近年随着人工智能NLP方向的不斷發展，智能客服逐漸代替傳統客服将會是一個大的趨勢，但是，要全面代替，依然有巨大的挑戰。
一、智能客服行業概述
1、背景
由于客服人員招人難、教育訓練成本高、流動性大，不易管理， 而客服機器人可以全天24小時工作，還能通過實時資料回報不斷學習，企業有 足夠的動力用客服機器人取代一部分人工客服。
通常客服是連接配接企業與客戶的重要橋梁，極大地影響着企業的銷售成果、品牌影響及市場地位。客服人員教育訓練成本高、流動性大、 客服效果難以把控且在服務過程中存在大量重複性的問題。如何提升售前轉化，如何優化客服流程，如何從客服資料中發現企業業務問題等， 都是各類大企業面臨的普遍問題。
2、目标
基于以上背景，研究人員們想通過科學技術在某些固定場景下，代替人來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。
3、我國客服軟體的發展曆程
客戶服務的概念來源于美國，早是在1956年由泛美航空公司推出客服中 心，用于客戶機票預訂。90年代末，以呼叫中心為主的客服系統進入中國，而後随着網際網路、移動 網際網路、雲計算、AI等技術的應用普及演化出多種形态。總的來說，我國客服軟體市場大緻經曆了三個發展階段：傳統呼叫中心軟體、 PC網頁線上客服+傳統客服軟體、雲客服+客服機器人的智能客服階段。如下圖：
二、智能客服行業發展現狀分析
1、客服軟體行業産業鍊
與大多企業資訊化産業類似，客服軟體行業也呈現出從上遊基礎設施廠商、 到上中遊技術廠商、中遊産品服務廠商、再到中下遊系統內建商的産業鍊構 成，如下圖所示。
不過，新興技術的出現往往會改變一個行業的産業鍊格局，客服行業也不例外，智能客服公司正通過SaaS和AI技術重塑客服行業原有産業鍊格局 。
2、客服行業産業鍊格局的演化
從目前客服産業鍊構成情況來看，上遊基礎設施環節已經發展成熟，少數巨 頭壟斷市場。未來，他們會繼續向下遊延伸，建構企業服務生态。
上中遊AI技術提供商除了科大訊飛較為強勢，其他智能語音技術創業公司由 于所切産業鍊環節較小，且規模較小，是以地位較弱。
中遊客服産品提供商中，雲客服廠商經過幾年競争，頭部幾家已脫穎而出， 但仍未長出巨頭，競争依然激烈。與此同時，為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，同時整合産品和 服務經驗，通過提供行業解決方案，向下遊延伸，以提升産業鍊地位和價值空間。 客服機器人廠商由于直接提供産品/服務，是以在具備高壁壘的同時，也擁有比上中遊AI技術公司更強的話語權，但相比提供全套産品的雲客服公司，地位又相對較弱。未來，他們既可以補足其他客服産品，與雲客服廠商競争，也可以用AI幫助企業做智能化轉型，實作換維競争。
傳統行業IT軟體及系統內建商雖然依靠穩固的大客戶關系以及豐富的行業經 驗，在産業鍊上具備較強的話語權，但如果不能積極擁抱新技術，提升服務， 未來市場地位也岌岌可危，尤其是單純的內建商目前話語權已經在逐漸減弱。
3、智能客服産業規模及市場分析
中國大約有500萬全職客服，以年平均工資6萬計算，再加上硬體裝置和基礎設 施，整體規模約4000億人民币。按照40-50%的替代比例，并排除場地、裝置 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互動方式。 随着智能裝置、物聯網的普及，各種裝置也将成為企業服務客戶的入口和新興 場景，智能客服公司、尤其是AI公司有機會在千億智能裝置互動市場中分得 200-300億規模。
4、客服機器人底層技術
客服機器人并非近兩年才出現的新鮮事物，隻不過在不同發展階段，它所依 賴的底層技術有所差别，導緻其效果不盡相同。
