作為自然語言理解技術(shù)最先實現(xiàn)商業(yè)化落地的領(lǐng)域，智能客服行業(yè)吸引了眾多市場玩家爭相布局。從傳統(tǒng)呼叫中心廠商、到SaaS云客服公司、再到客服機器人公司，各類企業(yè)都在積極用AI為客服賦能。那么，當前市場競爭格局如何？各類公司有何特點？客服市場的空間究竟有多大？我們或許能從環(huán)信的業(yè)務(wù)布局和競爭邏輯中窺知一二。

　　過去二十多年，中國客服產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了電話客服軟件、網(wǎng)頁在線客服、全渠道SaaS客服、以及智能客服（客服機器人驅(qū)動的客服系統(tǒng)）等幾個發(fā)展階段。在此過程中，一批傳統(tǒng)呼叫中心廠商逐漸成長為行業(yè)巨頭，云客服SaaS公司經(jīng)歷幾年廝殺，也跑出了一些頭部企業(yè)，客服機器人賽道也早有探路者占據(jù)第一梯隊。

　　如今，隨著深度學(xué)習(xí)算法的突破，客服機器人和知識圖譜的構(gòu)建及維護成本大大降低，前述三類公司也在加速布局和發(fā)展新型AI技術(shù)，以搶食智能客服市場這塊大蛋糕。

　　做云通訊起家，后通過SaaS產(chǎn)品切入客服賽道的環(huán)信也是智能客服領(lǐng)域的強勢玩家。

　　2016初，環(huán)信就開始組建AI團隊，如今AI技術(shù)人員已將近40人。其人工智能研發(fā)中心VP李理畢業(yè)于北京大學(xué)，擁有十多年自然語言處理和人工智能研發(fā)經(jīng)驗，曾主持研發(fā)過多款智能硬件問答和對話系統(tǒng)，并在國際會議上發(fā)表過多篇深度學(xué)習(xí)和自然語言處理相關(guān)論文。目前，李理主要負責環(huán)信中文語義分析開放平臺和智能機器人的設(shè)計與研發(fā)。

　　2017年，環(huán)信智能客服在保險、證券、教育、物流四大領(lǐng)域樹立了一批標桿客戶，并實現(xiàn)了規(guī)�；瘡�(fù)制。今年，環(huán)信將繼續(xù)拓展銀行、航空、運營商等領(lǐng)域大客戶，不斷豐富行業(yè)經(jīng)驗，加速構(gòu)建壁壘。

　　談起智能客服賽道上的三類公司，環(huán)信CEO劉俊彥用“刀架”和“刀片”做了一個形象的比喻：基礎(chǔ)客服系統(tǒng)是刀架，特點是高粘性業(yè)務(wù)系統(tǒng)，替換成本高，競爭激勵毛利相對較低；AI是刀片，特點是技術(shù)壁壘高，毛利高，但不能脫離刀架單獨存在。傳統(tǒng)呼叫中心廠商缺乏一個多租戶的、基于云架構(gòu)的在線客服系統(tǒng)，因此刀架尚不完備；客服機器人廠商從做刀片起家，目前正在竭力補足刀架短板；而云客服廠商先有刀架，后磨礪刀片，能夠為客戶提供全套智能客服解決方案。

　　國內(nèi)客服領(lǐng)域主要包括四個溝通通道：電話、官網(wǎng)在線客服、微信公眾號/微博、以及APP中的IM通道。

　　國內(nèi)IM云市場經(jīng)過幾年發(fā)展，如今已經(jīng)被環(huán)信、融云兩家公司分割殆盡。云客服領(lǐng)域也形成了環(huán)信、智齒、Udesk三分天下的局面。由于融云不做客服，智齒和Udesk沒有IM云，使得環(huán)信成為市場上唯一擁有云通訊能力的客服軟件公司。

