AI新赛道⑤丨千人千面的智能客服：以数据洞察消费者，拓宽下游应用领域
南方财经全媒体记者 李润泽子 21世纪经济报道记者 郭美婷 实习生 金鹰 广州报道
编者按
“人工智能从你出生那天就认识你，读过你所有的电子邮件，听过你所有电话录音，知道你最爱的电影……”尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》一书中描述了这样一种未来景况：人工智能比人类更了解自己。
步入人工智能时代，人类的生活习惯和生产方式正在被重塑，科幻和现实渗透，惊喜与担忧交加。人与机器的未来是一场亲密的合作还是激烈的战争？机器会将人类的智能拓展到什么样的边界？
本篇，我们关注到人机协作最优体现之一——智能客服。
智能客服，被定义为在人工智能、大数据、云计算等技术赋能下，通过客服机器人协助人工进行会话、质检、业务处理，从而释放人力成本、提高响应效率的****形式。
随着技术深入应用，智能客服的职能边界逐渐从提供基础的人工客服辅助向运营管理、营销等功能延伸。行业也受此影响发展迅速，市场规模或将突破百亿。但另一面，市场整体呈现竞争白热化，行业竞争壁垒并不牢固，产品同质化态势明显。与此同时，智能客服的“智能”程度屡遭诟病，陷入答非所问的争议之中。
智能客服行业似乎站在了发展的“十字路口”。未来，行业该如何突破现有桎梏，讲述新的故事？
受访专家表示，通过数据洞察，智能客服方能更懂消费者，选取合适当下的服务策略，提供千人千面的服务。对于企业而言，核心竞争力仍然在于核心技术创新、行业数据资源沉淀和产品交付运营能力。
全链路发展
伴随AI技术提升和客服价值深化，我国客服行业进入了智能发展的新时代。
2017年以来，在自然语言NLP技术、语音识别ASR、深度学习等人工智能技术的赋能下，创新的智能化服务模式在客服中心大规模应用，客服行业正朝自动化、智能化、人性化、多渠道的方向演进。
头豹研究院高级分析师袁栩聪指出，智能客服行业的发展逐渐体现出工具化和智能化的趋势，由云客服厂商和客服机器人厂商引领的竞争格局逐渐形成。
据了解，云客服SaaS和客服机器人是目前我国智能客服行业的两大竞争赛道。其中，云客服厂商主要通过SaaS模式降低企业构建客服**的成本，而客服机器人厂商主要通过智能化、数字化等功能帮助企业实现客服智能化。
以往，传统客服时代，客服行业存在着人员流动性大、培训成本高、大量重复性问题过度消耗人工客服等痛点。而AI技术的引入，改变了这一情况。
科大讯飞智能客服产品线总经理戚晓成向南方财经全媒体记者分析，客服行业具有客户群体大、咨询频次高且问题重复度高的特点，基于计算机通信、多轮对话、自主学习等平台和技术的融合，智能客服可实现客户接入、需求匹配、自助+人工服务、迭代优化等服务全过程一体化，全面提高服务效能。
网易七鱼总经理段毓铮表示，AI技术与客服行业的结合，可以帮助客服团队改善职业环境，使员工发挥最大价值，最终可以为企业降本增效。
值得注意的是，“新生代客户对服务的诉求日益强烈、服务体验的需求不断升级，促使智能****从单一的售后服务，逐步扩展到品牌建设、****全生命周期的全链路。”戚晓成告诉南方财经全媒体记者。
在段毓铮看来，服务与营销的边界正越来越模糊，企业走向服务营销的一体化，会是未来智能客服行业的一大趋势。通过智能客服解决全链路服务需求，企业与消费者之间的触点网络会建立的更加完善，客服团队的价值也将愈发凸显。
“智能客服将渗透多元应用场景，协同企业各业务端口，拓宽业务边界，整合全渠道海量数据，洞察用户诉求，通过智能引擎提供智能服务，实现营销服务一体化，发展迈向价值中心。”袁栩聪预测。
智能客服不够“智能”？
当智能客服越来越成为各行业商家的标配，“听不懂人话”“答非所问”等质疑也随之浮出水面，用户往往与机器长聊后，还需再转人工客服寻求帮助，体验感参差不齐。
“受限于人工智能技术水平，智能客服主要发挥辅助人工的价值，智能化价值有待加强和深化。”袁栩聪指出，AI技术不充分、数据分散且知识图谱完善度不高等问题是智能客服“不够智能”的根本症结。
事实上，市面上智能客服的技术原理大同小异。智齿科技联合创始人&CTO吴立楠介绍，以几年前最基础的文字客服为例，智能客服将用户输入的文本进行分词处理、统计词频，并转化为数字向量。通过比对现有语料库，机器人能够理解文本意义，最终匹配出相应的回答。处理图片、声音等信息亦是同理，只不过在初始数字转化上多添了几道工序。近几年随着技术进步，算法升级到深度学习、神经网络，乃至最新基于Transformer为基础模型的ChatGPT产品。
