需求預判、快速偵測、識別、判斷、查詢、推薦等機器更加擅長的工作，使人工服務流程更加快捷、高效，更好地滿足客戶需求，提升客戶體驗；

三是在服務運營管理上，通過對交互流程、內容分析，能發現和識別一線員工的流程及規范遵守、工作模式、技能差距、培訓需求、客戶痛點、需求根源、行為預測等一系列運營改善空間，使運營提升更具針對性和效果。

四是營銷及管理上，能智能服務客戶、實現精確營銷，系統能“認出”每一位訪客，通過自動抓取訪客信息，精準描繪客戶的畫像，并根據這些“用戶畫像”，客服人員及營銷人員可提供針對性的產品及服務，而不僅是簡單回復客戶。

以周黑鴨為例。周黑鴨有數百家直營門店遍布全國，每天有大量的用戶通過不同渠道進行售前和售后咨詢，人工客服的工作壓力大、任務重且無法全天候在線解答用戶問題，怎樣節省企業運營成本，提高客服效率，提升企業效益、用戶滿意度成為新形勢下的企業服務難題。

于是基于UNIT（理解與交互技術），周黑鴨為用戶搭建全渠道接入的AI智能機器人在線客服，應用于網站、微信公眾號、APP等線上咨詢渠道。問答技能配置了常見的關于產品質量、規格、價錢以及用戶會員卡等問答功能，把許多常規性、重復性問題交由機器人來解答，7*24小時的在線客服模擬真人對話不僅幫助企業減少了人工成本，提高了工作效率，同時也提升了用戶滿意度。

發展前景

不過，從當下發展來看，智能客服仍然還有較長的路要走。

一方面，目前的AI技術水平還不能讓智能客服取代人工客服，智能客服常用于對用戶意圖的理解和預測上，對一些復雜的、特殊的問題的解決能力仍有限。當下最常見還是“智能+人工”模式，即普通常見的問題智能客服進行解決，復雜特殊問題轉接人工客服。而且從用戶習慣來講，相對于使用機械式答案回復的智能客服，大多數人還是喜歡充滿“人情味”的人工客服。

另一方面則是“主動”與“被動”的問題，即智能客服能否主動與客戶進行溝通（比如主動外呼等），提高滿意度，增加交易的成功率，智能客服不能總是只是被動地等待提問然后回答。

如何借力AI提效

那么當前企業客戶服務中心如何順應市場的變化、客戶行為的變遷與智能化技術的發展，將傳統的服務中心整合為集服務、營銷、決策于一體的客戶交互平臺，使客服水平再上新臺階新水平？筆者以為以下幾點是關鍵：

1、將智能客服打造成為智能綜合管理平臺

與傳統售后客服不同，智能客服能在售前、售中、售后為企業提供一站式的智能客戶服務。因此未來智能客服系統應具有全渠道客戶一站式管理的能力，全面支持能與客戶聯系到的桌面網站、移動網站、QQ、微信、微博、移動應用、電話、短信、郵件等全渠道接入方式，高效整合各類電子渠道資源，有效全面覆蓋目標服務客戶，并可嵌入所有營銷路徑，而各渠道客戶反饋可匯總至智能客服平臺進行統一管理，可大大提升企業的客服效率。

就服務架構上，智能客服廠商要先想清楚整個服務環節，從客戶發起問題之時起，都要經過哪些步驟，生成工單后如何流轉，哪些部門會參與，如何進行渠道整合、風險控制和質檢。

智能客服平臺還應提供呼叫中心、工單、CRM等服務，一個好的智能客服系統甚至需要具備用戶CRM功能來管理龐大的用戶流量與訪問。

2、充分提高與企業實際業務的融合度、結合度

這體現在三個方面，一是能基于業務流程、業務特點等來調整系統的計算流程和算法，讓系統更加契合不同企業的實際情況，提高推薦精準度；二是業務知識的積累。業務知識包括知識庫和行業的專業詞典，知識庫是智能客服的服務基礎，專業詞典則是影響智能客戶認知的因素之一；三是要更多地去融合企業的業務分析成果，提高智能客服系統的綜合業務能力。例如結合產品將精準營銷模型嵌入到智能客服系統，在交互過程中及時捕捉客戶意向、給企業抓住營銷機會。

