NLP AI人工智能客服会颠覆传统人工客服吗？

近年随着人工智能NLP方向的不断发展，智能客服逐渐代替传统客服将会是一个大的趋势，但是，要全面代替，依然有巨大的挑战。

一、智能客服行业概述

1、背景

由于客服人员招人难、培训成本高、流动性大，不易管理， 而客服机器人可以全天24小时工作，还能通过实时数据反馈不断学习，企业有 足够的动力用客服机器人取代一部分人工客服。

通常客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位。客服人员培训成本高、流动性大、 客服效果难以把控且在服务过程中存在大量重复性的问题。如何提升售前转化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等， 都是各类大企业面临的普遍问题。

2、目标

基于以上背景，研究人员们想通过科学技术在某些固定场景下，代替人来完成重复问题的回答，缓解人工客服人员的压力，进而节约成本。

3、我国客服软件的发展历程

客户服务的概念来源于美国，早是在1956年由泛美航空公司推出客服中 心，用于客户机票预订。90年代末，以呼叫中心为主的客服系统进入中国，而后随着互联网、移动 互联网、云计算、AI等技术的应用普及演化出多种形态。总的来说，我国客服软件市场大致经历了三个发展阶段：传统呼叫中心软件、 PC网页在线客服+传统客服软件、云客服+客服机器人的智能客服阶段。如下图：

二、智能客服行业发展现状分析

1、客服软件行业产业链

与大多企业信息化产业类似，客服软件行业也呈现出从上游基础设施厂商、 到上中游技术厂商、中游产品服务厂商、再到中下游系统集成商的产业链构 成，如下图所示。

不过，新兴技术的出现往往会改变一个行业的产业链格局，客服行业也不例外，智能客服公司正通过SaaS和AI技术重塑客服行业原有产业链格局 。

2、客服行业产业链格局的演化

从当前客服产业链构成情况来看，上游基础设施环节已经发展成熟，少数巨 头垄断市场。未来，他们会继续向下游延伸，构建企业服务生态。

上中游AI技术提供商除了科大讯飞较为强势，其他智能语音技术创业公司由 于所切产业链环节较小，且规模较小，因此地位较弱。

中游客服产品提供商中，云客服厂商经过几年竞争，头部几家已脱颖而出， 但仍未长出巨头，竞争依然激烈。与此同时，为了摆脱对客服机器人厂商的 技术依赖，云客服厂商在过去一两年纷纷开始自研AI技术，同时整合产品和 服务经验，通过提供行业解决方案，向下游延伸，以提升产业链地位和价值空间。 客服机器人厂商由于直接提供产品/服务，因此在具备高壁垒的同时，也拥有比上中游AI技术公司更强的话语权，但相比提供全套产品的云客服公司，地位又相对较弱。未来，他们既可以补足其他客服产品，与云客服厂商竞争，也可以用AI帮助企业做智能化转型，实现换维竞争。

传统行业IT软件及系统集成商虽然依靠稳固的大客户关系以及丰富的行业经 验，在产业链上具备较强的话语权，但如果不能积极拥抱新技术，提升服务， 未来市场地位也岌岌可危，尤其是单纯的集成商目前话语权已经在逐渐减弱。

3、智能客服产业规模及市场分析

中国大约有500万全职客服，以年平均工资6万计算，再加上硬件设备和基础设 施，整体规模约4000亿人民币。按照40-50%的替代比例，并排除场地、设备 等基础设施以及甲方预算缩减，大概会有200-300亿规模留给智能客服公司。

除了取代部分人工的客服机器人，AI也在变革企业传统的线下客服交互方式。 随着智能设备、物联网的普及，各种设备也将成为企业服务客户的入口和新兴 场景，智能客服公司、尤其是AI公司有机会在千亿智能设备交互市场中分得 200-300亿规模。