　　同時，從去年下半年開始，隨著流量價格下降、4G網(wǎng)絡(luò)全面覆蓋、以及移動端視頻技術(shù)的突破，各行業(yè)場景化音視頻應(yīng)用呈現(xiàn)井噴，環(huán)信的音視頻方案在即時通訊和客服場景都滿足了一些市場新增需求，比如保險行業(yè)的視頻人臉驗證、車險場景的視頻查勘、海關(guān)視頻報關(guān)、110視頻報警等。

　　環(huán)信通過IM云、視頻云以及全渠道客服軟件把控了整個客服工具鏈，形成了一個完備的刀架。

　　此外，智能客服的本質(zhì)還是客服。甲方在為客服機器人招標時，不僅看重乙方的基礎(chǔ)算法能力及相關(guān)指標，更看重乙方能否真正解決業(yè)務(wù)問題，這就要求乙方具備相應(yīng)的服務(wù)場景拆解能力和業(yè)務(wù)理解能力。

　　作為一家在云客服領(lǐng)域深耕多年的公司，環(huán)信積累了豐富的客戶服務(wù)經(jīng)驗，相比單純賣AI“刀片”的公司，環(huán)信更能夠通過產(chǎn)品設(shè)計和服務(wù)思路真正幫客戶解決服務(wù)問題，降低客服工作量、提升客服效率、改進客服效果。

　　“刀架”之上，環(huán)信還磨礪出了一套先進的“刀片”——環(huán)信中文語義分析開放平臺及客服機器人系統(tǒng)。

　　客服機器人的核心是知識圖譜，在實踐中主要包含兩部分工作：知識圖譜的構(gòu)建和維護。

　　構(gòu)建即初期上線的冷啟動，甲方一般要考量乙方在沒有行業(yè)積累的情況下，需要花多長時間、多少投入、需要什么技術(shù)和工具支撐，最終能做到什么程度；維護即上線后的知識迭代，由于新知識點層出不窮，同一個知識點又有不同的問法，因此知識庫需要持續(xù)更新，如果產(chǎn)品不具備很強的知識迭代能力，就會產(chǎn)生極高的維護成本。

　　一些傳統(tǒng)客服機器人由于之前采用基于規(guī)則的方法，標注量大且難度高，甚至對于某些大客戶來說，需要幾個人全職每天做知識庫的更新維護，而且這些人培訓(xùn)成本高、可替代性差，導(dǎo)致很多客戶直呼“客服機器人買得起，用不起”。

　　相比之下，環(huán)信智能客服機器人在單輪對話方面，采用基于深度學(xué)習(xí)的語義相似度算法和意圖模型，通過海量高質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)和行業(yè)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，大大降低了知識庫的構(gòu)建和維護成本，解決了這一痛點。

　　由于同時擁有客服系統(tǒng)和AI系統(tǒng)，環(huán)信的客服機器人在訓(xùn)練過程中還可以結(jié)合實際客服系統(tǒng)中的一些反饋數(shù)據(jù)，比如消費者對回答的打分、客服總監(jiān)對人工會話的質(zhì)檢等，進行強化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)，形成了一個AI和客服系統(tǒng)的模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)采集、標注反饋、訓(xùn)練迭代的完整閉環(huán)。

　　有了“刀架”和“刀片”，如何更好地實現(xiàn)商業(yè)化落地，才是企業(yè)成長的關(guān)鍵。

　　中國企業(yè)服務(wù)公司經(jīng)過幾年探索，目前已經(jīng)基本形成共識：做大客戶才是硬道理。而對于大客戶來說，他們一般需要的是“交鑰匙工程”，同一套系統(tǒng)不會面向多家廠商分別采購，這也是為什么系統(tǒng)集成商一直是客服產(chǎn)業(yè)鏈上的強勢存在。

　　但是，依靠云計算、大數(shù)據(jù)、AI等新興技術(shù)成長起來的創(chuàng)業(yè)公司，大多從單點切入，要跟集成商搶奪話語權(quán)，爭奪產(chǎn)業(yè)鏈價值，甚至繞過集成商直接服務(wù)甲方，只能依靠自身產(chǎn)品和解決方案的不斷完善。不過，值得慶幸的是，集成商在AI來臨后多少顯得有些力不從心，這就給了新興技術(shù)公司實現(xiàn)突圍的機會。

