NLP AI人工智能客服會顛覆傳統人工客服嗎？恐怕你對NLP有什麼誤解

近年隨着人工智能NLP方向的不斷髮展，智能客服逐漸代替傳統客服將會是一個大的趨勢，可是，要全面代替，依然有巨大的挑戰。

1、智能客服行業概述

一、背景

因爲客服人員招人難、培訓成本高、流動性大，不易管理， 而客服機器人能夠全天24小時工做，還能經過實時數據反饋不斷學習，企業有 足夠的動力用客服機器人取代一部分人工客服。

一般客服是鏈接企業與客戶的重要橋樑，極大地影響着企業的銷售成果、品牌影響及市場地位。客服人員培訓成本高、流動性大、 客服效果難以把控且在服務過程當中存在大量重複性的問題。如何提高售前轉化，如何優化客服流程，如何從客服數據中發現企業業務問題等， 都是各種大企業面臨的廣泛問題。

二、目標

基於以上背景，研究人員們想經過科學技術在某些固定場景下，完成重複問題的回答，緩解人工客服人員的壓力，進而節約成本。

三、我國客服軟件的發展歷程

客戶服務的概念來源於美國，早是在1956年由泛美航空公司推出客服中 心，用於客戶機票預訂。90年代末，以呼叫中心爲主的客服系統進入中國，然後隨着互聯網、移動 互聯網、雲計算、AI等技術的應用普及演化出多種形態。總的來講，我國客服軟件市場大體經歷了三個發展階段：傳統呼叫中心軟件、 PC網頁在線客服+傳統客服軟件、雲客服+客服機器人的智能客服階段。以下圖：

2、智能客服行業發展示狀分析

一、客服軟件行業產業鏈

與大多企業信息化產業相似，客服軟件行業也呈現出從上游基礎設施廠商、 到上中游技術廠商、中游產品服務廠商、再到中下游系統集成商的產業鏈構 成，以下圖所示。

不過，新興技術的出現每每會改變一個行業的產業鏈格局，客服行業也不例外，智能客服公司正經過SaaS和AI技術重塑客服行業原有產業鏈格局 。

二、客服行業產業鏈格局的演化

從當前客服產業鏈構成狀況來看，上游基礎設施環節已經發展成熟，少數巨 頭壟斷市場。將來，他們會繼續向下遊延伸，構建企業服務生態。

上中游AI技術提供商除了科大訊飛較爲強勢，其餘智能語音技術創業公司由 於所切產業鏈環節較小，且規模較小，所以地位較弱。

中游客服產品提供商中，雲客服廠商通過幾年競爭，頭部幾家已脫穎而出， 但仍未長出巨頭，競爭依然激烈。與此同時，爲了擺脫對客服機器人廠商的 技術依賴，雲客服廠商在過去一兩年紛紛開始自研AI技術，同時整合產品和 服務經驗，經過提供行業解決方案，向下遊延伸，以提高產業鏈地位和價值空間。 客服機器人廠商因爲直接提供產品/服務，所以在具有高壁壘的同時，也擁有比上中游AI技術公司更強的話語權，但相比提供全套產品的雲客服公司，地位又相對較弱。將來，他們既能夠補足其餘客服產品，與雲客服廠商競爭，也能夠用AI幫助企業作智能化轉型，實現換維競爭。

傳統行業IT軟件及系統集成商雖然依靠穩固的大客戶關係以及豐富的行業經 驗，在產業鏈上具有較強的話語權，但若是不能積極擁抱新技術，提高服務， 將來市場地位也朝不保夕，尤爲是單純的集成商目前話語權已經在逐漸減弱。

三、智能客服產業規模及市場分析

中國大約有500萬全職客服，以年平均工資6萬計算，再加上硬件設備和基礎設 施，總體規模約4000億人民幣。按照40-50%的替代比例，並排除場地、設備 等基礎設施以及甲方預算縮減，大概會有200-300億規模留給智能客服公司。

除了取代部分人工的客服機器人，AI也在變革企業傳統的線下客服交互方式。 隨着智能設備、物聯網的普及，各類設備也將成爲企業服務客戶的入口和新興 場景，智能客服公司、尤爲是AI公司有機會在千億智能設備交互市場中分得 200-300億規模。

