前幾天在網上看到這句有趣的話時，不由想到現在大紅大紫的人工智能，科技的進步和社會的發展會裹挾著所有企業、所有人一同前行，也必然影響和推動著客服中心這個行業。智能客服機器人完全替代人工客服雖然還需時日，但并不意味著時代會停步不前！

人工智能，具體來說是讓計算機以類似人類思考的方式進行運作，主要的發展方向是模擬人的意識和思維，從而像人一樣能夠解決幾何和代數問題，理解和表達人類語言，甚至與人類溝通。

一、智能客服的風口

客服中心這個行業有其明顯的、區別于其他行業的特性：

l 行業發展飛快

l 行業認同滯后

l 呈現情緒勞動、密集且形式單一的勞動特征

l 路易斯拐點注在中國出現，直接導致人力成本被迫大幅提升，人員管理成為焦點，員工離職率高、培訓成本支出巨大并導致服務質量的一致性不高

智能客服的導入很好地解決了行業面臨的痛點，在穩定和提升服務質量、降低服務成本和管理成本、實現管理簡單化等方面效果明顯。

任何革命性的技術無疑具有兩個方面的條件：第一，代表未來若干年的發展趨勢；第二，能夠產業化。客服行業無疑成為了人工智能落地的一個典型的應用場景。海量的數據、計算能力的提升、成熟的算法提供了人工職能和產業結合的最佳陣地；現有的客服領域出現的人工智能的應用也滿足了以下條件：

l 客戶接受程度越來越高

l 部分WEBCHAT 對話式人工智能能夠滿足客戶的需要

l 相關客服場景的應用越來越關注用戶體驗和用戶交互習慣

l 當前的人工智能技術能夠很快同現有客服業務和系統對接

2017年8月10日，科大訊飛投資者交流會在合肥舉行。董事長劉慶峰講到：在智能客服行業，運營商、金融領域的應用規模持續擴展。現在虛擬客服可以替代人接電話，已經可以達到30%的分流率。對一些典型問題可以交給機器來處理，另外對于機器處理不了的問題，可以人機協同，降低工作強度，改善服務效率。不僅是效果出來了，在經營上也得到了反應，這個領域的營業收入和毛利都呈現了50%以上的快速增長。”

據相關機構統計，國內整個客服的市場規模已經超過千億。目前，在用戶體驗上，在線客服是企業使用率最高的客服系統，達到73.9%，呼叫中心使用率50.7%，而智能客服的使用率僅為31.5%。智能客服的較低使用率除開智能客服本身的一些缺陷，其中的很大原因要歸于用戶的接受度。

有數據顯示，智能客服未來市場規模至少是百億級。全球89%的公司主要競爭領域就在客戶體驗，隨著企業想方設法提高客戶滿意度和降低運營成本，2019年智能客服系統的使用量將增至三倍。

在對行業、企業了解的基礎上，如果能夠提供既有技術先進性，又具備產業化能力的解決方案，將會站在智能客服市場的風口”。

二、智能客服的應用和發展

前幾天，微博上一個大V提到：現在人工智能語音已經用到廣告電話上了，說什么假期郵輪在打折，我打斷它說‘我沒時間暫時不考慮’，它說‘你什么時候有時間我可以幫你看有沒有合適的行程’，我說‘我沒有整段時間，安排不過來’，它回復‘我們可以有周邊短期的’.....過了好一會我才發現這是個機器人，根本不是真人在跟我通話[怒] ”。

現在的技術能做到讓客戶分不清楚是人工客服還是AI客服。這中間的切換非常流暢，在提升服務效率的同時大大節省了運營成本。

實踐中，人工智能已經成功幫助勞動者完成了具有重復性的腦力工作。根據網絡報道：支付寶的智能客服問題解決率已經超過了人工客服。螞蟻金服首席數據科學家漆遠透露，目前支付寶智能客服的自助率已經到了 96%～97%，智能客服的解決率達到 78%，比人工客服的解決率高出了 3 個百分點。螞蟻金服智能運營中心高級產品專家子孟透露，在雙十一等流量爆發的場景下，智能客服系統的應用能夠節省一半以上的人力。”

客服的本質是連接，即經營企業和自己潛在的客戶、客戶乃至忠誠客戶之間的連接；價值在于用專業的手段、專業的方法、專業地解決公司對客戶問題的關切。不管什么行業，在服務客戶時，任何企業都面臨著提供針對性、個性化的服務，帶給客戶良好服務體驗的挑戰與要求。客戶管理個性化發展包括以下三個階段：

第一階段，在理解客戶需求的基礎上，使用客戶的ID或稱謂；

第二階段, 在第一階段的基礎上，充分了解客戶的基本信息、使用產品的信息、使用服務的信息等，根據客戶的要求，滿足客戶個性化需求并進行關聯銷售；

第三階段，結合前面兩個階段的信息，通過對客戶過去的各種記錄數據進行分析，預測并滿足客戶還沒有提到或想到的需求，給客戶創造價值，提升客戶的滿意度和忠誠度。

當前人工智能在客服領域的主要應用包括：

l 在線智能服務，包含了微信、QQ、APP、WEB等的聊天機器人

l 語音智能服務，IVR導航、自然語言對話

l 智能質檢，對文本交互、語音交互的智能質檢

l 智能分析，熱點問題，敏感事件

l 智能應用，包括客戶畫像、智能推薦、智能銷售

比如客服聊天機器人的應用，一方面受制于客戶溝通習慣的轉變，另一方面關鍵在于對客戶問題的釋義和理解。簡單應用：智能客服需要將你提出的問題與知識庫中的問題進行比對，如果一致，則能很快的進行回答；高級應用：通過不斷積累擴大的知識庫以及持續自動調優的機器學習系統，不僅回答客戶常見的各種問題，還能精準的基于客戶的行為數據、價值數據等變量預測客戶的關注點，通過語義分析和深度學習等方式提供個性化的回復。這個如同當支付寶智能客服機器人結合用戶行為軌跡的語義匹配模型”的創新算法LSTM+DSS（Long Short-Term Memory + DeepStructured Semantic Model）。

可以說現在智能客服的應用已經有了很多成功的案例，更多的企業也走在準備或正在尋求適合自己行業、自己企業、自己客服中心的智能客服之路上。在線智能客服為解決當前客服中心的痛點提供了一條最切實可行的方案，通過問題釋義、標注來完善智能客服基礎的業務知識庫，任何企業的客服中心都可以為即將到來的智能客服時代開始準備。

注：路易斯拐點”指勞動力從過剩走向短缺的轉折點。在工業化過程中，隨著農村富余勞動力向非農產業的逐步轉移，農村富余勞動力逐漸減少，最終枯竭。該理論由威廉·阿瑟·路易斯（1987年諾貝爾經濟學獎獲得者）在1968年提出。