在目前由于人工智能技術的應用，在很多領域人與機器開始了人機協作，成為人機共生的關系，而最開始有大規模應用的正是我們所在的客服領域，機器取代人類去做一些人類不愿意去從事甚至是不人道的工作，解放人類，讓我們去做一些更有意義、更有價值的的事情，而這正是將科技與人文不斷融合、人文指引科技前進、科技閃耀人文之光的最好詮釋。

智能客服——從客戶找服務到服務找客戶

普通話請按1”、2”for English；個人客戶請按1”、企業客戶請按2”……提到客服，相信很多人腦子里反應出的就是這些撥號、按鍵，但如今這種情況已經有了很大變化，在微信上您一句我還有多少錢？”微信那頭的智能服務機器人不但把客戶的余額告訴客戶還會猜客戶進一步想干嘛，提前把能夠提供的服務呈現出來，這便是智能客服，也是目前人工智能應用最為成熟的領域。

智能客服以人工智能為基礎，將網廳、短廳、IM、微博、APP、微信等渠道整合在一起，提供擬人化的智能服務，通過包括文本、語音、圖片、視頻等多媒體形式以高智商、高情商的人機智能交互讓客戶服務變得高效、便捷，同時也降低成本。

小i機器人服務的一些大型企業每天在微信上的交互可以達到300萬通以上，如果沒有智能機器人的幫忙，要多投入數千人力去完成，引入智能機器人之后不但將人工座席每天數百次/通電話提升至每天百萬級別的交互量次，而且將交互渠道由傳統渠道拓展到互聯網、移動互聯網新型渠道，對客戶的服務完全可以利用碎片化時間，將被動服務變成隨時隨地的主動服務。

智能客服的最大益處就在于幫助企業在互聯網、移動互聯網、社交媒體等渠道上實現客戶服務，同時極大地降低提供這些服務的人工成本。而進一步來看，采納了智能機器人進行客戶服務的企業在服務管理、服務一致性上產生了新的挑戰，因為現行的許多企業客戶內部的客戶服務信息本身是分散的、不統一的。企業不僅要面對不同渠道客戶服務一致性的要求，同時需要管理好人機共存的服務體系，于是一部分企業開始逐步意識到智能知識管理平臺的重要性。目前我們已經與十幾家企業一塊搭建了這種統一的知識管理平臺，智能知識融合平臺集成AI中NLP、知識圖譜、機器學習等技術來構建企業統一的知識平臺，融合智能機器人、企業客戶服務人員、消費者，以獲得統一的企業服務信息。在使用時如果客服人員有問題可以直截了當地問它，知識庫會給出一個唯一的確定的答案，而且知識庫具有預測能力，會把相關聯的問題給予推薦，節省了大量服務時間。統計數據顯示用了智能知識庫后客服人員搜索知識平均時間為1—2秒鐘，這在以前完全是不可想象的。

人工智能在客服領域的應用從客戶的角度說得到了有速度，有準度，甚至是有溫度（撥打幾分鐘的客服電話到不到正確的選項，轉人工客服輪不到自己的情況并非少見，而智能客服永遠不會不回應）的服務；而從客服人員的角度說，從重復、單調、不停被抱怨的狀態中被解放出來，去從事一些有創造力的更高層次的服務，又何嘗不是一種人文關懷。

聯絡中心從知識運營到知識融合再到信息決策

未來的服務是以數據為基礎，以客戶為中心的服務。服務體系應分為三個層面：下層為融合、中層智能應用、上層客戶服務?？蛻粜枰⒁粋€融合知識平臺，融合企業業務、服務及數據信息，通過智能融合平臺實現自助渠道上的機器人服務、人工座席輔助服務，同時實現內部業務服務的功能。

