邏輯推理 知識表示 自動規劃 機器學習 自然語言 感知 行動處理 人類情緒 計算創造 綜合智慧

只要用在合適的地方。無論各行各業，機器人代替人工，能夠極大增強企業辦公效率，增加收益，降低用人成本，人工智慧的發展最大的受益者是人類。人類的創意是無限的，但是自身能力也是有侷限性的，也需要機器人來輔助人類。所以各有優勢，無所謂誰的業務能力強，都是相互彌補的。這沒法比較。

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智慧客服的主要價值在哪裡？

在企業的經營中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企業與客戶唯一的直接接觸通道，客服的價值在於解決使用者問題，改善使用者體驗，提升企業口碑，營銷促進交易等等，但傳統的客服模式放到如今的網際網路時代，短板立現。成本、效率、溝通方式等都有待提升與改進，由此，智慧客服的價值得以凸顯。

直觀來看，智慧客服對傳統客服行業的主要價值體現如下：

1、智慧客服在處理有明確結論的簡單重複性問題上，展現了極高的工作效率，人工客服可以節省更多時間與精力去處理更為複雜、關鍵的客戶問題，去服務VIP或是個性化需求更強烈的客戶，從而達到提升客戶滿意度的效果。同時企業的人力、管理、運維成本都得到大幅下降。

2、智慧客服在本質上是機器，機器沒有生理侷限，服務時長遠大於人力，同時它也不存在情緒波動，可以實現百分之百的微笑服務，保持標準的服務質量。特別是在客戶業務規模達到明顯的波峰波谷時，智慧客服可以在短期內實現大批次複製解決，以應對業務量的波動，實現彈性運維。

3、智慧客服還可以應用在企業的營銷活動中，在傳統的電銷時代，人工外呼作為很多企業的營銷主要手段，耗時長，效果差，一個客服一天所能撥打的電話量有限，而電銷恰巧又是一個需要“廣撒網，多嘗試”的營銷方式。此時，智慧客服互動系統中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起來，增加撥出頻率，擴大呼叫範圍，提升呼叫中心的價值創造力。

智慧客服既有這麼多優勢，那它的出現又是否會對傳統的人工客服造成替代性的威脅呢？

其實不然，傳統的客服行業就像是一座金字塔，人工智慧並不是將它推倒重建，而是在思考如何做到機器輔助人工，部分代替人工，擴大金字塔的基層，穩固上層結構。

由此，智慧客服的主要價值可以概括為：在滿足企業對客服工作的需求的同時為企業減投增效，幫助企業更好的實現營收。

隨著電話服務熱線的出現，以及企業客戶服務的不斷提高。在移動網際網路時代，客戶通訊服務也變得多樣化。除了申請400或95個號碼建立客戶服務系統來改善客戶服務外，企業還透過網路服務、移動應用、公共微信、微博等渠道提供服務。當越來越多的人以這種方式與企業員工接觸時，當人工客戶服務不能及時處理多個使用者和問題時，導致客戶體驗差，再加上企業的僱傭成本不斷增加，智慧客戶服務機器人順應時代的到來。目前，智慧客戶服務機器人已經成為企業與使用者之間最重要的通訊工具。廣泛應用於金融、教育、電子商務等領域。

最近，在微博上，我們總能看到一些客戶服務機器人在本地測試市場上並不想象智慧，自動回覆單句嚴重，回覆內容錯誤，人們想要有人工的客戶服務來與他們溝通。問題是，客戶服務機器人什麼時候才能真正“理解”？編輯曾體驗過騰訊、阿里小米、京東和大銀行的線上客服平臺。電子商務服務平臺具有響應速度快、識別率高、產品促銷個性化、資訊優惠等增值服務的共同特點。但對這句話的理解卻偏低。

在當前的客戶服務中，機器人客戶服務作為手動客戶服務的輔助工具，幫助手動客戶服務解決，解決客戶的諸多問題，降低手動客戶服務的工作壓力，提高工作效率手動客戶服務，大大提高了解決方案的準確性。效力。然而，在與人類的對話中，客戶服務機器人已經成為人類複雜情緒的難點。在接下來的幾年裡，客戶服務機器人不會完全取代人們的工作。深入整合人機的“無人值守客戶服務”是打破這一瓶頸的最佳方式。

所謂智慧客服機器人實際上是一個人工智慧資訊系統，它可以用自然語言與使用者進行通訊。它使用了許多智慧人機互動技術，包括自然語言理解和機器學習技術。它能夠以文字或語音的形式識別和理解使用者的問題，透過語義分析瞭解使用者的意圖，與使用者進行人性化的溝通，為使用者提供資訊諮詢等相關服務。

