智能客服的“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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发表于 2022-4-5 16:08:42
