只有企業愿意花費更多的時間去調教人工智能，智能客服才能夠真正的像“人”一樣


       隨著互聯網的發展，用戶對服務的期待和需求越來越強，服務渠道和形式載體也越來越個性化，傳統的人工客服已無法滿足客戶需求，隨之智能客服在各行業的應用迅速增加。智能客服，即指利用語音識別ASR、語義理解NLP、語音合成TTS等技術解決企業客戶服務業務。一方面可以提高企業客戶服務效率，另一方面幫助企業提升服務體驗增加客戶粘度。

       據中國網科技消息，618期間，京東依托于自研的京東智能客服言犀累計咨詢服務量超6.1億次，服務超5.8億用戶。每年618，商家面對的第一道難關，就是海量客戶的咨詢問題。智能客服的服務時間是7×24小時模式，不僅有問必答，在服務商和商家的共同開發下，智能客服甚至成為“變現”的一個利器。

       因此可見，工具型智能客服僅是起點，而實現產品全生命周期管理的解決方案才是智能客服的歸宿。使用企查查搜尋“智能客服”企業多達1109家。巨頭玩家有阿里云、騰訊云、網易七魚，頭部玩家有容聯云通訊，還有樂言科技、靈犀科技等，上、中、下游賽道都誕生了具有一定代表性的企業，以人工智能和數據智能驅動的智能客服建設即將開啟內卷時代。

       企業的立場，影響了智能客服的滿意度

       1876年，貝爾在美國獲得了電話發明的專利，電話服務也應運而生。初代的客服代表在“電話接線員”的崗位上進行著第一線的服務，他們的職責是利用交換臺連通客戶間的通話。

       本意上，客服就是解決企業的產品設計與用戶認知之間的誤差而存在的。如今，提升客戶體驗雖是被企業提及最多的原因。但我們不難發現，推動企業采用智能客服更為重要的是降低成本和增高利潤，全天候24小時在線的智能客服取代了人工客服的早晚班輪休，很大程度上解決企業客服人員的流動大、培訓上崗周期長、培訓成本高等諸多成本的問題。

       從企業降本增效的立場來看，智能客服在一定程度上解決了人工客服的部分痛點，成為企業數字化轉型的入門級利器；但站在企業服務客戶的立場上，智能客服能否提供更優質的客戶服務體驗，仍需保留意見，我們從兩方面可剖析：

       一方面，智能客服需要企業持久的投入，價值方可顯現。隨著消費主權意識覺醒，消費者對產品內容及配套服務有了更高要求，作為消費體驗的重要環節，客戶服務成為消費者衡量商家服務好壞的核心指標之一，客戶往往通過咨詢客服的方式詢問產品詳情。

       如遇上電商平臺大促銷活動時，平臺店鋪客服的接待量激增，而人工客服的精力和手速都是有上限的，于是智能客服的作用得以凸顯。企業需要智能客服解決重復性且普及性的客戶咨詢，及時響應提高消費者售前的滿意程度。

       身處消費者的立場，自然希望得到更優質的服務，甚至是一對一個性化服務。而智能客服的底層是具備學習能力的人工智能，這需要企業持久的投入人力物力對智能客服進行訓練，隨著投入的積累，智能客服的體驗才會緩慢爬升。

       比如說，在天貓、京東上，消費者進這些購物網站時，智能客服可以主動進行搜索、問詢、付款等環節的障礙預測，并及時給予建議和幫助，給客戶流暢的購物體驗。在這些優質體驗背后，是電商巨頭們持之以恒的投入的結果。

       另一方面，企業應該放棄“急功近利”的態度，仍要客服為先，轉化為次。客戶服務是否周到也是影響消費者復購率的關鍵因素之一。此前一項調查顯示，超九成受訪者使用過智能客服，僅有約四成受訪者覺得智能客服好用。