我們從線上和線下兩個渠道來分析。線上服務包括電話和互聯網等線上渠道，前臺、后臺，機器人及人工是線上交互的四個主體，整個業務流程是從前臺進入機器人直接處理或機器人無法解答情況下轉人工座席輔助人工完成，客戶通過語音、文字表達需求，系統通過聲紋、預綁定客戶信息等手段智能識別客戶身份、提供VIP服務及反欺詐識別，機器人通過交互識別客戶意圖，完成咨詢服務或業務辦理。后臺業務系統可實現包括實時預警、質檢等服務，結合后臺CRM系統和數據分析實現客戶精準畫像，實現千人千面業務服務及營銷推廣。當現有業務問題需要轉人工支持時機器人通過人機協作助手及知識庫輔助座席完成業務辦理并通過工單自流程轉送到對應業務部門，實現從前臺客戶業務支撐到后臺分析一體化。線下服務包括營業網點、客戶經理助手及系統監控評估等場景，輔助客戶、客戶經理、后臺工作人員提升效率。這樣的應用場景很多，如通過網點自助設備上植入人臉識別、指紋、聲紋、語音交互等智能技術，客戶可以擺脫傳統的卡片密碼驗證及多級菜單選擇形式，通過人臉識別等技術實現客戶身份快速識別，并通過指紋、聲紋等手段進行輔助管理，實現語音交互模式的快速全業務咨詢辦理等等……綜合線上線下數據分析，實現一體化智能服務。

人工智能技術除了實現前后臺業務辦理咨詢、數據分析支撐方便起到輔助決策作用外還可以在客戶運營業務中起到關鍵作用，業務運營智能化更多面對內部業務運營人員，實現業務流程自動化。舉個例子：傳統單據處理模式是通過人工審核、電話復核信息并以手工錄入方式形成電子工單后再統一派發，在整個過程中占用了大量人力物力，新形式下的OCR圖像識別技術可以迅速完成信息掃描輸入，實現工單電子化，在單據存檔等信息錄入方面取得了廣泛應用。除了單據處理外小i機器人現在嘗試的智能催收也是一個人工智能應用的案例，傳統方式客服需要根據單個任務情況對客戶逐一進行業務催收，實際業務中催收服務是有專業標準流程，可以借助機器人外呼技術根據標準化流程實現M0、M1標準化外呼服務、自定義外呼頻率，并可根據客戶回復內容實現主動施壓等動態話術及場景化引導等，如沒有償還能力實現分期引導等。

企業內部服務是提升員工滿意度、工作效率的重要手段，也是智能化服務的重要環節，這個過程形象地說就像每一個座席就是一個機器人訓練師，他會給機器人大量的輔助訓練，讓機器人不斷完善最后能夠取代他并提供更好的服務。小i機器人服務了超過500家大型客戶，在應用人工智能技術改善服務的過程中把能踩的坑都踩了一遍，有著極強的實戰經驗?，F在我們有一個完整的運營團隊，工作就是在整個體系下面看客戶每天關心什么問題？根據我們的歷史記錄是不是可以回答？如果不可以回答，要通過給它灌輸資料或通過其他方式再去訓練機器人，訓練一段時間之后系統會產生運營報表分析今天客戶關心的問題是什么？為什么客戶關心這些問題？通過不同程度的熱詞搜索的頻率、問題問的頻率來分析企業發生了什么樣問題？這就類似于之前很有名的一個例子——谷歌預測流感的到來。

所有的機器人后面都一定要有運營，通過人的監督、借助機器的力量將數據加工為信息，信息上升為知識，知識形成智慧，智慧是知識的理解性應用，能夠預見性地解決問題才是智能化的體現。

從這個角度去看，客服中心時客戶中心作為與客戶接觸的第一界面能夠掌握大量數據，在掌握這些數據的基礎上按照上面的流程將這些數據處理好、運營好，未來的客戶中心絕不僅僅是一個服務部門，應該成為整個企業的數據經營中心。

人工智能從知識運營、融合再到決策不是一個一撮而就的過程，現在大多數的企業應用還在第二個階段，但這一過程一定需要投入人力、資本、時間，沒有捷徑，與其討論可能還不如開始放手去做。