客服并不是一個企業(yè)的核心部門，但客服滿意度卻實實在在影響著用戶的行為及產(chǎn)品的購買率
人工客服的工作強(qiáng)度大、部分內(nèi)容模式化等所導(dǎo)致的工作內(nèi)容枯燥、負(fù)面情緒多，大量低質(zhì)接待導(dǎo)致實際轉(zhuǎn)化率低，伴隨著用戶等待時間長、體驗效果差等諸多問題，使我國企業(yè)客服的缺口不斷增大，企業(yè)內(nèi)部客服管理問題更加難以控制。如何用有限的高質(zhì)量客服資源來滿足不斷增長的用戶需求成為了企業(yè)急需結(jié)局的困境，如何獲得高質(zhì)量全時段的人工服務(wù)也成為用戶所需。數(shù)字金融時代，如何依靠科技手段有效解決問題，智能客服的應(yīng)用，讓智能客服+人工客服成為了企業(yè)的破局之法。
語音智能客服是什么？
據(jù)權(quán)威統(tǒng)計，智能客服在應(yīng)用中已經(jīng)能夠解決85%的常見問題，且其花費(fèi)是人工客服支出的10%，極大的滿足了企業(yè)“降本增效”的發(fā)展愿望。
1、智能客服節(jié)省人力成本，提高客服效率
智能客服可以達(dá)到日處理量800-1000通，而人工客服常規(guī)日處理量為200-300通電話。智能客服通過一些自動化操作減少重復(fù)工作過程，例如：自動回復(fù)、快捷回復(fù)功能，機(jī)器人優(yōu)先接待等服務(wù)，積累優(yōu)秀話術(shù)……有效提升了工作效率，人力成本降低40%，精準(zhǔn)回復(fù)客戶的問題。
2、智能客服可以提供統(tǒng)一的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，切實提高客戶滿意度
智能引導(dǎo)功能，有效快捷地引導(dǎo)客戶咨詢確保服務(wù)的及時性和有效性，保證良好高效的客服服務(wù)質(zhì)量；對話分配機(jī)制，根據(jù)前期智能化引導(dǎo)或者工單等功能進(jìn)行預(yù)留判斷，智能分配，減少重復(fù)操作，節(jié)約用戶時間，提升客戶滿意度；實時輔助功能，通過問題關(guān)鍵詞檢索標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)，在用戶咨詢過程中利用統(tǒng)一高標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)有效解決用戶問題，提升用戶滿意度。
3、7 * 24h不間斷智能客服，利用語料庫與自動學(xué)習(xí)積累優(yōu)秀話術(shù)，有效對客服質(zhì)量進(jìn)行提升，有效緩解以往坐席流動率高，培訓(xùn)成本高、后續(xù)服務(wù)支持無法保證的問題。
4、多功能人機(jī)輔助、離線分析等技術(shù)應(yīng)用
AI技術(shù)時代，機(jī)器人知識庫即機(jī)器學(xué)習(xí)功能，利用豐富語料庫進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，而非傳統(tǒng)模型，讓機(jī)器學(xué)習(xí)用戶意圖，更加智慧；機(jī)器人還可根據(jù)用戶的輸入進(jìn)行智能推薦，匹配知識庫的問題。
在客服界面針對用戶提問實時推薦最佳答案，并且輔助快速檢索知識庫內(nèi)容入口，在效率提升基礎(chǔ)上實現(xiàn)了智能營銷、“知識庫營銷” ，實現(xiàn)提效增益。
5、數(shù)據(jù)管理與大數(shù)據(jù)分析
我們先來看一下這件事情的成因
3、這與提供智能客服技術(shù)的提供商對產(chǎn)品的實際使用場景是否充分理解、是否了解客戶實際使用場景需求有關(guān)。（技術(shù)服務(wù)提供商對產(chǎn)品的實際使用場景不夠理解的表現(xiàn)/會出現(xiàn)的問題）
南京大學(xué)人工智能學(xué)院教授戴新宇教授曾公開表示，“從技術(shù)角度要想讓智能客服更“懂”人類的表達(dá)，并做出準(zhǔn)確回復(fù)，需要更好的語音識別技術(shù)、自然語言理解生成和更自然的語音合成，而這些都是人工智能研究領(lǐng)域的難點?！?
智能客服機(jī)器人發(fā)展的四個階段
第一階段：關(guān)鍵詞精準(zhǔn)匹配，滿足單一關(guān)鍵詞觸發(fā)問答，也就是說你只有通過精準(zhǔn)描述到“關(guān)鍵詞”，才會得到想要的答案。
比如，電話里提問 “話費(fèi)查詢”，就會獲取相應(yīng)資料的語音提示。如果回復(fù)其他關(guān)鍵詞如“如何查話費(fèi)”，則無法獲取對應(yīng)結(jié)果。這一階段的客服機(jī)器人還稱不上智能機(jī)器人，準(zhǔn)確來說，可以定義為機(jī)械客服機(jī)器人，它是基于單個關(guān)鍵詞的精確匹配，來滿足關(guān)鍵詞觸發(fā)詢問。僅適用于及其單一的業(yè)務(wù)場景。
第二階段：關(guān)鍵詞模糊匹配，滿足相近的詞義的關(guān)鍵詞觸發(fā)問答。
第三階段：自然語言分析及語義分析，實現(xiàn)復(fù)雜用戶咨詢的更精準(zhǔn)的回答。
這與上面兩個階段相比較顯然不止是迭代，還是技術(shù)的顯著提高。自然語言分析簡言之就是把一個句子拆分，把里面每一個詞加以分析，給每個詞加一個權(quán)重，根據(jù)權(quán)重的綜合算法來匹配知識庫中的答案。比如，知識庫設(shè)定的一個語句是“話費(fèi)查詢”，當(dāng)用戶說“我要查話費(fèi)”時，機(jī)器人可以理解用戶意思并給出用戶想要的答案。這一階段的客服機(jī)器人已經(jīng)較為先進(jìn)，但其準(zhǔn)確性依賴底層復(fù)雜算法和知識庫維護(hù)。
第四階段：主流的深度學(xué)習(xí)，讓機(jī)器人更了解人的意圖
這是目前最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法架構(gòu)，包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM（長短記憶網(wǎng)絡(luò)）等。深度學(xué)習(xí)算法可以通過對上下文建模，提升上下文語義識別能力，從大量未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，同時還可以對復(fù)雜的情感進(jìn)行建模，自動實時客服及客戶情感值分析。這個技術(shù)架構(gòu)已部分運(yùn)用于客服機(jī)器人產(chǎn)品，可以幫助機(jī)器實現(xiàn)機(jī)器自主學(xué)習(xí)、未知問題學(xué)習(xí)等。
4.高比例的續(xù)費(fèi)客戶
