AI风口已来，如何借力AI提效客服水准？

前言
客户满意是企业所追求的核心目标，它基本决定了企业的市场占有、利润和生命力。对于那些追求基业长青的企业来说客户满意更是唯一目标。因为任何产品设计、市场营销、广告推广甚至具体的服务项目都经不起时间的锤炼，只有客户的认可才能使企业获得长久支持，才能成为有源之水、有木之林。

如今随着大消费时代来临，提高客服满意度、打造品质服务已成为各大企业客服中心追求的目标，使用现代化信息技术提升客户服务体验已成为必然选择。而今AI技术得到迅猛发展，很多公司开始将目光投向了AI，以在客户生命周期的全过程中自动人性化连接客户从而强化客户体验。而在经历了电话客服、在线/文本客服、全渠道/多媒体客服等几个发展阶段后，这次智能客服站上了AI的风口浪尖。
随着互联网业务尤其是日亿量级电商的不断催生，导致电话营销、客户咨询、业务投诉、提高管理等业务的井喷，企业仅依靠邮件和电话为客户提供服务的日子已经一去不复返了，而与此同时，企业客服中心遭遇到了愈来愈多的问题和挑战：企业每个人工座席每天最多处理的客户量大概在100-200左右，这样的量已远不能满足企业的日益发展需求，客服水平急待提高；打电话效率低，营销效果差，转化提不上去，客户投诉增多，搞得企业焦头烂额；经常打入电话后却是长时间的等待音，费尽力气接通人工客服，却常常收到“人工座席忙，请稍等”的提示，让客户倍受煎熬；人员工资、提成、社保、电话费、管理费等都在不断上涨，人工客服费用越来越高，企业苦不堪言；短信、微博、微信、在线网页、手机APP等与客户沟通电子渠道愈来愈多，却是杂而乱，难于统一集成，效率低下；等等，不一而足。
 
如何才能解决企业客户服务中心所面临这些的问题和挑战呢？当前随着大数据、云计算应用的日益普及，基于机器学习及深度学习算法的人工智能技术不断升级革新，在这一趋势下，基于智能对话、智能辅助、智能营销和智能管理四方面的人工智能客服诞生了，可有效地解决企业的这些痛点。对于客服领域来说，现阶段人工智能技术的应用及作用主要在四个层次或者阶段：
一是以智能机器人及智能助理为主的自助服务交互，7X24不间断处理众多常规的但往往是海量的咨询问答、业务办理、流程引导、社交媒体监控及预警等场景相对简单的服务。调查数据显示，AI客服的成本仅为人工客服的十分之一，却能解决消费者60%以上的常见问题。
 
二是与人工服务相配合，在人工服务过程中进行智能路由，并协助人工座席完成客户需求预判、快速侦测、识别、判断、查询、推荐等机器更加擅长的工作，使人工服务流程更加快捷、高效，更好地满足客户需求，提升客户体验；
 
三是在服务运营管理上，通过对交互流程、内容分析，能发现和识别一线员工的流程及规范遵守、工作模式、技能差距、培训需求、客户痛点、需求根源、行为预测等一系列运营改善空间，使运营提升更具针对性和效果。
 
四是营销及管理上，能智能服务客户、实现精确营销，系统能“认出”每一位访客，通过自动抓取访客信息，精准描绘客户的画像，并根据这些“用户画像”，客服人员及营销人员可提供针对性的产品及服务，而不仅是简单回复客户。
 
以周黑鸭为例。周黑鸭有数百家直营门店遍布全国，每天有大量的用户通过不同渠道进行售前和售后咨询，人工客服的工作压力大、任务重且无法全天候在线解答用户问题，怎样节省企业运营成本，提高客服效率，提升企业效益、用户满意度成为新形势下的企业服务难题。

于是基于UNIT（理解与交互技术），周黑鸭为用户搭建全渠道接入的AI智能机器人在线客服，应用于网站、微信公众号、APP等线上咨询渠道。问答技能配置了常见的关于产品质量、规格、价钱以及用户会员卡等问答功能，把许多常规性、重复性问题交由机器人来解答，7*24小时的在线客服模拟真人对话不仅帮助企业减少了人工成本，提高了工作效率，同时也提升了用户满意度。
不过，从当下发展来看，智能客服仍然还有较长的路要走。

一方面，目前的AI技术水平还不能让智能客服取代人工客服，智能客服常用于对用户意图的理解和预测上，对一些复杂的、特殊的问题的解决能力仍有限。当下最常见还是“智能+人工”模式，即普通常见的问题智能客服进行解决，复杂特殊问题转接人工客服。而且从用户习惯来讲，相对于使用机械式答案回复的智能客服，大多数人还是喜欢充满“人情味”的人工客服。另一方面则是“主动”与“被动”的问题，即智能客服能否主动与客户进行沟通（比如主动外呼等），提高满意度，增加交易的成功率，智能客服不能总是只是被动地等待提问然后回答。
 
那么当前企业客户服务中心如何顺应市场的变化、客户行为的变迁与智能化技术的发展，将传统的服务中心整合为集服务、营销、决策于一体的客户交互平台，使客服水平再上新台阶新水平？笔者以为以下几点是关键：
 
