客服并不是一個企業(yè)的核心部門，但客服滿意度卻實實在在影響著用戶的行為及產品的購買率

　　伴隨我國經濟社會的快速發(fā)展，全民消費水平與消費場景的不斷升級，人們對資訊需求的增多，媒體渠道的不斷拓展；經濟增長、生活水平的提升、資訊渠道的日益豐富，使得消費者和企業(yè)之間有了更多的接觸渠道和機會，面對多樣化與多渠道用戶咨詢量的增長，不同企業(yè)對客服崗位的需求也在不斷增大，客服部門作為企業(yè)服務的中間橋梁，在解決用戶問題、提升消費者滿意度、打造良好的企業(yè)——消費者關系方面起著愈加重要的作用。而這其中最關注該部門、擁有最大量客服人員建制的就是電信與金融行業(yè)。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，每天都有超過300名用戶會打電話向客服人員咨詢相關業(yè)務場景。數(shù)字化時代，不同企業(yè)均對客服加大了投入，包括人工客服崗位增加、人力成本加大、日常業(yè)務與培訓需求增加……但是通過增大客服人力成本來保證用戶咨詢效果的情況卻并不樂觀，成本的提升不等于客服效果的相應增長。激增的人工客服代表面對大量的專業(yè)知識、繁重的日常咨詢；與日俱增的咨詢用戶面對客服響應慢、等待時間長、咨詢時間限制多；企業(yè)面對人力成本提高、服務標準化程度難以保證等多重現(xiàn)實問題不斷凸顯；

　　人工客服的工作強度大、部分內容模式化等所導致的工作內容枯燥、負面情緒多，大量低質接待導致實際轉化率低，伴隨著用戶等待時間長、體驗效果差等諸多問題，使我國企業(yè)客服的缺口不斷增大，企業(yè)內部客服管理問題更加難以控制。如何用有限的高質量客服資源來滿足不斷增長的用戶需求成為了企業(yè)急需結局的困境，如何獲得高質量全時段的人工服務也成為用戶所需。數(shù)字金融時代，如何依靠科技手段有效解決問題，智能客服的應用，讓智能客服+人工客服成為了企業(yè)的破局之法。

　　語音智能客服簡單來理解，就是一種非人工的智能機器人，其本質是用機器模擬人工（使用自然語言）與用戶進行交流的人工智能信息系統(tǒng)，它讓機器完成與人的無障礙交流。它采用自然語言理解、機器學習技術在內的多項智能人機交互技術，能夠識別并理解用戶語音形式提出的問題，通過語義分析理解用戶意圖，并以人性化的方式與用戶溝通，向用戶提供信息咨詢等相關服務。

　　據(jù)權威統(tǒng)計，智能客服在應用中已經能夠解決85%的常見問題，且其花費是人工客服支出的10%，極大的滿足了企業(yè)“降本增效”的發(fā)展愿望。

　　智能客服可以達到日處理量800-1000通，而人工客服常規(guī)日處理量為200-300通電話。智能客服通過一些自動化操作減少重復工作過程，例如：自動回復、快捷回復功能，機器人優(yōu)先接待等服務，積累優(yōu)秀話術……有效提升了工作效率，人力成本降低40%，精準回復客戶的問題。

　　智能引導功能，有效快捷地引導客戶咨詢確保服務的及時性和有效性，保證良好高效的客服服務質量；對話分配機制，根據(jù)前期智能化引導或者工單等功能進行預留判斷，智能分配，減少重復操作，節(jié)約用戶時間，提升客戶滿意度；實時輔助功能，通過問題關鍵詞檢索標準話術，在用戶咨詢過程中利用統(tǒng)一高標準服務有效解決用戶問題，提升用戶滿意度。

　　3、7 * 24h不間斷智能客服，利用語料庫與自動學習積累優(yōu)秀話術，有效對客服質量進行提升，有效緩解以往坐席流動率高，培訓成本高、后續(xù)服務支持無法保證的問題。

　　AI技術時代，機器人知識庫即機器學習功能，利用豐富語料庫進行機器學習，而非傳統(tǒng)模型，讓機器學習用戶意圖，更加智慧；機器人還可根據(jù)用戶的輸入進行智能推薦，匹配知識庫的問題。

　　在客服界面針對用戶提問實時推薦最佳答案，并且輔助快速檢索知識庫內容入口，在效率提升基礎上實現(xiàn)了智能營銷、“知識庫營銷” ，實現(xiàn)提效增益。

　　數(shù)據(jù)大屏、工單系統(tǒng)等功能，在后臺有限監(jiān)管數(shù)據(jù)，通過實時了解有效的管理客服服務質量，優(yōu)化服務流程與質量。通過數(shù)據(jù)管理有效的精準用戶畫像，便于對用戶的垂直細化分析，增強數(shù)字營銷能力，以便客服對客戶的問題進行預判，降低溝通成本。

