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智能客服发展趋势是怎样的，其市场前景分析

在人工智能领域 ， 智能客服是一个落地相对容易、技术相对成熟的应用实践 。以智能客服为对象 ， 梳理其发展历程、系统建设、市场推广 。尽情享受~
在2018 I/O开发者大会上 ， 谷歌展示了对话机器人Duplex 。
双工完成了两项任务:
第一项任务 ， 预定理发服务； 第二项任务 ， 一个预定就餐的电话接待 。其实Duplex扮演的是智能客服的角色 。
在人工智能领域 ， 智能客服应该是比较容易落地的 ， 技术也比较成熟 。这是因为客服领域的场景路径具有相对清晰的特点 ， 决定了基于全量数据进行高并发需求处理的人工智能在客服领域将大有可为 。
目前 ， 基于大数据、云计算、深度学习等领先的人工智能技术 ， 智能客服已经可以实现自答、业务办理、故障诊断等一系列复杂操作 。 ， 实现大部分客服行业的响应需求 ， 快速高效解决用户问题 。
据2018年5月发布的《中国智能客服行业研究报告》统计 ， 中国全职客服约500万人 ， 平均年薪6万元 。加上硬件和基础设施 ， 整体规模在4000亿左右 。
如此巨大的市场 ， 必然会让很多企业对智能客服趋之若鹜 。但是为什么还没有独角兽公司出现呢？
虽然这是人工智能中最容易的项目 ， 而且技术也比较成熟 ， 但是相关企业要想开发建设一个人工智能客服系统 ， 要投入多少资金呢？
企业是自己搭建智能客服系统 ， 还是找一个合适的智能客服平台厂商 ， 站在“巨人”的肩膀上 ， 用自己的能力打造自己的智慧？
Can客户服务解决方案 。
今天就来聊聊 。
一、客服系统的发展历程 中国客服软件市场大致经历了三个发展阶段:传统呼叫中心软件、PC网页在线客服+传统客服软件、云客服+客服机器人的智能客服阶段 。
2000年以前 ， 互联网尚未普及 ， 客服主要以电话沟通为主 。2000-2010年间 ， 得益于计算机技术、计算机电话集成技术（CTI）、网络技术、多媒体机技术以及CRM、BI、ERP、OA等企业信息化应用的集成 ， 客服系统跳出单一的电话沟通出现了网页在线客服等多种客服渠道 。而过去近十年 ， 移动互联网、云计算、大数据和AI技术的发展又将传统呼叫中心和客服软件带入了SaaS和智能化时代 。一方面全新的SaaS模式使得企业搭建客服中心的成本大大降低 ， SaaS模式逐渐普及 ， 早期提供呼叫中心硬件设备的厂商已经延伸到中下游 ， 为外企、国企等大型客户提供本地客服中心解决方案 。从目前客服产业链的构成来看 ， 上游基础设施环节已经成熟 ， 少数巨头垄断市场 。未来 ， 他们将继续向下游延伸 ， 构建企业服务生态圈 。
在中游的客服产品提供商中 ， 经过几年的竞争 ， 前几个云客服厂商已经脱颖而出 ， 但仍然没有成长为巨头 ， 竞争依然激烈 。产品功能更加丰富 ， 应用场景从客服延伸到销售营销 。另一方面 ， 客服机器人通过辅助人工 ， 回答简单重复的问题 ， 大大提高了人工客服的工作效率 。同时 ， AI也在从各个方面改变企业客服的交互模式 ， 加速线上线下客服的智能化升级 。
二、智能客服系统搭建 智能客服系统主要基于自然语言处理、大规模机器学习和深度学习技术 。它利用海量数据构建对话模型 ， 结合多轮对话和实时反馈自学习 ， 精准识别用户意图 ， 支持文本、语音、图片等富媒体交互 ， 可实现语义分析和多形式对话 。
任务对话服务:
定制服务 ， 通过与用户的多轮交互 ， 实现快递查询、订购、医生预诊等服务功能 。
商务咨询服务:
通过QA知识库 ， 快速响应用户的问题咨询服务 。常见问题解答 。
2. 智能客服系统的技术构架 (1)基于知识库答案的智能客服系统
基于知识库答案的智能客服系统采用检索或分类模型实现 。
检索答案的过程是:
首先对用户的输入问题做处理 ， 如分词、抽取关键词、同义词扩展、计算句子向量等；然后基于处理结果在知识库中做检索匹配 ， 例如利用BM25、TF-IDF或者向量相似度等匹配出一个问题集合 ， 这类似推荐系统中的召回过程；由于我们是一个问答系统 ， 最终是直接返回给用户一个答案 ， 因此需要从问题集合中挑出最相似的那个问题 ， 这里会对问题集合做重排序 ， 例如利用规则、机器学习或者深度学习模型做排序 ， 每个问题会被打上一个分值 ， 最终挑选出top1 ， 将这个问题对应的答案返回给用户 ， 这就完成了一次对话流程 。在实际应用中 ， 我们还会设置一个阈值来保证答案的准确性 。如果每个问题的得分低于阈值 ， 我们会将前几个问题以列表的形式返回给用户 。最终用户可以选择他想问的问题 ， 然后得到具体的答案 。


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