1、将智能客服打造成为智能综合管理平台
与传统售后客服不同，智能客服能在售前、售中、售后为企业提供一站式的智能客户服务。因此未来智能客服系统应具有全渠道客户一站式管理的能力，全面支持能与客户联系到的桌面网站、移动网站、QQ、微信、微博、移动应用、电话、短信、邮件等全渠道接入方式，高效整合各类电子渠道资源，有效全面覆盖目标服务客户，并可嵌入所有营销路径，而各渠道客户反馈可汇总至智能客服平台进行统一管理，可大大提升企业的客服效率。

就服务架构上，智能客服厂商要先想清楚整个服务环节，从客户发起问题之时起，都要经过哪些步骤，生成工单后如何流转，哪些部门会参与，如何进行渠道整合、风险控制和质检。
智能客服平台还应提供呼叫中心、工单、CRM等服务，一个好的智能客服系统甚至需要具备用户CRM功能来管理庞大的用户流量与访问。
 
2、充分提高与企业实际业务的融合度、结合度
这体现在三个方面，一是能基于业务流程、业务特点等来调整系统的计算流程和算法，让系统更加契合不同企业的实际情况，提高推荐精准度；二是业务知识的积累。业务知识包括知识库和行业的专业词典，知识库是智能客服的服务基础，专业词典则是影响智能客户认知的因素之一；三是要更多地去融合企业的业务分析成果，提高智能客服系统的综合业务能力。例如结合产品将精准营销模型嵌入到智能客服系统，在交互过程中及时捕捉客户意向、给企业抓住营销机会。

3、完善系统技术应用，实现系统的自我学习，让系统更智能
建立智能客服系统不单只是IT建设的问题，如果还停留在用传统IT的思维模式去做机械化的分词、关键字搜索、匹配，这样的方式远远谈不上智能。IT只是实现系统的一种手段，真正的智能客服是集合人工智能学、计算机科学、语言学等多门学科的综合应用，而所谓的智能应该是能让机器主动去认知和学习，不断强化行为模式，提高思考能力，从而更加灵活地完成各项工作任务。
机器学习、深度学习等相关技术目前已经不是实验室理论，不少领域都有一些应用的探索和研究，难度只在于如何跟实际的业务关联起来并可以投入实际生产使用。企业在建设智能客服的过程中可以多投入精力和技术资源在这方面的研究，让系统不断实现自我学习和优化，才能真正体现智能客服的意义。
未来几年，人工智能、云计算和机器学习将取得长足的进步。而这个“看不见的革命”，则依托于在数分钟或数秒内对大量内容进行分析处理的结果，实现系统的不断自我学习。
 
4、让系统听懂人话是提高智能客服水平的核心要求
智能服务的基础核心技术是自然语言处理，它通过对自然语言进行分词、分析、抽取、检索、变换、翻译等工作而让计算机快速理解自然语言表达的意图并准确地反馈用户所需信息，因此如果要提高系统的理解能力，还是要更加充分地利用自然语言处理技术中如语义分析、情感分析、上下文关联等技术而不单只是切词匹配，这样在应对客户多样化的提问时能让机器人听懂人话，才能更加准确地判断客户需求并提供最佳答案。

让系统听懂人话甚至能有读心术是智能客服一个成败的基础。要做到让客户感觉与智能客服的对话跟人工客服、人工交谈没有差异十分不容易，这取决于系统是否能够适应客户提问方式的随意性，并渐具人性化。一个优秀的智能客服系统甚至能进行用户情绪在线分析，系统可通过对用户通话中的用户语速语调变化等异常信息进行情绪侦测，对客户情绪激动客户提升监控级别，并自动安慰疏导，若还是不行，及时转接人工处理。

语音识别功能只是智能客服的基本技能，更厉害的还是人工智能客服的“读心术”。比如打开支付宝客服“小蚂答”，你或许还没想好要问什么，“小蚂答”已能根据你平时的访问轨迹“猜出”你要问哪些问题，并在客服界面逐个列出，就像用“读心术”看透了你内心的想法。再如微软小冰，就是将“她”打造成一款可随意检索到的信息、用非常生活化的语言讲述出来的搜索引擎，比如自然跟进、扩展搜索与整合，以便让“好友式聊天”得到更好地发挥，吸引了不少年轻人与之互动。
 
5、尽可能实现多轮对话和复杂场景处理能力，以提高AI的应用能力
一个好的智能客服在垂直场景下，可以不断优化话术内容，可在多轮次打断交谈的复杂语音背景下实现对话能力，可根据对话语境进行多轮次自然语言理解，保障机器人可及时灵活响应客户对话。
一家优秀的企业客服有几个特征必须参考判断：是否支持全渠道多维度的交互框架？是否能解决多轮对话、动态场景、多意图理解等一些在人类对话中必须会碰到的问题？等等。若能，说明这个智能客服能力足够强。
 
结束语
无论是智能客服还是人工客服，在追逐风口发展的同时都不能忘掉初心，不能忽略其“以客户为中心，利用各种现代信息技术实现用户服务体验的升级”的本质。而今AI的风口已来，你能抓住吗