被吐槽“智障客服”的智能客服,现在怎么样了?

智能落地,不再只是“客服”

伴随AI、5G等新技术带来的变革,客户服务场景发生了多元的变化,千亿级别的企业客服市场正迎来新挑战与新变革。传统客服向智能客服升级转型是必然趋势,如何为企业降本提效,如何开拓新的增量市场,将是未来客服市场最为关切的问题。

一、智能客服行业飞速发展

一场突如其来的疫情让我们看到了智能客服身上的无限可能性。

在人工接待、办公场景暂时停摆的“黑暗”时期,线上咨询却出现“井喷式”增长,如何解决咨询量激增的压力?

专门针对疫情问询的智能客服系统提出了解决方案。

智能疫情问询机器人通过链接多种渠道,如公众号、APP、网站等,为线上咨询的市民提供科普知识、热门问题、定点医院信息等信息。同时智能客服通过机器人深度学习技术,实现每日更新各大权威机构的疫情防护指南,做到智能问答,对疑似病患提问进行分析解答。

通过问询和交互,智能客服起到了减轻初诊量压力,辅助防控的作用。

然而智能客服的发展并不是一蹴而就的,各时期的相关技术对客服软件的发展起到了极大的催化作用。

在2000年以前,互联网尚未普及,彼时主要以电话沟通为主;

在2000-2010年,随着互联网的普及,出现了传统客服软件+PC端在线客服,多渠道客服并存;

2010年发展至今,基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件的出现,智能客服进入商业化应用阶段;

尤其在近几年,智能客服更是飞速发展。

在我国加速推动数字化转型的利好环境下,智能客服依托于云、AI和5G等创新技术来寻求发展新“基遇”。其中,云计算的海量算力、AI 的应用智能和5G的可靠网络为智能客服系统的技术革新,产业升级,商业场景规模化落地提供了强大技术保障。

目前,我国拥有整体规模高达4000亿人民币的客服市场,其中智能客服市场将达到500亿~800亿元。

随着智能客服的飞速发展,未来这部分存量市场将为企业带来增效,降本的巨大价值。

二、智能落地,不再只是“客服”

智能客服商业化应用的主要价值是通过部分替代客户服务过程中的重复性工作,并辅助人工客服,缓解服务压力,降低后台管理成本。

在“智能化”的应用中,我们可以通过落地场景多样化、客户服务智能化、营销管理高效化三个维度来评测。

01应用场景多样化

受到客户企业规模和所属行业的影响,不同类型的企业对智能客服的需求不同。

教育行业关注产品的营销辅助能力、金融行业关注产品的安全稳定性、电商行业关注产品的渠道多样性......

在经过数年的发展和沉淀,智能客服已经深度融入了多个领域,包括医疗,电商、金融、教育、政企服务等行业。

针对售前接待场景,常见获客转化低、服务低效,高峰繁忙造成潜客流失等问题,如快商通仿真营销机器人则采用以获取销售线索为任务驱动的营销型智能客服机器人帮助企业提高获客转化能力。

在售后场景中,智能客服机器人则具备7*24在线的天然优势,为企业提供更高效低成本的售后服务支持。

02客户服务智能化

互联网高速发展也让传统企业客服面临着服务需求激增和更为多样化的咨询路径。但由于客户需求、接入渠道不断增多,加之随着人口红利的消失,人工客服精力有限。传统人工服务模式面临着运营成本高,客户满意度低的困境。

快速响应,人机协作的模式为客户服务智能化提供解决方案。

如利用智能客服机器人独立接待,统一接入全渠道咨询入口,自主处理部分业务流程,再将复杂业务转接入人工坐席,做到人工客服与智能客服的无缝融合。通过人机交互模式减少人力资源的投入又能提高客服系统处理效率和智能化程度,从而改善客户体验。

03营销管理高效化

随着企业需求的发展,“智能客服”的价值也不仅仅只是提供“客服”功能,同时也承担着部分企业营销转化与运营管理的需求。

为满足企业不断增加的营销管理需求,快商通选择将营销智能化作为产品核心价值。其智能客服系统拥有营销数据分析、内置CRM系统、API接口将前端咨询数据与后端客户管理系统数据串联打通等高效管理工具,利于管理人员对客户资源进行高效分配与追溯管理。

