竹間智能客服3.0服務升級，從解決問題，到關懷客戶

　　摘要

　　被《人民日報》和《中國青年報》雙雙點名，智能客服是否誤入歧途?企業該如何應對?

　　正文

　　近日，《中國青年報》和《人民日報》先后發文責問智能客服，一下子將其推上輿論的風口浪尖。《中國青年報》表示：不少人在與智能客服“‘智斗’三百回合”之后，問題仍得不到有效解決時，常說的一句話是“它聽不懂人話”�！度嗣袢請蟆冯m主要針對人工客服難以觸及的問題，但也一針見血地指出：對于社會公眾而言，智能客服的問題不少，答非所問、僵硬死板、不會變通、設置復雜……智能客服作為數字化生活的重要一環，服務升級勢在必行，企業對此應有長足考慮，切勿迷失于眼前的利益。

　　智能客服使人愁？

　　智能客服的“走紅”，其實也就是這幾年的事。對于2C企業而言，它可應對大部分的重復性、通用性問題，極大縮短響應時間，明顯提高處理效率，同時24小時在線，隨時答復消費者，有利于減少經營成本，其降幅能輕松超過50%，企業對此自然是趨之若鶩，或自建，或采購，積極地享受這份科技大紅利。

　　當前，智能客服廣泛普及已是不爭的事實，然而正如媒體所言，在創造便利的同時，也帶來了一系列不夠智能的扎心現象，讓本已傷神于各種煩惱的消費者雪上加霜，有網友甚至留下了這樣的吐槽：“有時智能客服就是在挑戰人的血壓。”不久前，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》顯示，在參與調查的消費者中，52.9%的消費者遇到過客服溝通障礙問題。遇到過上述問題的人中有71.2%的消費者稱遇到機器人“答非所問”、不智能的問題，23.6%的消費者表示無法找到人工客服或遭遇人工客服踢皮球現象。

　　智能客服的亂象，讓人失望的種種，主要還是源于三大維度的缺陷：

　　技術的低能

　　智能客服的發展受制于底層技術的成熟度。南京大學人工智能學院教授戴新宇表示，從技術角度要想讓智能客服更“懂”人類的表達，并做出準確回復，需要更好的語音識別技術、自然語言理解、自然語言生成以及更擬真的語音合成，而這些都是人工智能研究領域的難點。其中，語義理解與情感計算可謂是客服機器人的核心。這兩門艱深的NLP技術，哪怕專業的AI公司想登堂入室，都得跨過極高門檻，真正有所建樹者寥寥，更不用說其他企業，包括一些注重科技創新的互聯網公司，往往就忽略了語義理解的重要性，不曾穩扎穩打地進行研發及積累，因此智能客服才會讓人覺得像“智障客服”。此外，很多企業的智能知識庫也不夠完善，導致智能客服與消費者多元的語言類型匹配程度很低，甚至無法匹配。智能客服不智能，歸根結底是由于不理解顧客的問題和沒能力回答客戶的問題，所以一流的NLP技術和智能知識庫是關鍵中的關鍵。

　　策略的失當

　　再厲害的智能機器人也不可能解決所有問題，永遠必須為客戶留一扇通往人工坐席的門，及時做出有效的回應，而很多企業在這方面都安排得不盡如人意。江蘇省消保委主張，智能客服與人工客服并非互相取代的關系，部署了智能客服，不代表人工客服就可以缺席，應通過人機協同更好地回應消費者訴求。針對某些特殊領域、特殊群體，應該實現一鍵轉人工，而不能讓用戶陷入“找人工—返回初始頁面—找人工”的痛苦循環中。

　　認知的偏差

　　企業其實很容易產生迷思，太過看重自身利益，卻漠視了用戶的利益，正如江蘇省消保委在報告中所言：除了技術因素，一些企業過于重視智能化、低成本，卻忽略了便利化和消費者的滿意度。部分企業為了上系統而上系統，并未將技術能力、對話理解和交互能力、知識管理能力及運營優化能力納入考察范圍;部分企業為省錢，采購了廉價的智能客服，那表現肯定不會多給力，后續的運營、維護、二次開發或許更昂貴;還有很多互聯網企業將平臺視作根本，平臺上的用戶并不是有血有肉的人，而是富含商機的流量，何必要花時間、精力和資金去關注流量的感受呢?所以其智能客服更像擺設，用來裝點門面，既可契合科技品牌調性，也能滿足監管要求。若要論實際效果，恐怕只能用“敷衍”來形容，最基本的客戶訴求都解決不了，遑論千人千面服務、人性化關懷了。所以，牛逼的互聯網企業卻沒有牛逼的客服，這種怪象有著自洽的內在邏輯，一點都不奇怪。