       試想一個有購買產品需求的客戶，在詢問個性化問題里反復循環在常見問題匯總當中，而人工客服的入口卻難以尋找，這自然解答不了客戶的疑問，又怎么談得上滿意？

       令用戶不滿的是，智能客服如今營銷味越來越濃。我們知道智能客服是機械式問答，它可以根據企業的“自主定義”具備一些特點，而在客服中植入營銷環節，已成了目前行業的一個通病。

       絕大部分的企業都會采用多樣化的營銷推廣方式來幫助企業提升銷售訂單，現在許多智能客服大廠，為了更好的吸引企業購買自己的解決方案，都將營銷能力作為智能客服捆綁的一個技能點，無形中削弱了智能客服在服務上的存在感。

       兩者間產生了不可調和的矛盾，可謂在智能客服的行業中一直無法根本性突破。廠商雖無法交出滿分的答卷，但也在不斷努力提升客服專業知識模型、大量智能算法、軟件自主學習等底層技術。

       歸根結底，智能客服只是一套智能化的工具，如何使用，如何訓練，企業的態度才是最終的決策者。想要使智能客服行業的全網口碑提升，除了行業玩家們的努力外，也要加速對企業客戶的認知培養，讓智能客服回歸客服本質，才是挽回口碑的關鍵核心。

       科技在賦能客服，也在挑戰客戶的心智

       企業提供的智能客戶服務之所以成為消費者詬病的對象，技術不成熟是一大原因，另一方面，還在于一些企業對客服認識上的偏差，過于重視智能化、低成本，而忽視了便利化、滿意度。

       據艾媒咨詢數據顯示，認為智能客服能夠解決較多問題的用戶數量占比僅為29.8%，僅有9.6%的用戶認為智能客服問題解決能力高于人工客服。同時在市場上，用戶討厭智能客服的聲音也越來越多，他們討厭它的答非所問，討厭它似機器人的冰冷感。比如說，電商巨頭之一的唯品會，就有別于天貓和京東。當行業都在嘗試“人工智能客服”、“數字人客服”的時候，唯品會默不作聲擴充了人工客服團隊，人工客服的規模達到了2000人以上。

       科技的進步在不斷提升智能客服能力的多元化，從渠道和內容來看有基于即時通訊的文本智能客服，也有多模態智能客服，還有提供實時的意圖識別、答案推薦、用戶的情緒識別，來輔助人工客服。

       明明已經很努力了，為什么，用戶還這么討厭智能客服？

       如果你對智能客服系統有所了解，你會知道：企業采購完智能客服系統首先要不斷創建、擴充、更新各種專業知識，形成客戶服務知識和經驗的大數據；其次通過自定義回復模板，企業根據不同客戶、關鍵字、場景、時段等，設置單輪、多輪甚至循環式回復模板；進而通過富文本形式，提供豐富的服務內容，比如，文字、圖文、音視頻等……最終實現一問一答、多問多答的客戶服務流程。

       客服因科技驅動而智能，也恰是“人工+智能”的弱點，各廠商數據驅動的算法技術、學習模型、推理模型不夠成熟，再加上技術在不同企業、不同行業之間的可復制性交叉，這就會讓我們在對話過程中遇到前后矛盾、答非所問的情況。

       年初，太原日報一篇報道中講了一個案例。因為視頻會員在使用中遇到問題，楊女士撥打客服電話尋求幫助。電話一接通，智能客服就建議她使用微信客服。

       “微信客服里，AI機器人發出一連串‘猜你想問’，但沒一個能猜中我的問題。不得已還得選擇電話咨詢。”楊女士再次撥通客服電話，繞開微信客服建議，按照程序一步步在“請按1、2、3”里兜來繞去，經歷重重關卡，好不容易轉入“人工客服”，結果被“對不起，業務繁忙請稍等”了結。

       幾次三番后，楊女士腦子里全是“火上澆油”表情包。

       目前，智能客服在人們的生活中已不陌生，在電商零售、快遞物流、金融、消費品等領域，經常能夠與智能客服“對話”。就像前文所說，無論是哪家智能客服服務商，提供的都是圍繞人工智能解決方案的工具，具體的應答細節、流程設置及機器理解需要企業專門的“知識”喂養和訓練，如果企業并不能將過往客服問題有效的在智能客服中實現全自動問答，往往會給客戶帶來無限的麻煩。

