客服并不是一个企业的核心部门，但客服满意度却实实在在影响着用户的行为及产品的购买率

　　人工客服的工作强度大、部分内容模式化等所导致的工作内容枯燥、负面情绪多，大量低质接待导致实际转化率低，伴随着用户等待时间长、体验效果差等诸多问题，使我国企业客服的缺口不断增大，企业内部客服管理问题更加难以控制。如何用有限的高质量客服资源来满足不断增长的用户需求成为了企业急需结局的困境，如何获得高质量全时段的人工服务也成为用户所需。数字金融时代，如何依靠科技手段有效解决问题，智能客服的应用，让智能客服+人工客服成为了企业的破局之法。

　　语音智能客服是什么？

　　据权威统计，智能客服在应用中已经能够解决85%的常见问题，且其花费是人工客服支出的10%，极大的满足了企业“降本增效”的发展愿望。

　　1、智能客服节省人力成本，提高客服效率

　　智能客服可以达到日处理量800-1000通，而人工客服常规日处理量为200-300通电话。智能客服通过一些自动化操作减少重复工作过程，例如：自动回复、快捷回复功能，机器人优先接待等服务，积累优秀话术……有效提升了工作效率，人力成本降低40%，精准回复客户的问题。

　　2、智能客服可以提供统一的服务标准，切实提高客户满意度

　　智能引导功能，有效快捷地引导客户咨询确保服务的及时性和有效性，保证良好高效的客服服务质量；对话分配机制，根据前期智能化引导或者工单等功能进行预留判断，智能分配，减少重复操作，节约用户时间，提升客户满意度；实时辅助功能，通过问题关键词检索标准话术，在用户咨询过程中利用统一高标准服务有效解决用户问题，提升用户满意度。

　　3、7 * 24h不间断智能客服，利用语料库与自动学习积累优秀话术，有效对客服质量进行提升，有效缓解以往坐席流动率高，培训成本高、后续服务支持无法保证的问题。

　　4、多功能人机辅助、离线分析等技术应用

　　AI技术时代，机器人知识库即机器学习功能，利用丰富语料库进行机器学习，而非传统模型，让机器学习用户意图，更加智慧；机器人还可根据用户的输入进行智能推荐，匹配知识库的问题。

　　在客服界面针对用户提问实时推荐最佳答案，并且辅助快速检索知识库内容入口，在效率提升基础上实现了智能营销、“知识库营销” ，实现提效增益。

　　5、数据管理与大数据分析

　　我们先来看一下这件事情的成因

　　3、这与提供智能客服技术的提供商对产品的实际使用场景是否充分理解、是否了解客户实际使用场景需求有关。（技术服务提供商对产品的实际使用场景不够理解的表现/会出现的问题）

　　南京大学人工智能学院教授戴新宇教授曾公开表示，“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、自然语言理解生成和更自然的语音合成，而这些都是人工智能研究领域的难点。”

　　智能客服机器人发展的四个阶段

　　第一阶段：关键词精准匹配，满足单一关键词触发问答，也就是说你只有通过精准描述到“关键词”，才会得到想要的答案。

　　比如，电话里提问 “话费查询”，就会获取相应资料的语音提示。如果回复其他关键词如“如何查话费”，则无法获取对应结果。这一阶段的客服机器人还称不上智能机器人，准确来说，可以定义为机械客服机器人，它是基于单个关键词的精确匹配，来满足关键词触发询问。仅适用于及其单一的业务场景。

　　第二阶段：关键词模糊匹配，满足相近的词义的关键词触发问答。

　　第三阶段：自然语言分析及语义分析，实现复杂用户咨询的更精准的回答。

　　这与上面两个阶段相比较显然不止是迭代，还是技术的显着提高。自然语言分析简言之就是把一个句子拆分，把里面每一个词加以分析，给每个词加一个权重，根据权重的综合算法来匹配知识库中的答案。比如，知识库设定的一个语句是“话费查询”，当用户说“我要查话费”时，机器人可以理解用户意思并给出用户想要的答案。这一阶段的客服机器人已经较为先进，但其准确性依赖底层复杂算法和知识库维护。

　　第四阶段：主流的深度学习，让机器人更了解人的意图

　　这是目前最先进的机器学习算法架构，包括循环神经网络、卷积神经网络、LSTM（长短记忆网络）等。深度学习算法可以通过对上下文建模，提升上下文语义识别能力，从大量未标注的数据中进行学习，同时还可以对复杂的情感进行建模，自动实时客服及客户情感值分析。这个技术架构已部分运用于客服机器人产品，可以帮助机器实现机器自主学习、未知问题学习等。

　　4.高比例的续费客户