同时借助智能客服数字化优势,快商通亦可对数据进行深度分析与运用,提升企业线索孵化、销售转化、留存复购的效率。

三、无限智能的未来趋势

随着智能客服能力展现,未来的多场景、多行业探索将成为主基调,其发展趋势也逐步显示出来。

01商业场景横向拓展、服务群体下沉式拓展

从商业化场景的覆盖面来看,随着需求的不断挖掘,智能客服将在对应行业的产品和服务将呈现精细化发展趋势。如在医疗领域,将不仅局限于消费医疗,未来保健、体检、养老等也将实现横向拓展,成为新的增长领域。

除了场景、行业的拓展外,在同一场景下,不同服务群体的需求也不断下沉。

大中型企业往往更倾向本地部署需求,基于自身庞大的业务需求,客服体系需要定制式服务;而中小型企业由于自身预算有限,且通常仅需常见功能需求即可,因而更为倾向标准化产品服务。

02多维化数据、智能营销成未来企业主需求

在企业需求方面,智能营销是业务增值的有效手段。而建立智能化营销需要对数据进行深入分析、应用、诊断。

在这方面率先“吃螃蟹”的如快商通智能客服系统,采用“服务+营销”的产品策略。通过对多维度数据分析,基于每日运营数据AI智能分析解读,自动生成优化策略辅助调整,同时提供智能客服机器人,以营销获联为任务驱动,可独立自主营销,与人工客服相互协作带来新的业务增长突破口。

而这仅仅是智能营销的冰山一角。

数据将是未来企业进行营销增效的重要法门。具备大数据收集、储存、分析、运用等处理能力的智能客服系统可为企业节省人力成本和数据分析时间,同时在数据运用,营销战略制定也提供了重要依据。

03机器人智能化深度学习

以往机器人客服以自然语言处理与搜索技术为主,是一种关键词匹配的对话模式。

2012年前后,深度学习算法的突破,为智能客服带来了技术上的革新。基于深度学习知识图谱推理模型,使智能客服可以跳出“匹配类”对话的限制,模仿人类大脑神经元之间的传递,进行更为精准的信息处理。

快商通为例,其已拥有民营医疗、教育领域最大规模知识库,基于知识图谱深度学习模型,通过知识推理精准识别客户意图,比关键词识别技术的准确性增加25%,对专业知识的回答满意度可达人工客服的85%。

未来,随着技术的发展,智能客服将建立更深度的场景理解以满足不同行业的多场景应用。

结语

依托于新基建的技术支撑,未来智能客服的演化应该是“千人千面”,智能拟人,深度应用于企业服务各环节。

实现前端能沟通客户,在终端能协助人工,在后端能为营销决策提供数据支撑,将服务衍生至管理、营销、销售等等重要的企业经营场景。

而现在,一切才刚刚开始。

快商通
快商通

厦门快商通科技股份有限公司是一家以人工智能技术为核心的创新型科技公司,专注于语音声学与内容理解技术的研发与创新,完全自主知识产权的声纹识别技术达到世界领先水平。公司以“产品与技术服务于30亿用户”为企业愿景,深耕行业智能化领域,为全球客户提供智能客服系统、语义理解与对话、声纹识别、营销大数据挖掘等一系列产品及人工智能软硬件解决方案。

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快商通机构

快商通是一家以人工智能、大数据技术为核心的原创AI企业,中国标准化研究院人工智能标准基地唯一合作单位,厦门市人工智能行业协会会长单位。拥有人工智能领域国内外在申及授权专利400余项。在智能生物声纹识别、自然语言处理等技术领域具有国际领先性,赋能公检法、金融、医疗、食健、智慧生活等领域,有丰富的工程化经验和成功案例。服务了公安一所、国家电网、平安集团、阳光保险集团、上海华瑞银行等。技术团队以李海洲教授领衔,来自声学所、新加坡国立大学、清华大学、厦门大学、剑桥大学等众多硕博士。

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

神经元技术

(人工)神经元是一个类比于生物神经元的数学计算模型,是神经网络的基本组成单元。 对于生物神经网络,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元的电位;神经元的“兴奋”由其电位决定,当它的电位超过一个“阈值”(threshold)便会被激活,亦即“兴奋”。 目前最常见的神经元模型是基于1943年 Warren McCulloch 和 Walter Pitts提出的“M-P 神经元模型”。 在这个模型中,神经元通过带权重的连接接处理来自n个其他神经元的输入信号,其总输入值将与神经元的阈值进行比较,最后通过“激活函数”(activation function)产生神经元的输出。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

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