　　環(huán)信在這一點上優(yōu)勢明顯，一方面擁有PaaS層的IM云和SaaS層的云客服產(chǎn)品，另一方面也在通過AI技術(shù)實現(xiàn)整個客服工具鏈的智能升級，具備直接服務(wù)甲方的能力和條件。比如在線教育行業(yè)由于其業(yè)務(wù)特征，一般分為教學(xué)和服務(wù)兩條線，解決方案中不僅需要客服系統(tǒng)，還需要通訊能力，環(huán)信在服務(wù)這類客戶時，能夠通過多條業(yè)務(wù)線予以支持。

　　目前，環(huán)信已經(jīng)形成了在線教育、保險、證券、物流四大行業(yè)解決方案，擁有了一批標桿客戶，并實現(xiàn)了規(guī)�；瘡�(fù)制，同時在銀行、運營商、航空等領(lǐng)域也服務(wù)了一批燈塔客戶。其代表客戶包括新東方、學(xué)而思、51Talk、VIPKID、泰康在線、中意人壽、中信證券、長江證券、天津城商行、南京銀行、中通快遞、中移在線、廈門航空等。

　　從營收上看，環(huán)信客服機器人帶來的營收已經(jīng)占到環(huán)信總體營收的10%，解決方案客單價也在數(shù)百萬級別。

　　劉俊彥指出，軟件產(chǎn)品的折舊期一般是3-5年。2018年，老一代客服機器人系統(tǒng)面臨更新?lián)Q代，同時市場對新一代客服機器人的需求井噴，這兩個時點的重合，使得2018年成為各玩家爭奪智能客服市場的決定性一年，包括證券、保險、銀行、運營商、航空公司、物流等在內(nèi)的大企業(yè)將在今年掀起一波智能客服機器人的采購高峰。

　　因此，能否在今年快速拿下這些行業(yè)大客戶，實現(xiàn)規(guī)�；瘡�(fù)制，基本決定著智能客服市場未來的競爭格局。因為如果錯過了這個時間窗口，就要等到三五年后的下一次更新?lián)Q代了。

　　在大客戶戰(zhàn)略的引導(dǎo)下，中國的SaaS企業(yè)紛紛走上了私有化部署之路。但是做大客戶的私有化部署到底能讓SaaS公司長到多大，中國市場能否長出Salesforce這樣接近千億美金市值的公司，目前仍是行業(yè)的熱議話題。

　　對此，劉俊彥給出了肯定的回答，并且有一套自己的推理邏輯。

　　他認為，中國客服軟件市場規(guī)模在100到150億人民幣。

　　首先語音呼叫中心客服市場大概是60到100億規(guī)模，其中包括運營商話費在10-20億之間，Avaya、Genesys、華為等呼叫中心設(shè)備的廠商10-20億左右，天潤融通等云呼叫中心大概10-20億規(guī)模，還有大量的業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成商和行業(yè)集成商30-40億，所以總計60到100億。

　　其次，在線客服領(lǐng)域有一些傳統(tǒng)軟件公司和SaaS公司以及各類系統(tǒng)集成商，大概40-50億的市場規(guī)模，所以總體是100-150億。

　　隨著呼叫中心和客服軟件的云化，呼叫中心設(shè)備廠商的份額會被SaaS云廠商大面積蠶食，成為產(chǎn)業(yè)鏈上的弱勢存在。系統(tǒng)集成商雖然短期內(nèi)難以被取代，但是長期有被產(chǎn)品型廠商邊緣化的趨勢。

　　而當設(shè)備廠商和集成商逐漸被產(chǎn)品廠商取代，產(chǎn)品廠商會在市場中拿到80%的份額，這80%的市場又會被頭部兩家分割，那么一家的份額就是40-50%。按照50億營收、10倍PS計算，頭部一家的市值就可以達到500億人民幣，這還只是客服軟件市場。

