被吐槽“智障客服”的智能客服现在怎么样了？伴随AI、5G等新技术带来的变革，客户服务场景发生了多元的变化，千亿级别的企业客服市场正迎来新挑战与新变革。传统客服向智能客服升级转型是必然趋势，如何为企业降本提效，如何开拓新的增量市场，将是未来客服市场最为关切的问题。

　　在人工接待、办公场景暂时停摆的“黑暗”时期，线上咨询却出现“井喷式”增长，如何解决咨询量激增的压力？

　　智能疫情问询机器人通过链接多种渠道，如公众号、APP、网站等，为线上咨询的市民提供科普知识、热门问题、定点医院信息等信息。同时智能客服通过机器人深度学习技术，实现每日更新各大权威机构的疫情防护指南，做到智能问答，对疑似病患提问进行分析解答。

　　在2000年以前，互联网尚未普及，彼时主要以电线年，随着互联网的普及，出现了传统客服软件+PC端在线客服，多渠道客服并存；

　　2010年发展至今，基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件的出现，智能客服进入商业化应用阶段；

　　在我国加速推动数字化转型的利好环境下，智能客服依托于云、AI和5G等创新技术来寻求发展新“基遇”。其中，云计算的海量算力、AI 的应用智能和5G的可靠网络为智能客服系统的技术革新，产业升级，商业场景规模化落地提供了强大技术保障。

　　目前，我国拥有整体规模高达4000亿人民币的客服市场，其中智能客服市场将达到500亿~800亿元。

　　智能客服商业化应用的主要价值是通过部分替代客户服务过程中的重复性工作，并辅助人工客服，缓解服务压力，降低后台管理成本。

　　在“智能化”的应用中，我们可以通过落地场景多样化、客户服务智能化、营销管理高效化三个维度来评测。

　　教育行业关注产品的营销辅助能力、金融行业关注产品的安全稳定性、电商行业关注产品的渠道多样性......

　　在经过数年的发展和沉淀，智能客服已经深度融入了多个领域，包括医疗，电商、金融、教育、政企服务等行业。

　　针对售前接待场景，常见获客转化低、服务低效，高峰繁忙造成潜客流失等问题leyu，如快商通仿真营销机器人则采用以获取销售线索为任务驱动的营销型智能客服机器人帮助企业提高获客转化能力。

　　在售后场景中，智能客服机器人则具备7*24在线的天然优势，为企业提供更高效低成本的售后服务支持。

　　互联网高速发展也让传统企业客服面临着服务需求激增和更为多样化的咨询路径。但由于客户需求、接入渠道不断增多，加之随着人口红利的消失，人工客服精力有限。传统人工服务模式面临着运营成本高，客户满意度低的困境。

　　如利用智能客服机器人独立接待，统一接入全渠道咨询入口，自主处理部分业务流程，再将复杂业务转接入人工坐席，做到人工客服与智能客服的无缝融合。通过人机交互模式减少人力资源的投入又能提高客服系统处理效率和智能化程度，从而改善客户体验。

　　随着企业需求的发展，“智能客服”的价值也不仅仅只是提供“客服”功能，同时也承担着部分企业营销转化与运营管理的需求。

　　为满足企业不断增加的营销管理需求，快商通选择将营销智能化作为产品核心价值。其智能客服系统拥有营销数据分析、内置CRM系统、API接口将前端咨询数据与后端客户管理系统数据串联打通等高效管理工具，利于管理人员对客户资源进行高效分配与追溯管理。

　　同时借助智能客服数字化优势，快商通亦可对数据进行深度分析与运用，提升企业线索孵化、销售转化、留存复购的效率。

　　从商业化场景的覆盖面来看，随着需求的不断挖掘，智能客服将在对应行业的产品和服务将呈现精细化发展趋势。如在医疗领域，将不仅局限于消费医疗，未来保健、体检、养老等也将实现横向拓展，成为新的增长领域。

　　大中型企业往往更倾向本地部署需求，基于自身庞大的业务需求，客服体系需要定制式服务；而中小型企业由于自身预算有限，且通常仅需常见功能需求即可，因而更为倾向标准化产品服务。

　　在企业需求方面，智能营销是业务增值的有效手段。而建立智能化营销需要对数据进行深入分析、应用、诊断。

　　在这方面率先“吃螃蟹”的如快商通智能客服系统，采用“服务+营销”的产品策略。通过对度数据分析，基于每日运营数据AI智能分析解读，自动生成优化策略辅助调整，同时提供智能客服机器人，以营销获联为任务驱动，可独立自主营销，与人工客服相互协作带来新的业务增长突破口。

　　数据将是未来企业进行营销增效的重要法门。具备大数据收集、储存、分析、运用等处理能力的智能客服系统可为企业节省人力成本和数据分析时间，同时在数据运用，营销战略制定也提供了重要依据。

　　以往机器人客服以自然语言处理与搜索技术为主，是一种关键词匹配的对线年前后，深度学习算法的突破，为智能客服带来了技术上的革新。基于深度学习的知识图谱推理模型，使智能客服可以跳出“匹配类”对话的限制，模仿人类大脑神经元之间的传递，进行更为精准的信息处理。

　　以快商通为例，其已拥有民营医疗、教育领域最大规模知识库，基于知识图谱的深度学习模型，通过知识推理精准识别客户意图，比关键词识别技术的准确性增加25%，对专业知识的回答满意度可达人工客服的85%。

　　依托于新基建的技术支撑，未来智能客服的演化应该是“千人千面”，智能拟人，深度应用于企业服务各环节。实现前端能沟通客户，在终端能协助人工，在后端能为营销决策提供数据支撑，将服务衍生至管理、营销、销售等等重要的企业经营场景。