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智能客服3.0:从解决问题,到关怀客户

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发表于 2022-4-5 16:08:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
智能客服“走红”,其实也就是这几年的事。对于2C企业而言,它可应对大部分的重复性、通用性问题,极大缩短响应时间,明显提高处理效率,同时24小时在线,随时答复消费者,有利于减少经营成本,其降幅能轻松超过50%,企业对此自然是趋之若鹜,或自建,或采购,积极地享受这份科技大红利。
当前,智能客服广泛普及已是不争的事实,然而正如媒体所言,在创造便利的同时,也带来了一系列不够智能的扎心现象,让本已伤神于各种烦恼的消费者雪上加霜,有网友甚至留下了这样的吐槽:“有时智能客服就是在挑战人的血压。”不久前,江苏省消保委发布的《数字化背景下客户服务便利度消费调查报告》显示,在参与调查的消费者中,52.9%的消费者遇到过客服沟通障碍问题。遇到过上述问题的人中有71.2%的消费者称遇到机器人“答非所问”、不智能的问题,23.6%的消费者表示无法找到人工客服或遭遇人工客服踢皮球现象。
智能客服的乱象,让人失望的种种,主要还是源于三大维度的缺陷:
  
技术的低能
智能客服的发展受制于底层技术的成熟度。南京大学人工智能学院教授戴新宇表示,从技术角度要想让智能客服更“懂”人类的表达,并做出准确回复,需要更好的语音识别技术、自然语言理解、自然语言生成以及更拟真的语音合成,而这些都是人工智能研究领域的难点。其中,语义理解与情感计算可谓是客服机器人的核心。这两门艰深的NLP技术,哪怕专业的AI公司想登堂入室,都得跨过极高门槛,真正有所建树者寥寥,更不用说其他企业,包括一些注重科技创新的互联网公司,往往就忽略了语义理解的重要性,不曾稳扎稳打地进行研发及积累,因此智能客服才会让人觉得像“智障客服”。此外,很多企业的智能知识库也不够完善,导致智能客服与消费者多元的语言类型匹配程度很低,甚至无法匹配。智能客服不智能,归根结底是由于不理解顾客的问题和没能力回答客户的问题,所以一流的NLP技术和智能知识库是关键中的关键。
策略的失当
再厉害的智能机器人也不可能解决所有问题,永远必须为客户留一扇通往人工坐席的门,及时做出有效的回应,而很多企业在这方面都安排得不尽如人意。江苏省消保委主张,智能客服与人工客服并非互相取代的关系,部署了智能客服,不代表人工客服就可以缺席,应通过人机协同更好地回应消费者诉求。针对某些特殊领域、特殊群体,应该实现一键转人工,而不能让用户陷入“找人工—返回初始页面—找人工”的痛苦循环中。
认知的偏差
企业其实很容易产生迷思,太过看重自身利益,却漠视了用户的利益,正如江苏省消保委在报告中所言:除了技术因素,一些企业过于重视智能化、低成本,却忽略了便利化和消费者的满意度。部分企业为了上系统而上系统,并未将技术能力、对话理解和交互能力、知识管理能力及运营优化能力纳入考察范围;部分企业为省钱,采购了廉价的智能客服,那表现肯定不会多给力,后续的运营、维护、二次开发或许更昂贵;还有很多互联网企业将平台视作根本,平台上的用户并不是有血有肉的人,而是富含商机的流量,何必要花时间、精力和资金去关注流量的感受呢?所以其智能客服更像摆设,用来装点门面,既可契合科技品牌调性,也能满足监管要求。若要论实际效果,恐怕只能用“敷衍”来形容,最基本的客户诉求都解决不了,遑论千人千面服务、人性化关怀了。所以,牛逼的互联网企业却没有牛逼的客服,这种怪象有着自洽的内在逻辑,一点都不奇怪。
当然,现实世界中,这三大缺陷并非独立存在,常常是彼此勾连,互有交集,导致拙劣糟心的智能客服泛滥,最终受伤的却都是消费者。对此,企业可以打太极踢皮球,然而国家却是在实打实地关心广大群众的消费体验。《人民日报》、《中国青年报》的文章就发出了很明确的信号——要保障消费者充分享受客服智能化带来的便利,促进消费升级。
搭建优质的智能客服系统,现在动手,还为时未晚。再延宕下去,失去的就不仅仅是口碑,不仅仅是舆论,而是大批的客户
智能客服的进化之路
企业的策略可以调整,认知可以纠正,但应用卓越的技术,打造出众的产品,增强智能客服的性能,大幅度提升用户的交互体验,就是竹间智能等AI公司所背负的使命了。国内的智能客服自问世至今,短短几年间,大致经历了三代的更迭升级:
智能客服1.0
根据传统的在线客服系统研发而成,在线上聊天基础上增加关键词识别,就形成了大家常看到的系统。你问一个问题,客服就会反复问你需要的是不是某种服务,它无法真正明白客户的话,只是通过一些简单的工具,来减轻人工坐席的工作负担。这是最古老的形态,国外基本已处在淘汰边缘,国内仍有不少厂商在使用。
智能客服2.0
依然基于关键词,在工具基础上再添加一些模板和规则,现在最新的系统还会加上一些算法模型,使其介于传统客服系统和真正由人工智能驱动的客服系统之间。它的功能有所丰富,可以通过菜单来引导客户,类似于语音自助服务 IVR 的做法,让客户逐层选择菜单来梳理问题,但却同样不能理解客户,最多是根据菜单猜测你的用意,所以大家仍会觉得它答非所问,不知所云。目前大部分厂商都停留在这个阶段。


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