　　當然，現實世界中，這三大缺陷并非獨立存在，常常是彼此勾連，互有交集，導致拙劣糟心的智能客服泛濫，最終受傷的卻都是消費者。對此，企業可以打太極踢皮球，然而國家卻是在實打實地關心廣大群眾的消費體驗。《人民日報》、《中國青年報》的文章就發出了很明確的信號——要保障消費者充分享受客服智能化帶來的便利，促進消費升級。

　　搭建優質的智能客服系統，現在動手，還為時未晚。再延宕下去，失去的就不僅僅是口碑，不僅僅是輿論，而是大批的客戶。

　　智能客服的進化之路

　　企業的策略可以調整，認知可以糾正，但應用卓越的技術，打造出眾的產品，增強智能客服的性能，大幅度提升用戶的交互體驗，就是竹間智能等AI公司所背負的使命了。國內的智能客服從問世起發展到現在，短短幾年間，大致經歷了三代的更迭升級：

　　智能客服1.0

　　根據傳統的在線客服系統研發而成，在線上聊天基礎上增加關鍵詞識別，就形成了大家�？吹降南到y。你問一個問題，客服就會反復問你需要的是不是某種服務，它無法真正明白客戶的話，只是通過一些簡單的工具，來減輕人工坐席的工作負擔。這是最古老的形態，國外基本已處在淘汰邊緣，國內仍有不少廠商在使用。

　　智能客服2.0

　　依然基于關鍵詞，在工具基礎上再添加一些模板和規則，現在最新的系統還會加上一些算法模型，使其介于傳統客服系統和真正由人工智能驅動的客服系統之間。它的功能有所豐富，可以通過菜單來引導客戶，類似于語音自助服務 IVR 的做法，讓客戶逐層選擇菜單來梳理問題，但卻同樣不能理解客戶，最多是根據菜單猜測你的用意，所以大家仍會覺得它答非所問，不知所云。目前大部分廠商都停留在這個階段。

　　智能客服3.0

　　依托先進的AI科技，構筑完整的體系。技術上，最主要是自然語言處理和知識圖譜的結合，再加上機器學習、語言學和情感計算，這五大部分交融于一身，真正讓智能客服善解人意并且知識淵博，與客戶展開順暢、靈活、有溫度的交流。流程上，前端有機器人自動應答托管，后端則有面向人工坐席的AI輔助、質檢和陪練，人機高度合作，全周期賦能。竹間智能和一部分頭部AI企業，已經邁入了3.0時代。

　　竹間的智能客服3.0解決方案

　　智能客服3.0，不是簡單的對話機器人，而是面向豐富的場景，由多種AI應用搭配織成龐大的AI服務網絡，面面俱到地處理客戶的需求，紓解客戶的煩憂。竹間的每個機器人，基本上三天即可完成訓練并上線。目前，這套智能客服解決方案囊括對話機器人、IM、智能工單、坐席輔助、用戶畫像、數據分析與洞察平臺等多種功能模塊，在以下四大方面凸顯多重優勢：

　　精準的語義及情感理解

　　人類之間的對話交流極其復雜，有豐富的涵義，還有不同的情緒，都要領會透徹，才能為用戶提供高質量服務。竹間研究NLP已有六年，將NLP技術應用到各行各業，沉淀海量意圖和知識，打造出通用語義引擎，志在徹底弄懂對話者的語義。另一方面，憑借情感識別，可敏銳捕捉客戶的情緒，進行貼心、人性化的交互。在溝通方式上，不管是文字還是語音，都和語義緊密結合，打通感官與認知，由表及里地理解用戶要傳達的意思，從而做出合情合理的應答。NLP技術一直在進步，就像人類的語言一直在進化，兩者皆沒有極限，竹間長期深耕NLP，從過去到未來將持續取得突破。

　　高效輸出業務及服務知識

　　除了理解之外，智能客服也得坐擁充裕的知識儲備，才能為客戶解決棘手難題。智能知識庫也是竹間的一大智慧結晶。面向機器人和人工坐席的統一知識庫，可以提高業務知識的覆蓋率和準確率，從底層給予支持，更好地服務客戶，降低“答非所問”的可能性。智能知識庫還會持續升級擴容，包括多輪對話、業務技能、FAQ問答、閑聊在內的知識可得到不斷的補充及完善。另外，依靠知識工程技術，可自動構建知識圖譜，實現智能搜索、文本分析、風險控制等應用。