       客戶消費的欲望、對服務的忍耐性都是時間限度的，他們期望能收到更具有針對性、更具情感關懷的客服體驗，而不是無法精準理解問題真正含義的標準化響應。體驗不滿足，他們就不會一直為AI技術的短板買賬，人工智能底層技術仍存在較大的完善與突破空間。

       從客戶角度出發，此賽道任重而道遠

       據數據顯示，2020年中國人工智能客服核心產業規模已達到1500億元，預計2030年將達到1萬億元，平均年增長率為33.3%。其中智能客服作為企業人工智能應用的重要分支，保守估計占比20%。

       智能客服市場不斷擴大，隨著技術的持續迭代升級，更多難題將很大可能會被逐一突破，這意味著客戶服務的體驗優化之路依然任重道遠，如何改變智能客服服務方案的整體思維模式，才是當下最難且最需要突破的瓶頸：廠商們如需在內卷時代中生存，那他們就要認真地定義企業與客戶之間的聯系和關系。

       一方面是產品創新的思維；軟件產品同質化是國內軟件商常見現象，智能客服也存在著產品同質化問題。雖然智能客服市場的產品并不算少，但仍有一些智能客服產品功能也差不多，這種現象不僅提升了智能客服廠商的突圍難度，也消耗了客戶的熱情。

       如此來看，從“如何回答客戶的疑問”擴展到“如何線上多渠道獲客”就好像很有必要了，只有將營銷、算法、數據綜合起來，成三位一體的良性循環，可以持續行業內的差異化。

       其次是企業采購的思維；要知道智能客服不是完全取代人工客服，更需要尋求人機協作的最優模式。在企業數智化轉型初期注重多渠道客戶服務，不單一高度依賴人工或智能客服，在業務場景預先判斷人工客服跳轉節點，優化人機協作水平，為客戶提供更具溫度的交互鏈接。

       從目前業內供應商的發展來看，受軟件市場發展及技術迭代的影響，智能客服供應商將呈現出更多元化的解決方案，大廠商將更注重數據私密性、部署標準性、行業應用性，而中下部廠商在業務布局上會更注重客戶服務的延伸性，如：客戶運營的營銷體系、集合硬件智能設備、定制化技術支持等。

       江蘇省消保委發布的《數字化背景下客戶服務便利度消費調查報告》透露，六成以上線上客服通道較為隱蔽；八成以上在線人工客服藏得深；在線人工客服“排長龍”、應答速度慢現象頻現，超四成電話人工客服非“24小時”響應。

       要知道，智能客服主要是語義訓練，而這個訓練是需要長期、持續收集用戶問法，并進行不斷修訂、改進。當語義訓練達到一定階段時，智能客服機器人才能夠真正提高用戶感知，并逐漸被用戶喜聞樂見和接受使用，從冷酷的機器人轉變為有溫度的機器人。

       這項知識整理和錄入的前期工作非常繁瑣，常常需要運營者花費幾個月的時間整理和錄入，在智能客服機器人投入使用后仍需進行長期的維護，知識的新增、變更以及過期刪除，保證智能客服機器人檢索和提供的知識準確有效。

       如果，企業購買智能客服只是買回來“再說”，不去投入更多精力財力人力去提升智能客服體驗。這樣的做法，就是掩耳盜鈴。不僅未發揮智能客服應有的作用，還擠壓了人工客服的通道，給客戶徒添煩惱。

       雖然問題很多，但可以明確的是，近幾年，隨著流量成本增高，客服成為信息表達的重要載體，疊加疫情大背景下客服行業將日漸內卷。

       要想解決行業口碑和消費者體驗，作為消費方的企業，要積極的進入到智能客服的“喂養”大軍中，只有企業愿意花費更多的時間去調教人工智能，智能客服才能夠真正的像“人”一樣，以有溫度的體驗，給予消費者良好的品質服務。