　　放眼整個客服產(chǎn)業(yè)鏈，中國大約有500多萬全職客服，以年平均工資6萬計算，再加上一些PC、耳麥、職場場地等硬件設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施，整個產(chǎn)業(yè)鏈大概4000億人民幣。以前客服廠商只跟100億的軟件市場有關(guān)系，現(xiàn)在AI正在以40-50%的比例取代人工客服，從而會釋放出2000億的市場規(guī)模，排除場地、設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施以及甲方預(yù)算的縮減，大概會有200-300億規(guī)模留給科技公司。

　　因此，整體看來，單客服一條賽道就有可能跑出一家千億人民幣市值的公司，更不用說頭部公司上市之后，像Salesforce一樣通過并購發(fā)展其他業(yè)務(wù)線，占據(jù)多條賽道。

　　由此可見，中國企業(yè)服務(wù)SaaS市場極具想象力。

　　不過，回到當下，環(huán)信要實現(xiàn)各業(yè)務(wù)線快速增長，還要面對來自各方對手的競爭。如何在資源和行業(yè)經(jīng)驗上打贏系統(tǒng)集成商，如何在IM私有化上拼過融云，如何在音視頻領(lǐng)域PK聲網(wǎng)，如何在客服上與智齒、Udesk拉開差距、以及如何在AI上應(yīng)對老牌企業(yè)小i機器人等，都是環(huán)信沖向巨頭之路上必須要通過的層層關(guān)卡。

　　近期，Jingdata研究院對環(huán)信CEO劉俊彥、AI負責人李理、產(chǎn)品負責人李思遠進行了深度訪談，對當前智能客服行業(yè)競爭形勢及發(fā)展趨勢進行了探討。

　　劉俊彥：如果在一個行業(yè)有積累，通常我們能夠保證兩周之內(nèi)上線，如果沒有積累，要看客戶要求的深度、具體需求以及行業(yè)特點，所以就比較難說。但是如果現(xiàn)在從零開始要做到現(xiàn)在我們在保險領(lǐng)域做的這個深度，沒有半年肯定不行。

　　劉俊彥：不管是原始數(shù)據(jù)還是知識圖譜都是客戶的，我們肯定沒辦法獲取，但是在為客戶實施的過程中，我們可以把關(guān)于如何系統(tǒng)化、低成本地構(gòu)建該行業(yè)知識圖譜的認知拿出來，在服務(wù)其他客戶時進行復(fù)用。

　　劉俊彥：我們不做項目，我們的產(chǎn)品化程度不會低于80%。比如在IM方面，我們提供的是“發(fā)動機”，如果客戶需要整車，我們會和合作伙伴一起做，但我們只提供“發(fā)動機”。

　　劉俊彥：系統(tǒng)集成商其實以前一直做得挺好，跟甲方關(guān)系也很好。但是到了AI時代，相關(guān)AI的產(chǎn)品的實施要求有很強的專業(yè)能力，包括知識圖譜的構(gòu)建和維護等，在這種情況下集成商從丙方那里把東西拿過來，完全靠自己實施往往不能保證交付質(zhì)量。因為客服機器人系統(tǒng)不像Oracle數(shù)據(jù)庫，可以靠代理來賣，往服務(wù)器上一裝就行了，客服機器人從裝上到交付還要做很多工作，這些是甲方搞不定的，最后還得靠丙方，但是丙方通常是一些比較新的互聯(lián)網(wǎng)公司，服務(wù)意識比較差，很多問題沒辦法解決。

　　劉俊彥：被取代的理由很簡單，就是產(chǎn)品化以及新興技術(shù)趨勢。因為集成商無論是人力成本還是團隊能力都無法與產(chǎn)品型技術(shù)公司匹敵，這就決定了他們做出來的東西、提供的服務(wù)在當今市場上都缺乏競爭力。但是，他們的優(yōu)勢也很明顯，一方面有深厚的客戶關(guān)系，另一方面真的非常懂行業(yè)。

