前言：
人工智能在客服中心如何发展？如何利用大数据、云计算等新技术应用到日常的客服工作？智能客服能帮助客服中心的服务水平或营销能力提升多少？
在上述问题的行业内讨论中，多位同仁都有提到客服系统的现状：业务维度的系统需求受到产品制约，规划的服务场景在系统中无法实现等等。可见传统的客服系统无法适应快速的业务发展所带来的需求。
今天我们就来谈一下客服中心的智能客服平台系统需求的设计思路，以及那些可以操作的能够有所帮助的具体需求。
客户服务中心的发展趋势
1. 客户服务中心在朝着全媒体、全流程的集约型服务中心的方向进行发展。
2. 服务方式上呈现出在统一业务标准的情况下提供个性化顾问式服务，场景化服务和智能化服务的新趋势。
3. 客服系统工具从不同的单一产品转变成多元化，智能化，模块集成的智能客服平台。
智能客服平台的建设和实施需要准备充分
1. 系统需求的目标评估：效率优先、风险预判、价值评估
客服平台的规划和建设实施，需要客户中心从业的领军者有远期规划，以提升用户使用感受为主的效率优先为原则。这里的用户不仅是产品的最终使用者，也包括客户服务中心的内部客户，同时需要注意的是效率优先不等于盲目上线。
对系统需求的建设实施进行风险做预判，严格的管控项目实施环节和成果验证。平台的运行稳定性和低故障率是智能化客服平台能够成功的保证。
对需求进行价值评估，有效的成本控制，保证系统需求的同时成本化管理，系统需求的建设和采购是否有价值。
2. 业务知识准备: 标准化、场景化和智能化
一个好用的系统或平台离不开完备的业务知识体系和内容建设。打铁还需自身硬，系统有限制的时候，已内容为王，一样可以服务好你的用户。
运用知识管理的方法，把客服知识体系理的清，让客服人员用的顺，客户理解容易懂。结合客服行业的共性，可以从四个维度模块进行标准化、场景化和智能化的知识建设：
实践中告诉我，模块化的平台建设方式需要有完备的业务知识体系做支撑，当然也可以在平台建设的项目中同期优先进行。
3. 选择适合的：了解产品，行业交流，平台模块设计
在系统需求的建设实施中，需要了解不同客服产品的特点和优势，还要多和行业伙伴进行经验交流，对已经使用新系统或新功能产品的行业进行调研，结合自己的业务需求进行智能客服平台的设计规划，根据自己企业的岗位模块、业务模块、技术模块贴合自己的的实际情况进行系统建设和产品选择。
智能客服平台的模块化思维和那些可以帮助到我们的需求
智能客服平台建设如何落地，怎么实施？ 开发或采购的新平台又能满足多长时间的使用需求？能否应对业务维度或服务定位的不断转变? 今天给大家带来整理了一份智能化客服平台建设的模块化思维方法和一些具体需求。
模块化的方法可以从多个维度进行拆分：各维度可以相互关联、辅助。
1. 客服中心的岗位分工划分为不同的使用模块：
我们可以做这样的划分出 ：热线业务模块;在线业务模块；智能客服模块；IT硬件网络模块；培训、质检、回访等等不同的职能岗位模块。不同业务岗位使用的需求进行汇总和融合，不同岗位模块的需求在平台建设实施中可以按照紧急程度进行优先排序或并行设计。
具体需求上可以有：
培训的私有云服务器的系统化搭建，实现碎片化、灵活性的学习文字、音频或视讯类知识；
质检的智能语音、文字质检，提高质检覆盖率，智能判断从业人员在服务中产生的风险，进行及时规避；
智能知识库的知识推送和客服辅助，减少客服从业人员的繁杂的知识内容记忆，业务的内容输出可以做到一致性，客服辅助可以提供统一的客服规范，在可控的情况下允许客服个性化服务。
2. 客服中心的工作场景进行不同业务模块的划分：
在业务知识体系下，将不同的业务和交互场景进行统一标准的模块拆分。通常可以按照产品维度对业务进行拆分，具体来说，可以对用户的不同产品下的业务需求场景如购买意向、售后咨询、业务办理进行场景的模块化整理。
不同业务模块可以提供匹配的技术模块的系统支撑；简单场景下简化客服的操作和业务判断，优化不同业务和场景的工作流程和步骤节点的页面呈现。
例如：
营销的业务场景，可以通过平台对接用户画像的大数据分析，进行精准的定位营销。通过针对性的营销提高销售的成功率和用户产品需求的协同服务。
售后业务场景设计 : 通过用户的使用维度数据和产品的系统信息进行数分析，预判用户的业务需求，在客服平台配置用户需求信息的推送能，通过来话弹窗，快速定位和受理并解决用户的问题。
在线自助客服的场景，用户可以通过网页，社交软件，手机客户端的多渠道咨询业务，自助办理业务。企业也可以通过模块化的场景设计对接技术手段进行营销，售后方面主动提供业务预办理或依托图像识别的智能技术直接在线完成业务办理。
3. 按照技术手保障段划分实施的任务模块：
云技术模块：硬件方面通过Thin Client(瘦客户机)对接前端和数据库服务器，采用集中的云存储的方式，替代传统的一席一台全配置电脑。不仅降低硬件采购成本，在信息安全和系统维护投入上也更加高效、可控。还可以通过软电话进行CTI集成到客服平台，降低话机的硬件配置成本。
大数据模块：对用户的账户数据，行为数据进行分析。把用户精准画像在不同业务场景进行应用，模定化定制的功能的使用和开发，还可以专项的进行结果验证用以改进和优化使用大数据功能的不同场景。体现模块化可以灵活定制的特点。
BI模块：现有的一些系统或平台对于客服中心系统中大量的指标数据和指标模型分析维度僵化，不一定符合用户的实际需求场景。业务场景的数据中指标定义不明确，数据项重复等情况，还会导致分析工作量过于繁杂。数据报表分析的智能化运用，通过客服平台的模块化的管理，不同模块的数据指标的表单项可以进行灵活的自定义和微调。
项目支撑：模块化的优势是灵活，高效，但也会貌似有些分散，那么我们用一个“项目大脑”把所有模块进行统一控制和调配。“项目大脑”不能是一个人，他需要的是技术、业务、和有战略思维的专项小组，集合整体的智慧去完成系统需求或智能客服平台的建设。
需要对提出的系统需求进行整体的规划和对未来的预判分析。产品和业务定位一定要确认清楚，如果你的定位有问题，再好的系统也发挥不出作用。
在项目的实施保障方面，风险预判越充分，在实施过程中遇到的阻力就会越小。由项目指挥小组统一分工，多模块协同工作，各模块分别校验工作成果，如有问题可以及时纠正单独的模块。
小结：
智能时代，不是机器代替多少人供，相反在智能化的发展过程中，智能客服平台产品还需要依靠人的劳动，由人去赋予服务场景中更多主动性及服务性内容。
依托于主动性、智能化的服务，智能客服能为企业创造足够大的业务发展潜力。智能客服平台的核心是尽可能多地优化人力结构配置，节约成本；使用户的问题得到高效率解决，同时还可以在特定场景的服务中的产生精准的营销机会。
无论企业自己开发做更好的服务工具，还是选择成为一款新的智能客服产品，都需要对应用场景的设计，对技术潜力的深挖，更需要系统产品贴近客服的操作和使用需求。
模块化智能客服平台最终是让客户服务中心的从业人员的工作方式更加简单、高效，在智能、自动化的平台实现更好的易用性。