3、完善系統技術應用，實現系統的自我學習，讓系統更智能

建立智能客服系統不單只是IT建設的問題，如果還停留在用傳統IT的思維模式去做機械化的分詞、關鍵字搜索、匹配，這樣的方式遠遠談不上智能。IT只是實現系統的一種手段，真正的智能客服是集合人工智能學、計算機科學、語言學等多門學科的綜合應用，而所謂的智能應該是能讓機器主動去認知和學習，不斷強化行為模式，提高思考能力，從而更加靈活地完成各項工作任務。

機器學習、深度學習等相關技術目前已經不是實驗室理論，不少領域都有一些應用的探索和研究，難度只在于如何跟實際的業務關聯起來并可以投入實際生產使用。企業在建設智能客服的過程中可以多投入精力和技術資源在這方面的研究，讓系統不斷實現自我學習和優化，才能真正體現智能客服的意義。

未來幾年，人工智能、云計算和機器學習將取得長足的進步。而這個“看不見的革命”，則依托于在數分鐘或數秒內對大量內容進行分析處理的結果，實現系統的不斷自我學習。

4、讓系統聽懂人話是提高智能客服水平的核心要求

智能服務的基礎核心技術是自然語言處理，它通過對自然語言進行分詞、分析、抽取、檢索、變換、翻譯等工作而讓計算機快速理解自然語言表達的意圖并準確地反饋用戶所需信息，因此如果要提高系統的理解能力，還是要更加充分地利用自然語言處理技術中如語義分析、情感分析、上下文關聯等技術而不單只是切詞匹配，這樣在應對客戶多樣化的提問時能讓機器人聽懂人話，才能更加準確地判斷客戶需求并提供最佳答案。

讓系統聽懂人話甚至能有讀心術是智能客服一個成敗的基礎。要做到讓客戶感覺與智能客服的對話跟人工客服、人工交談沒有差異十分不容易，這取決于系統是否能夠適應客戶提問方式的隨意性，并漸具人性化。一個優秀的智能客服系統甚至能進行用戶情緒在線分析，系統可通過對用戶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，并自動安慰疏導，若還是不行，及時轉接人工處理。

語音識別功能只是智能客服的基本技能，更厲害的還是人工智能客服的“讀心術”。比如打開支付寶客服“小螞答”，你或許還沒想好要問什么，“小螞答”已能根據你平時的訪問軌跡“猜出”你要問哪些問題，并在客服界面逐個列出，就像用“讀心術”看透了你內心的想法。再如微軟小冰，就是將“她”打造成一款可隨意檢索到的信息、用非常生活化的語言講述出來的搜索引擎，比如自然跟進、擴展搜索與整合，以便讓“好友式聊天”得到更好地發揮，吸引了不少年輕人與之互動。

5、盡可能實現多輪對話和復雜場景處理能力，以提高AI的應用能力

一個好的智能客服在垂直場景下，可以不斷優化話術內容，可在多輪次打斷交談的復雜語音背景下實現對話能力，可根據對話語境進行多輪次自然語言理解，保障機器人可及時靈活響應客戶對話。

一家優秀的企業客服有幾個特征必須參考判斷：是否支持全渠道多維度的交互框架？是否能解決多輪對話、動態場景、多意圖理解等一些在人類對話中必須會碰到的問題？等等。若能，說明這個智能客服能力足夠強。

結束語

無論是智能客服還是人工客服，在追逐風口發展的同時都不能忘掉初心，不能忽略其“以客戶為中心，利用各種現代信息技術實現用戶服務體驗的升級”的本質。而今AI的風口已來，你能抓住嗎？

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AI風口已來，如何借力AI提效客服水準？