在當前人工智慧迅猛發展的浪潮中，福山北明資訊科技公司負責人表示，優秀的客戶服務依靠人工實能和海量資料來深化客戶服務場景的應用，不斷最佳化、創新和完善。描述了“可定製”的智慧客戶服務，它能夠準確地適應業務需求並繼續學習，並幫助、適應和回答大量的常見問題。它大大提高了人類的效率。它可以廣泛應用於網站、應用程式、電話客戶服務甚至離線視窗。目前，優秀的客戶服務已成為深圳平安公司的合作伙伴。在智慧客戶服務領域實現了戰略合作。全面啟動人機對話培訓平臺，為企業構建基於ai的智慧客戶服務解決方案。

2018年9月，釋出了4.0.0正式版本的優秀客戶服務，添加了群集和企業知識管理系統，使用群集解決方案支援多點部署方案，添加了企業知識管理系統元件，並擁有專業知識管理系統。和新的移動智慧推薦。深入挖掘各種需求場景，人們對機器人的滿意度並不低於人工。

佛山市貝米資訊科技有限公司（www.youkefu.cn）成立於2017年3月，是一支年輕而充滿活力的團隊。公司的主要“優質客戶服務”是一個全渠道的綜合客戶服務系統，集成了多個客戶服務渠道，以幫助各個行業。各種規模的企業建立了客戶服務體系。透過郵件，簡訊，電話語音，webim線上客服，微信，微博，h5頁面，app介面等各種渠道的客戶服務請求和對話，整合在管理平臺上，統一響應和支援客戶服務。

由於從事智慧客服領域，對智慧客服的開發也有比較全面的瞭解，這裡從AI技術的角度介紹一下。

智慧客服機器人會用到很多人工智慧方面的技術，比如自然語言理解、深度神經網路、知識圖譜、語音識別、語音合成等方面的技術。為了便於您從總體上了解這些技術，以璞媧智慧客服用到的技術為例，請參考下面不同角度的技術全景圖。

要理解智慧客服中的AI技術，我們可以從技術的應用過程來加以理解。比如電話應對過程中，智慧客服會用到下面幾種技術。

自動語音識別（ASR, Automatic Speech Recognition）將麥克風採集到的使用者聲音轉化為文字的過程。

自然語義理解（NLU, Natural Language Understanding）將使用者說的話轉化成機器能理解的話，例如把轉化成文字後的兩句話“給張三打電話”和“打電話給張三”理解成同樣的操作。

自然語言生成（NLG, Natural Language Generation）與自然語義理解相反，是將機器的語言轉化人的語言，本階段的輸出是文字。

語音合成（TTS, Text To Speech）將文字合成聲音並播放出來，並儘可能的模仿人類自然說話的語音語調，給人以交談的感覺。

上面從客服處理過程的角度介紹了幾種技術範疇，

深度神經網路深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。深度神經網路（DNN, Deep Neural Network）是一種機器學習演算法，可以大大提高智慧客服應用中的識別率。

知識圖譜

知識圖譜（Knowledge Graph）就是把所有不同種類的資訊連線在一起而得到的一個關係網路。知識圖譜是基於現有資料的再加工，包括關係資料庫中的結構化資料、文字或XML中的非結構化或半結構化資料、客戶資料、領域本體知識以及外部知識，透過各種資料探勘、資訊抽取和知識融合技術形成一個統一的全域性的知識庫。知識圖譜將應用於客服系統，主要的應用方面有三個：一是客服系統知識卡片的建立，二是個性化推薦，三是客戶關懷。

迭代決策樹

迭代決策樹（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree)是一種迭代的決策樹演算法，該演算法由多棵決策樹組成，所有樹的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被認為是泛化能力較強的演算法，在智慧客服中有比較多的應用。

當你打 10086 的電話，語音提示如下：

全心全意為您服務，

普通話服務請安 1，

For English service press pound key

...

我這個手機號用了 5 年了吧，打10086這個電話不下 50 次了，你還不知道我是不是說普通話？

以上只是舉了一個最常見的例子。

隨著智慧技術的發展，越來越多的客服諮詢都開始交由對話機器人解決。

簡單來所，智慧客服系統主要基於自然語言處理、大規模機器學習、深度學習技術，使用海量資料建立對話模型，結合多輪對話與實時反饋自主學習，精準識別使用者意圖，支援文字、語音、圖片等富媒體互動，可實現語義解析和多形式的對話。

任務對話服務：定製化服務，透過與使用者的多輪互動，實現快遞查詢、訂餐、醫生預診等服務類功能。

但是每個行業有自己的業務特點和知識範圍，每個呼叫中心公司都應該根據自己的業務，逐步解決最基本的問題。

比如10086，一次次重複問你說普通話還是英語。

智慧服務是一個過程，不是結果。