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人工智能客服[/caption]
縱觀客服機器人的發展曆程，其底層技術大體經曆了四個階段：
• 第一階段是基于關鍵詞比對的“檢索式機器人”；
• 第二階段是運用一定模闆，支援多個詞比對，并具有模糊查詢能力；
• 第三階段是在關鍵詞比對的基礎上引入了搜尋技術，根據文本相關性進行 排序；
• 第四階段是以神經網絡為基礎，用深度學習了解意圖。
目前，行業内一些做客服機器人較早的公司早期都是基于關鍵詞和模版比對技 術。後來搜尋引擎的出現以及相關的搜尋技術和NLP技術的發展，使得客服機 器人能夠在關鍵詞比對的基礎上對文本進行相關性排序。深度學習算法的突破 又為原來的搜尋技術和NLP技術注入了新的能力，計算機能夠通過神經網絡模 型進行學習，了解文本意圖 。
三、智能客服行業面臨的問題及未來發展趨勢
1、現在遇到的問題
底層技術不完善：AI技術人才成本極高，對于收入和盈利狀況都不夠理想的雲客服公 司來說，投入巨資搭建AI團隊無疑是一項豪賭，賭的是未來，危險的是現在。 在整體宏觀經濟下滑、市場資金短缺的情況下，這樣做無疑會增加經營風險。 加上市場競争激烈，AI産品短期内難以快速獲得高額回報。而客服機器人公司 技術投入更大，加上AI技術本身的高資金和人才投入壁壘，使得創業公司難以 和巨頭比肩，未來有可能遭遇巨頭技術開源或平台化沖擊。同時，NLP相關底 層技術尚未完全成熟。
現今的電商模式，主要還是基于網絡的銷售+售後的模式，在整個龐大的電商體系中，客服處于什麼位置，或者說使用者咨詢客服主要是為了什麼，這裡大緻分為了以下三點：
基礎問答的需求，即：我有一個問題要咨詢，比如，有藍色的嗎？
任務流程協作的需求，以達到某種目的為止，比如，訂下周上海到深圳的機票，不要中轉的。
建立情感，或解決情感問題，比如，多買3個優惠10元好嗎？可以贈送一個xxx嗎？
基于使用者上面的目的，其實解決使用者問題所需的大多數為封閉域對話中的任務驅動系統（task oriented）與傳統的問答系統，但是為了讓使用者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同樣存在着不可或缺的作用。
客服機器人[/caption]
産業服務不成熟，獲客成本高：目前，雲客服廠商産品趨于同質化，大多企業從服務網際網路行業客戶起家，由 于網際網路行業業務較淺，導緻對大客戶的深度服務能力欠缺。
2、智能客服未來的發展趨勢
技術方面-地層技術平台化：巨頭對底層核心技術的開源往往會改變一個行業的原有生态和格局。不久前， Google Assistant的驚豔對話技術表現對智能客服行業來說無疑是重磅一 擊。而在國内，巨頭也同樣投入巨資研發AI對話系統，相比自己做客服，通過平台化戰略為産品廠商賦能，把握未來中文互動 的核心入口，是其很有可能做出的戰略選擇。但是，除了大客戶部分使用外，技術還未能普及普惠給廣大中小使用者群。上海速嵌公司緻力于中小使用者的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為可能，而 AI技術又通過效率和體驗提升對企業原有客服、營銷、銷售流程進行了優化， 這種優化并不僅僅是通過客服機器人這一單一環節，還包括整個業務場景的 打通、資料的智能分析等。未來，智能客服企業将通過雲客服工具、智能AI 互動、智能資料分析等技術，為企業實作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産品和輕度服務，轉向提供深度服務和運 營咨詢的服務導向型公司。
四、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未來的發展趨勢。可以看出這一領域在未來的發展潛力是非常大。