　　劉俊彥：因為環(huán)信是客服領(lǐng)域里唯一一家擁有IM能力的公司。市場上能夠做到IM千萬級并發(fā)的公司只有環(huán)信和融云，融云又不做客服，所以在這個點上，環(huán)信可以說是獨一無二的。很多大客戶的APP其實都會有幾百萬的用戶，我們只需要在招標時引導(dǎo)一下客戶，按照百萬級并發(fā)來招標，只要客戶有APP，并且不單獨招標，我們基本上就沒有競爭對手。而在實際中，分開招標的情況很少。

　　劉俊彥：首先，我們自己做了四年IM，要做成一個千萬級并發(fā)的IM太難了。如果做一個勉強能用的兩三千用戶在線的IM系統(tǒng)，有錢、有人半年能搞定，但是要做一個千萬級并發(fā)的系統(tǒng)，沒有三四年做不出來。其次，我們在客服軟件上的投入大概有一個多億，而且是效率很高的一個億，要趕上我們，這個投入肯定是要有的；另外時間上，沒有一兩年也做不出來。最后，資本愿不愿意支持也是一個問題，因為IM云和客服賽道目前基本格局已經(jīng)定了。

　　劉俊彥：我覺得首先看AI團隊的規(guī)模，如果只有三四個人，那AI能力肯定是存疑的。其次看AI團隊的背景。因為自然語言處理用于客服場景整個技術(shù)棧很長，包括分詞、句法分析、糾錯、拼音轉(zhuǎn)文字、詞向量、實體識別等等一系列的點，每個點都不一定是現(xiàn)在學(xué)術(shù)界的熱門。比如分詞，有很多現(xiàn)成的算法模塊，用一個開源的工具，可能做到94%，但要做到98%，要做很多算法選擇和整合，訓(xùn)練數(shù)據(jù)搜集和準備，訓(xùn)練調(diào)參的工作，哪怕是很優(yōu)秀的NLP領(lǐng)域的人才，如果帶著幾個人從頭開始做也得半年時間才能做得好。

　　同時，以上每一個點都不能太差，這是一個木桶效應(yīng)，如果在任何一個點上都沒有實踐經(jīng)驗，整個NLP的技術(shù)棧都要從頭做起，那至少要兩年才行。但是這個時點，成建制的AI團隊很難建立，而且成本極高。此外還有一些落地的問題，比如一開始沒有知名度、沒有標桿案例如何獲客，如何激勵銷售人員主動去攻新市場等等。

　　劉俊彥：CRM分三塊：服務(wù)云（Service Cloud）、銷售云（Sales Cloud）和營銷云（Marketing Cloud）。我們做的服務(wù)云是進來（inbound)的方向，銷售云需要進入客戶的銷售管理系統(tǒng)，屬于企業(yè)內(nèi)部的東西，然后營銷是出去的方向。

　　這三個部分是一個完整連通的鏈條，但是基因不太一樣，服務(wù)云比較偏ToC，要求高并發(fā)能力和很強的數(shù)據(jù)處理能力，銷售自動化是一個復(fù)雜的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)，營銷云是一個對外的東西。Salesforce三塊都做，但不是三塊都自己做，它是先做銷售云，后來上市以后買了服務(wù)云和營銷云。

　　我覺得中國會出現(xiàn)自己的Salesforce，所以某一天大家都會做三大塊，但是做法有兩種，一種是直接把三大塊都做了，還有一種是先把一塊站穩(wěn)，然后買另外兩塊。當然這兩種路徑都有可能實現(xiàn)，但是可能不是現(xiàn)在實現(xiàn)。因為如果要買，首先要變成上市公司，但是中國這些企業(yè)上市我覺得還需要兩年左右；而如果要自己都做，目前很多公司沒有這個精力和能力，甚至已有賽道都有些自顧不暇。