“我认为短期内算法的提升不会给智能客服产品带来特别明显的改进。”吴立楠提到，反而是数据成为智能客服企业比拼的关键，语料积累的丰富程度往往决定了各大厂商智能客服解决方案的智能化程度。
袁栩聪认为，随着智能客服在多行业的落地应用，各行业的专属场景也对其技术提出了更高的要求，包括短文本的多轮对话能力，相比于长文本，多轮次短文本可获取信息量较少、信息关联程度也较弱；以及专属场景的识别能力，这有赖于大量场景化数据的投喂，通用性数据的训练效果并不充分，但由于目前该领域的数据较为分散，AI技术尚未实现突破，难以满足深度智能和精准意图识别。
而在技术之外，更重要的是打造适配的智能客服解决方案。
“相同的**用在不同场景下，客户体验感也可能会大相径庭。”吴立楠表示，智能客服业务的难点恰恰在于如何贴近实际服务需求，采取“组合拳”而非单一技术，提供一个场景下完整的解决方案。
段毓铮观点相似。他认为，智能客服应与商家的整个业务流程深度融合，以电商领域为例，当客户咨询的问题涉及售后的物流查询或退换货等*作时，智能客服应打通后续的服务流程，一次性帮助消费者解决问题。
同时，智能客服还应积极识别用户意图，提前做出预判，给予客户便捷的处理流程。如，对于下单不久后和收到快递后进线的客户，前者大概率是为催单，而后者则更可能是配送和货品质量问题。
更进一步的，智能客服要做到更懂不同客户的心理。例如面对共享单车关锁未成功的扣费争议，有一类客户不需要客服做出解释，只想拿到最终的处理结果，此时智能客服在明确原因后直接将相应钱款原路退回即可；另一类客户则更在乎扣费规则，他们认为乱扣费的规则存在问题，要求在搞清楚扣费规则的情况下得到解释，对此智能客服又可采取另一种应对策略。
“通过数据洞察，智能客服能够更懂消费者，选取合适当下的服务策略，提供千人千面的服务。”段毓铮表示，AI和数据在未来一定有更深度的结合。
站在 “十字路口”
随着AI技术商业化应用，智能客服行业发展迅速。《2021年我国智能客服市场报告》（下称《报告》）显示，2025年智能客服市场规模或将突破百亿，2021-2025年CAGR（复合年均增长率）达35.8%，行业呈现快速增长态势。
与此同时，智能客服行业的资本市场热度也一度高涨。《报告》统计显示，2017年我国智能客服行业投融资事件高达41件，投资总金额为18.4亿元。此后，行业资本热度持续，呈现小幅度波动发展趋势。
然而，智能客服行业似乎站在了发展的“十字路口”上，日趋激烈的竞争背后是无法避免产品同质化的痛点。
“纵观我国智能客服行业竞争态势，市场竞争激烈，尚未出现寡头效应，行业竞争壁垒并不牢固。” 袁栩聪认为，当前我国智能客服行业竞争激烈，市场整体呈现竞争白热化、产品同质化态势。
那么，智能客服行业应当如何**？在戚晓成看来，企业的核心竞争力在于核心技术创新、行业数据资源沉淀和产品交付运营能力。
吴立楠则指出，企业的核心竞争力依赖于企业的组织能力，适应市场需求而不断自我变革的能力。
在实际中，不少企业是通过持续拓宽下游应用领域边界，寻求更大的发展空间。《报告》也显示，智能客服厂商的行业应用正在逐渐拓展。2020年，龙头厂商在金融、零售电商、旅游出行及政务领域的渗透率均超过了65%，其中金融领域更是高达100%。
以政务领域为例。当前政务服务热线具有群众感知要求高、坐席服务压力大、运营质效提升难、决策辅助价值低的痛点。科大讯飞通过语音识别、语义理解、文本分析等人工智能技术，打造多业务场景的智能化应用。
例如，在人机耦合方面，可在高峰期利用机器人进行兜底，保证热线打得通，助力政务热线服务效能与体验感知双提升；在简化热线流程方面，智能语音的入口方式则按照不同的实际需求来进行动态调整，可以快速解决市民问题；在话务分流方面，简单高频业务可咨询机器人，复杂业务咨询机器人辅助坐席人员快速地完**工服务，降低坐席人员压力；在提升坐席服务效率方面，智能助手能够协助人工坐席完成实时文字转写、知识推荐、**自动提炼生成工单等。
与此同时，越来越多的智能客服企业正走向海外，计划通过布局出海业务拓展市场，智齿科技便是其中之一。
“从市场选择来看，目前很多厂商开始布局出海业务。”吴立楠认为，与海外同行相比，我国智能客服企业优势突出，可提供更多丰富的服务产品和营销策略。据了解，智齿科技已与Meta旗下即时通讯产品WhatsApp达成合作，共同推出了基于客户联络场景的服务营销一体化解决方案。
（实习生庹舒婷对本文亦有贡献）
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