四、客服機器人底層技術

客服機器人並不是近兩年纔出現的新鮮事物，只不過在不一樣發展階段，它所依 賴的底層技術有所差異，致使其效果不盡相同。

人工智能客服
人工智能客服
縱觀客服機器人的發展歷程，其底層技術大致經歷了四個階段：

• 第一階段是基於關鍵詞匹配的「檢索式機器人」；

• 第二階段是運用必定模板，支持多個詞匹配，並具備模糊查詢能力；

• 第三階段是在關鍵詞匹配的基礎上引入了搜索技術，根據文本相關性進行 排序；

• 第四階段是以神經網絡爲基礎，用深度學習理解意圖。

目前，行業內一些作客服機器人較早的公司早期都是基於關鍵詞和模版匹配技 術。後來搜索引擎的出現以及相關的搜索技術和NLP技術的發展，使得客服機 器人可以在關鍵詞匹配的基礎上對文本進行相關性排序。深度學習算法的突破 又爲原來的搜索技術和NLP技術注入了新的能力，計算機可以經過神經網絡模 型進行學習，理解文本意圖 。

3、智能客服行業面臨的問題及將來發展趨勢

一、如今遇到的問題

底層技術不完善：AI技術人才成本極高，對於收入和盈利情況都不夠理想的雲客服公 司來講，投入巨資搭建AI團隊無疑是一項豪賭，賭的是將來，危險的是如今。 在總體宏觀經濟下滑、市場資金短缺的狀況下，這樣作無疑會增長經營風險。 加上市場競爭激烈，AI產品短時間內難以快速得到高額回報。而客服機器人公司 技術投入更大，加上AI技術自己的高資金和人才投入壁壘，使得創業公司難以 和巨頭比肩，將來有可能遭遇巨頭技術開源或平臺化衝擊。同時，NLP相關底 層技術還沒有徹底成熟。

現今的電商模式，主要仍是基於網絡的銷售+售後的模式，在整個龐大的電商體系中，客服處於什麼位置，或者說用戶諮詢客服主要是爲了什麼，這裏大體分爲了如下三點：

基礎問答的需求，即：我有一個問題要諮詢，好比，有藍色的嗎？

任務流程協做的需求，以達到某種目的爲止，好比，訂下週上海到深圳的機票，不要中轉的。

創建情感，或解決情感問題，好比，多買3個優惠10元好嗎？能夠贈送一個xxx嗎？

基於用戶上面的目的，其實解決用戶問題所需的大多數爲封閉域對話中的任務驅動系統（task oriented）與傳統的問答系統，可是爲了讓用戶更加享受對話的過程，保持對話流暢，開放域對話在智能客服中一樣存在着不可或缺的做用。

客服機器人
客服機器人
產業服務不成熟，獲客成本高：當前，雲客服廠商產品趨於同質化，大多企業從服務互聯網行業客戶起家，由 於互聯網行業業務較淺，致使對大客戶的深度服務能力欠缺。

二、智能客服將來的發展趨勢

技術方面-地層技術平臺化：巨頭對底層核心技術的開源每每會改變一個行業的原有生態和格局。不久前， Google Assistant的驚豔對話技術表現對智能客服行業來講無疑是重磅一 擊。而在國內，巨頭也一樣投入巨資研發AI對話系統，相比本身作客服，經過平臺化戰略爲產品廠商賦能，把握將來中文交互 的核心入口，是其頗有可能作出的戰略選擇。可是，除了大客戶部分使用外，技術還未能普及普惠給廣大中小用戶羣。上海速嵌公司致力於中小用戶的NLP客服系統。

應用方面-加速客服、營銷、銷售等企業等服務場景智能化。SaaS的出現使企業快速、低成本地搭建一套完整的客服系統成爲可能，而 AI技術又經過效率和體驗提高對企業原有客服、營銷、銷售流程進行了優化， 這種優化並不只僅是經過客服機器人這一單一環節，還包括整個業務場景的 打通、數據的智能分析等。將來，智能客服企業將經過雲客服工具、智能AI 交互、智能數據分析等技術，爲企業實現全業務和服務流程的智能化，同時 也要求智能客服企業要從單純提供產品和輕度服務，轉向提供深度服務和運 營諮詢的服務導向型公司。

4、小結

本文主要講了AI對傳統人工客服格局的影響，以及客服行業的遇到的問題及將來的發展趨勢。能夠看出這一領域在將來的發展潛力是很是大。