4、客服机器人底层技术

客服机器人并非近两年才出现的新鲜事物，只不过在不同发展阶段，它所依 赖的底层技术有所差别，导致其效果不尽相同。

人工智能客服

纵观客服机器人的发展历程，其底层技术大体经历了四个阶段：

• 第一阶段是基于关键词匹配的“检索式机器人”；

• 第二阶段是运用一定模板，支持多个词匹配，并具有模糊查询能力；

• 第三阶段是在关键词匹配的基础上引入了搜索技术，根据文本相关性进行 排序；

• 第四阶段是以神经网络为基础，用深度学习理解意图。

目前，行业内一些做客服机器人较早的公司早期都是基于关键词和模版匹配技 术。后来搜索引擎的出现以及相关的搜索技术和NLP技术的发展，使得客服机 器人能够在关键词匹配的基础上对文本进行相关性排序。深度学习算法的突破 又为原来的搜索技术和NLP技术注入了新的能力，计算机能够通过神经网络模 型进行学习，理解文本意图 。

三、智能客服行业面临的问题及未来发展趋势

1、现在遇到的问题

底层技术不完善：AI技术人才成本极高，对于收入和盈利状况都不够理想的云客服公 司来说，投入巨资搭建AI团队无疑是一项豪赌，赌的是未来，危险的是现在。 在整体宏观经济下滑、市场资金短缺的情况下，这样做无疑会增加经营风险。 加上市场竞争激烈，AI产品短期内难以快速获得高额回报。而客服机器人公司 技术投入更大，加上AI技术本身的高资金和人才投入壁垒，使得创业公司难以 和巨头比肩，未来有可能遭遇巨头技术开源或平台化冲击。同时，NLP相关底 层技术尚未完全成熟。

现今的电商模式，主要还是基于网络的销售+售后的模式，在整个庞大的电商体系中，客服处于什么位置，或者说用户咨询客服主要是为了什么，这里大致分为了以下三点：

基础问答的需求，即：我有一个问题要咨询，比如，有蓝色的吗？

任务流程协作的需求，以达到某种目的为止，比如，订下周上海到深圳的机票，不要中转的。

建立情感，或解决情感问题，比如，多买3个优惠10元好吗？可以赠送一个xxx吗？

基于用户上面的目的，其实解决用户问题所需的大多数为封闭域对话中的任务驱动系统（task oriented）与传统的问答系统，但是为了让用户更加享受对话的过程，保持对话流畅，开放域对话在智能客服中同样存在着不可或缺的作用。

客服机器人

产业服务不成熟，获客成本高：当前，云客服厂商产品趋于同质化，大多企业从服务互联网行业客户起家，由 于互联网行业业务较浅，导致对大客户的深度服务能力欠缺。

2、智能客服未来的发展趋势

技术方面-地层技术平台化：巨头对底层核心技术的开源往往会改变一个行业的原有生态和格局。不久前， Google Assistant的惊艳对话技术表现对智能客服行业来说无疑是重磅一 击。而在国内，巨头也同样投入巨资研发AI对话系统，相比自己做客服，通过平台化战略为产品厂商赋能，把握未来中文交互 的核心入口，是其很有可能做出的战略选择。但是，除了大客户部分使用外，技术还未能普及普惠给广大中小用户群。上海速嵌公司致力于中小用户的NLP客服系统。

应用方面-加速客服、营销、销售等企业等服务场景智能化。SaaS的出现使企业快速、低成本地搭建一套完整的客服系统成为可能，而 AI技术又通过效率和体验提升对企业原有客服、营销、销售流程进行了优化， 这种优化并不仅仅是通过客服机器人这一单一环节，还包括整个业务场景的 打通、数据的智能分析等。未来，智能客服企业将通过云客服工具、智能AI 交互、智能数据分析等技术，为企业实现全业务和服务流程的智能化，同时 也要求智能客服企业要从单纯提供产品和轻度服务，转向提供深度服务和运 营咨询的服务导向型公司。

四、小结

本文主要讲了AI对传统人工客服格局的影响，以及客服行业的遇到的问题及未来的发展趋势。可以看出这一领域在未来的发展潜力是非常大。