　　1、人工客服難找到。企業(yè)在設置智能客服時，有時為了節(jié)約人力成本，會將連接人工客服的連接口設置的比較深，或者沒有設置跳轉至人工客服的跳轉節(jié)點，也就是我們通常所說的找不到人工客服。

　　2、理解不夠智能，這與智能客服的發(fā)展階段有關，也就是我們常理解技術發(fā)展的成熟程度相關。技術發(fā)展不成熟，這種情況通常出現(xiàn)在企業(yè)采購的早期智能產品上，即第一代客服機器人，此類機器人通常會存在語料庫信息不充分、關鍵詞匹配較單一等問題。也就是我們所說的他不智能，聽不懂用戶的問題。

　　3、這與提供智能客服技術的提供商對產品的實際使用場景是否充分理解、是否了解客戶實際使用場景需求有關。（技術服務提供商對產品的實際使用場景不夠理解的表現(xiàn)/會出現(xiàn)的問題）

　　南京大學人工智能學院教授戴新宇教授曾公開表示，“從技術角度要想讓智能客服更“懂”人類的表達，并做出準確回復，需要更好的語音識別技術、自然語言理解生成和更自然的語音合成，而這些都是人工智能研究領域的難點。”

　　第一階段：關鍵詞精準匹配，滿足單一關鍵詞觸發(fā)問答，也就是說你只有通過精準描述到“關鍵詞”，才會得到想要的答案。

　　比如，電話里提問 “話費查詢”，就會獲取相應資料的語音提示。如果回復其他關鍵詞如“如何查話費”，則無法獲取對應結果。這一階段的客服機器人還稱不上智能機器人，準確來說，可以定義為機械客服機器人，它是基于單個關鍵詞的精確匹配，來滿足關鍵詞觸發(fā)詢問。僅適用于及其單一的業(yè)務場景。

　　第二階段：關鍵詞模糊匹配，滿足相近的詞義的關鍵詞觸發(fā)問答。

　　這就是對第一階段的單一關鍵詞觸發(fā)問答升級版，它基于語句字面相似度，對預先定義的問答知識庫進行模糊匹配，實現(xiàn)不同用戶相似問法的回答。比如說，提問“話費查詢”或“如何查話費”，都可以通過“關鍵詞”成功獲取相應信息；但是，它存在需要人工輸入龐大的問答知識庫，維護成本大；對字面相似、含義不同的問法難以區(qū)分，識別率很低問題。

　　第三階段：自然語言分析及語義分析，實現(xiàn)復雜用戶咨詢的更精準的回答。

　　這與上面兩個階段相比較顯然不止是迭代，還是技術的顯著提高。自然語言分析簡言之就是把一個句子拆分，把里面每一個詞加以分析，給每個詞加一個權重，根據(jù)權重的綜合算法來匹配知識庫中的答案。比如，知識庫設定的一個語句是“話費查詢”，當用戶說“我要查話費”時，機器人可以理解用戶意思并給出用戶想要的答案。這一階段的客服機器人已經較為先進，但其準確性依賴底層復雜算法和知識庫維護。

　　第四階段：主流的深度學習，讓機器人更了解人的意圖

　　這是目前最先進的機器學習算法架構，包括循環(huán)神經網(wǎng)絡、卷積神經網(wǎng)絡、LSTM（長短記憶網(wǎng)絡）等。深度學習算法可以通過對上下文建模，提升上下文語義識別能力，從大量未標注的數(shù)據(jù)中進行學習，同時還可以對復雜的情感進行建模，自動實時客服及客戶情感值分析。這個技術架構已部分運用于客服機器人產品，可以幫助機器實現(xiàn)機器自主學習、未知問題學習等。

　　1.   智能語音領域深耕。伴隨AI市場的火熱，各類智能AI公司不斷興起，普強在智能語音AI領域已經擁有超過10年的探索和積累，有著硅谷級專家技術團隊與實用新型科技，先進的技術支撐，獨立研發(fā)的AI芯片與AI建模平臺，建立了長期的技術與大量服務數(shù)據(jù)壁壘優(yōu)勢，資本市場長期看好；

　　2.   與國內金融、保險等領域超過500家知名企業(yè)成功合作案例，超過3萬的可復用模型，語音處理識別率高達93%，領先全行業(yè)，更懂客戶需求，產品與使用場景安全放心，可信賴；

　　3.   強大的實施交付團隊，普強系列語音產品與場景方案均為自主研發(fā)，實際交付方案通過自有交付團隊可實現(xiàn)快速無縫銜接，后續(xù)服務可放心，出現(xiàn)任何問題高效有保證；

　　4.   高比例的續(xù)費客戶

　　普強從最早的專注金融領域與汽車車載領域智能語音技術中不斷被用戶認可，現(xiàn)服務范圍已涵蓋智慧政務、智慧家居、智慧酒店等多領域，如其中中國銀行、光大銀行等客戶已實現(xiàn)全滿期續(xù)費，超比例解決用戶需求，提升企業(yè)效益。