智慧客服作為基於AI人工智慧科技的產物，需要多種複合技術進行產品的研發及支援，而一個智慧客服系統中也包含了展示層、應用層、中間層、儲存層以及接入流程等五大部分。除了語音識別、語音合成及NLP等基礎的AI能力，為了更好的輔助企業營銷，與促進智慧客服的商業價值最大化，智慧客服還需具備一定的業務能力，以及支撐業務能力發展的相應技術。

1、先驗領域知識的互動能力：一個能夠完成基礎人機互動的智慧客服顯然無法滿足企業所需，因此，智慧客服必須要具備落地場景所需的基礎先驗知識，幫助語音對話機器人達到落地要求，視覺化對話互動流程設計工具，是對話機器人系統必備的核心功能。而對話機器人的前期知識庫構建及開發週期等也影響了企業對業務場景的選則，以及決定了企業智慧客服的投放方向。

2、機器人對話線上學習知識庫：是否具備學習能力，是判斷一個智慧客服是否具有使用潛質的基礎。智慧客服必須在為企業服務的過程中不斷積累客戶反饋資料，AI訓練師針對實際互動過程中遇到的各類文字、語音場景等進行標註並重新反饋給智慧客服，幫助其完成持續線上學習，同時不斷擴充知識庫，促進智慧客服的持續最佳化。

3、使用者情緒的感知與分析：人類情緒的表達是多層次的，包括聲音訊號層面的語速、語調變化等資訊，更包括言語行為方式以及語義等方面。智慧客服在識別到客戶產生了不良情緒時，會給予設定好的安撫語或轉接人工進行服務，避免客戶情緒的繼續惡化，保證客戶的服務體驗，讓客戶感知到企業客戶服務是有溫度的。

4、聲紋驗證：聲紋是人的生物特徵之一，在電話場景，聲紋是唯一適用的生物特質標識。使用基於使用者聲紋生物特徵的客戶身份驗證，人工座席或機器人座席根據驗證置信度實現分級流程，高置信度客戶可以省去複雜的IVR輸入身份證號碼及密碼流程，低置信度使用者則進入更加嚴格驗證身份環節，避免企業潛在損失或使用者敏感資訊洩露。

5、對話資料的積累與分析：企業對於客戶服務資料的積累是預判使用者潛在需求的基礎也是提升企業營銷轉化率的關鍵參考。資料的採集與分析便於企業針對性的制定營銷決策或進行決策的修改完善，幫助企業在買賣雙方市場中佔據主動地位。而隨著智慧客服的接入，企業與客戶的互動渠道增加，互動資訊量隨之增長，採集到的資料維度與廣度卻更加全面精準。藉助資料，企業能夠及時地提供給客戶潛在需要的產品或服務，甚至超越客戶對企業的預期。

隨著AI科技水平的不斷提高，智慧客服的業務能力還在隨著新興技術的發展而不斷提升、精進，智慧營銷的時代已經到來。

作為前智慧客服領域的產品經理，實話實話，所謂的智慧客服並不神秘，甚至並不怎麼智慧。只要把智慧客服發展的脈絡從頭理下，結果就顯而易見了。我們暫且把純粹的人工客服定義為原點。

智慧客服1.0時代，這個時期的典型場景就是電信公司和銀行，說白了就是電話自助服務。每次撥打電話就會觸發：”XX業務，請按1；XX業務請按2；返回上一層，請按0“之類的。雖然使用者急的要死，但是還是一遍一遍的受著折磨，因為對著電腦，發脾氣對方也聽不見。所以，一旦到了人工服務，就經常性的出現情緒過激的事情。而技術端實現的原理，也非常簡單，無非就是把受理的業務劃分到了幾種不同的情況，根據號碼的錄入，對問題進行篩選。最後再把選擇後的問題推送給使用者。主要缺點就兩個：1，使用者選擇的路徑過長，耽誤時間；2，隨著業務複雜性的提升，問題的指向性不夠精確。

智慧客服2.0時代，這個時間的典型應用場景就是淘寶的客服機器人，媒介也從電話端轉到了PC或APP上面。它的原理是，根據你的問題直接匹配關鍵字，把相關問題直接篩選出來。比如：你輸入”退貨“，那麼機器人就會推送：”退貨流程；退貨費用；退貨地址“等的相關資訊。使用者選擇路徑與效率大幅度提升，再加上機器人有推送圖片與影片的能力，也提升了機器人的易用性。但是本質上，這個機器人還是個問題池，透過關鍵字匹配出合適的問題，再把答案推送給使用者。

智慧客服3.0時代，我去年接了一個電話，和我講完推銷的話術後，忽然說了一句：”如果你對我們的產品有興趣，我將為您轉接到我們的人工銷售代表“。我才發現對方是個智慧機器人，真是可怕。所以3.0時代的特點，還是就是將聲音識別與合成，應用於智慧客服領域，使使用者感覺像人與人的交流。但內容本身，還是與1.0時代、2.0時代並無二致。只不過在2.0時代的基礎上，加了一層，聲音轉化為文字的環節。再根據文字的關鍵字進行匹配。到此為止，這已經是目前商用智慧客服的最高水平。

智慧客服4.0時代，在此我們大膽暢想，升級的方式無非就是兩個方向：一、在3.0的基礎上，建立語音的問題池，不需要先把語音轉化為文字，匹配完再轉化為語音。這很大程度上取決於語音基數與自然語言處理方面的進展；二、透過機器學習，自我更新問題庫中的問題，簡單的場景應用情況有限，複雜的現在的人工智慧技術可能一時半會還應付不了。

到此為止，智慧客服機器人大概就是這麼回事，不算太神秘。但是隨著客戶服務對於企業越來越重要，未來智慧客服領域確實大有可為。