　　人機協作一體化

　　AI絕不能單打獨斗，一定要攜手人工坐席，共同迎接用戶。機器人解決常見問題，有限的人力就可以集火去解決更困難、更急迫、更重大的問題。竹間新一代智能客服具備強大的意圖判斷能力, 在對話機器人無法滿足客戶需求時，能夠自動偵測到，并無縫地轉到人工客服，且可完整提供過往的服務軌跡及資訊，相關信息點滴不漏。然后系統也可以輔助和增強人類，比如坐席助手和陪練，就可以利用知識圖譜、推薦引擎、語義搜索、情感分析等技術，拉高坐席的服務效率、質量和規范化程度，促成企業與員工的雙贏。借此，第一天上崗的客服人員便有望達到專家水平，而且保持穩定不波動。長遠地看，這樣的人機一體化能力，可以為企業未來的平臺化規劃做好準備。

　　自我學習進化，實現低運營

　　借助機器學習和深度學習，智能客服會越用越聰明，準確率和解決率會隨時間推移而慢慢上升，無需人力大量干預，也不用堆積車載斗量的語料和數據。通過不間斷地分析和挖掘服務內容，識別及優化未知問題，自動習得新知識，降低后臺的投入。與此同時，根據對話記錄和各種歷史數據，繪制出越來越精細的客戶畫像，從而提供千人千面不重樣的服務及營銷�？傊�，數據越多，反饋越多，模型里就可以打磨得越發完美，耗費少，見效快。

　　成立六年來，竹間先后為數百家企業搭建了新一代智能客服系統，包括為許多客戶重構整個系統，替代缺乏AI+NLP能力的老一代產物。好多企業都是基于傳統的IM軟件來打造對話機器人，研發實力強一些的還會自己開發前端運營及應用，然而準確率往往不理想，且只能靠人力去維護優化，無法自學習，想持續提高準確率極為不易，另外也沒有AI運營工具，難以支撐后續的場景擴展。在竹間的協助之下，這些企業根據自身內部情況進行部署，最快的在一個月左右便可完成新系統的測試及上線。更新換代之后，并發數大幅上漲，會話量呈遞增趨勢，機器人的識別準確率及問題解決率都有質的飛躍。

　　以客戶為本，筑長青基業

　　竹間立足于六大不同行業領域，廣泛服務于各類企業，打造了各式各樣的智能客服系統。許多AI公司其實主打的是通用模式，未曾深入各細分行業中。從用戶角度來說，定制化是演進方向，通用型智能客服慢慢會被垂直行業智能客服所取代。所以，竹間不斷吸收沉淀各行各業的知識，配上持續升級的技術和運營能力，日積月累地去提升語義、情感和業務的理解水平。

▲竹間智能客服3.0流程示意圖

　　現如今，竹間對話機器人的意圖識別準確率平均可達到95%以上，問答準確率評論可達到90%以上，智能客服的解決率平均可達到87%以上，由此可助企業降低50%到80%的人力成本，在業內名列前茅。另外一個至關緊要的數據是客戶滿意度，畢竟，答案是否合理，交流是否通暢，能不能排憂解難，客戶是最有發言權的，如人飲水，冷暖自知。竹間的智能客服系統內設有評價功能，會自動統計滿意度，供企業參考，在實際案例中，某些企業的客戶滿意度甚至能達到95.4%的高水準。這類來自廣大用戶的真實評判，可以最直觀地反映智能客服的優劣。

　　竹間相信，技術發展的最寶貴價值，不在于大幅度地降低成本，而在于做到以前做不到的事情，全面提升人類的生活和工作質量。新一代智能客服，必將為用戶帶來交互體驗上的深層次變革：從語義上理解客戶，從情感上體恤客戶，知人知面也知心，同時在后臺有力地推動、輔助、賦能人工坐席，覆蓋全場景，端到端構建一整套系統，才能真正以客戶為本，而不是把解決問題為當做第一要務。這將為企業的百年之計奠定一塊無法撼動的基石。

　　聲明：登載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點或證實其描述。文章內容由客戶提供，僅供參考，讀者據此操作，風險自擔。