企業客服（而不是電話銷售）在未來幾年內肯定會被完全代替。

因為，現在中國的人工智慧發展是非常迅速的，雖然特朗普對我們發起了貿易戰爭，旨在抑制我們在尖端科技上的發展，但是這只是個熱點，總是會過去的，我們在人工智慧這個方向上的發展是不會停步的！

就在目前，阿里巴巴的售後客服是都用智慧電話機器人了，因為售後客服，基本上每天處理的問題都是一致的，然而傳統人工就會因為每天處理一樣的問題，天天千篇一律，面對這憤怒和個別不講理的客戶，脾氣自然不會很好。那麼電話機器人就是一個非常好的處理問題的工具，沒脾氣永遠保持熱情，然後現在的技術完全支援售後服務的交流。

在售前的諮詢客服，電話機器人也是一樣，萬璽智慧在人工智慧電話機器人方面也有著研究，現在出產的電話機器人採用ASR、SLU、DM、NLG和TTS對話系統中的五大技術模組，使得電話機器人和人類的交流從容淡定，能夠自我識別客戶的話語，然後從容準確地回答客戶的疑問。

但是，不管是智慧駕駛還是智慧客服，都離不開“資料、計算能力和演算法”這幾個元素。

不管是計算能力還是演算法都是建立在資料的基礎上，一般意義上，資料量越大，計算結果越精準。智慧客服也是如此。

對於客服中常見的一些問題，比如銀行業中，銀行卡辦理流程，銀行卡補卡；電商行業中，身高體重，推薦型號....智慧客服都可以解決。但是現在，也是一直以來都存在的問題是，機器人還做不到很好地理解語義，距離像一個正常的客服還有很長很長的路要走。

為了驗證，專門試了試淘寶小蜜，它根本理解不了性冷淡的衣服是什麼樣子的。

後來，我又試了試第四代微軟小冰，她還是可以聊幾句的。

人工智慧客服主要做的事情還是去回答一些通用程度較高的問題，這些問題比較多但和具體業務無關，只是一些日常的簡單問題。如果真正需要靠人工來回答的話，人工智慧客服還是不能完全代替電商客服人員的。

語音客服輔助人工提升電銷及外呼效率

目前，在很多企業內，電話仍是客服與客戶的主要溝通渠道。但在一些外呼及電銷場景下，人工呼叫坐席依然進行著大量低技術含量的重複性工作。

例如一些業務服務的資訊通知、快遞收貨提醒、課時提醒等，因客群基數較大，需耗費大量人工進行重複操作。以及很多企業需要對客戶進行大規模的回訪、問卷調查等工作，需要人工同時記錄大量資訊，操作難度增加。在金融行業內，需要人工客服進行催收工作，但催收具有時效性，需要客服在一個較短的時間節點內完成多單任務。且據調查反饋，70%的客戶逾期還款原因僅是因為忘記還款，但仍需人工客服進行呼叫催收。

除此之外，企業的主動營銷也依賴電話撥出，但海量的客戶資訊，耗時耗力，且人工客服的工作水平參差不一，資料記錄能力較弱，對客戶的判別易帶有主觀的個人意願，可能導致優質客戶流失。

針對以上企業痛點，AI智慧語音客服的運用或是最佳解決方案，幫助企業彌補呼叫中心人工客服的工作缺失，輔助提升工作效率。

在業務提醒類問題上，智慧語音客服可以同時進行大量語音外呼，完成大規模的重複性提醒工作。

需要進行記錄的回訪調查類工作，智慧語音客服透過與客戶的語言互動在短時間內便可完成客戶狀態確認以及採集該客戶的語言資訊。並且可以藉助多輪對話功能，進行流程性的回訪調查及答案收集，輔助人工高效完成工作。

在金融催收中，智慧語音客服的優勢更加明顯。首先，智慧語音客服可以透過同時外呼快速完成客戶過濾，篩選失聯客戶移交後續處理；再者，智慧語音客服在呼叫過程中透過判別客戶還款態度，對惡意拖欠的客戶進行分類標記，以便之後進行人工處理；對欠款客戶，智慧語音客服還可以進行多次催收提醒，保證高效的同時不需耗費大量人力。

對於電銷工作，智慧語音客服可以代替人工進行海量的客戶篩選，在首輪溝通中對客戶意向進行判斷記錄，輔助後續銷售工作的進行。

除了以上列舉的應用場景外，AI智慧語音客服還有更多的實際性功能可匹配不同行業的不同企業以及為企業進行定製化的功能開發。

未來，AI智慧語音客服也將不斷完善，持續為企業呼叫中心賦能，與企業共同發展，共同提升，著力為企業打造新型智慧的客服呼叫中心，幫助企業提供更加便捷、高效的客戶服務。

所以人工智慧只是部分代替，以及對人工客服進行工作輔助