《NLP》AI 對「傳統人工客服"的顛覆！
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引言
近年隨著人工智慧NLP方向的不斷發展，智能客服逐漸代替傳統客服將會是一個大的趨勢。本文將從智能客服行業概述、智能客服行業發展現狀分析、智能客服行業當前面臨的問題以及未來發展趨勢三個方面進行介紹，旨在讓大家對NLP在人工客服這一領域的應用有一個詳細的了解。
一、智能客服行業概述
1、研究背景
通常客服是連接企業與客戶的重要橋樑，極大地影響著企業的銷售成果、品牌影響及市場地位。客服人員培訓成本高、流動性大、 客服效果難以把控且在服務過程中存在大量重複性的問題。如何提升售前轉化，如何優化客服流程，如何從客服數據中發現企業業務問題等， 都是各類大企業（移動、聯通、銀行、京東、阿里巴巴等）面臨的普遍問題。
2、研究目標
基於以上背景，研究人員們想通過科學技術在某些固定場景下，代替人來完成重複問題的回答，緩解人工客服人員的壓力，進而節約成本。
3、我國客服軟體的發展歷程
客戶服務的概念來源於美國，早是在1956年由泛美航空公司推出客服中 心，用於客戶機票預訂。90年代末，以呼叫中心為主的客服系統進入中國，而後隨著互聯網、移動 互聯網、雲計算、AI等技術的應用普及演化出多種形態。總的來說，我國客服軟體市場大致經歷了三個發展階段：傳統呼叫中心軟體、 PC網頁在線客服+傳統客服軟體、雲客服+客服機器人的智能客服階段。如下圖：
二、智能客服行業發展現狀分析
1、客服軟體行業產業鏈
與大多企業信息化產業類似，客服軟體行業也呈現出從上游基礎設施廠商、 到上中游技術廠商、中游產品服務廠商、再到中下游系統集成商的產業鏈構 成，如下圖所示。
不過，新興技術的出現往往會改變一個行業的產業鏈格局，客服行業也不例外，智能客服公司正通過SaaS和AI技術重塑客服行業原有產業鏈格局 。
2、客服行業產業鏈格局的演化
從當前客服產業鏈構成情況來看，上游基礎設施環節已經發展成熟，少數巨 頭壟斷市場。未來，他們會繼續向下游延伸，構建企業服務生態。
上中游AI技術提供商除了科大訊飛較為強勢，其他智能語音技術創業公司由 於所切產業鏈環節較小，且規模較小，因此地位較弱。
中遊客服產品提供商中，雲客服廠商經過幾年競爭，頭部幾家已脫穎而出， 但仍未長出巨頭，競爭依然激烈。與此同時，為了擺脫對客服機器人廠商的 技術依賴，雲客服廠商在過去一兩年紛紛開始自研AI技術，同時整合產品和 服務經驗，通過提供行業解決方案，向下游延伸，以提升產業鏈地位和價值空間。客服機器人廠商由於直接提供產品/服務，因此在具備高壁壘的同時，也擁有比上中游AI技術公司更強的話語權，但相比提供全套產品的雲客服公司，地位又相對較弱。未來，他們既可以補足其他客服產品，與雲客服廠商競爭，也可以用AI幫助企業做智能化轉型，實現換維競爭。
傳統行業IT軟體及系統集成商雖然依靠穩固的大客戶關係以及豐富的行業經 驗，在產業鏈上具備較強的話語權，但如果不能積極擁抱新技術，提升服務， 未來市場地位也岌岌可危，尤其是單純的集成商目前話語權已經在逐漸減弱。
3、智能客服產業規模及市場分析
目光移到增量市場。由於客服人員招人難、培訓成本高、流動性大，不易管理， 而客服機器人可以全天24小時工作，還能通過實時數據反饋不斷學習，企業有 足夠的動力用客服機器人取代一部分人工客服。根據智能客服廠商給出的數據， 客服機器人正在以40-50%的比例替代人工客服工作。
中國大約有500萬全職客服，以年平均工資6萬計算，再加上硬體設備和基礎設 施，整體規模約4000億人民幣。按照40-50%的替代比例，並排除場地、設備 等基礎設施以及甲方預算縮減，大概會有200-300億規模留給智能客服公司。
除了取代部分人工的客服機器人，AI也在變革企業傳統的線下客服交互方式。 隨著智能設備、物聯網的普及，各種設備也將成為企業服務客戶的入口和新興 場景，智能客服公司、尤其是AI公司有機會在千億智能設備交互市場中分得 200-300億規模。
4、客服機器人底層技術
客服機器人並非近兩年才出現的新鮮事物，只不過在不同發展階段，它所依 賴的底層技術有所差別，導致其效果不盡相同。
縱觀客服機器人的發展歷程，其底層技術大體經歷了四個階段：
?第一階段是基於關鍵詞匹配的「檢索式機器人」；
?第二階段是運用一定模板，支持多個詞匹配，並具有模糊查詢能力；
?第三階段是在關鍵詞匹配的基礎上引入了搜索技術，根據文本相關性進行 排序；
?第四階段是以神經網路為基礎，用深度學習理解意圖。
目前，行業內一些做客服機器人較早的公司早期都是基於關鍵詞和模版匹配技 術。後來搜索引擎的出現以及相關的搜索技術和NLP技術的發展，使得客服機 器人能夠在關鍵詞匹配的基礎上對文本進行相關性排序。深度學習演算法的突破 又為原來的搜索技術和NLP技術注入了新的能力，計算機能夠通過神經網路模 型進行學習，理解文本意圖 。
三、智能客服行業面臨的問題及未來發展趨勢
1、現在遇到的問題
底層技術不完善：AI技術人才成本極高，對於收入和盈利狀況都不夠理想的雲客服公 司來說，投入巨資搭建AI團隊無疑是一項豪賭，賭的是未來，危險的是現在。 在整體宏觀經濟下滑、市場資金短缺的情況下，這樣做無疑會增加經營風險。 加上市場競爭激烈，AI產品短期內難以快速獲得高額回報。而客服機器人公司 技術投入更大，加上AI技術本身的高資金和人才投入壁壘，使得創業公司難以 和巨頭比肩，未來有可能遭遇巨頭技術開源或平台化衝擊。同時，NLP相關底 層技術尚未完全成熟。
產業服務不成熟，獲客成本高：當前，雲客服廠商產品趨於同質化，大多企業從服務互聯網行業客戶起家，由 於互聯網行業業務較淺，導致對大客戶的深度服務能力欠缺。
2、智能客服未來的發展趨勢
技術方面-地層技術平台化：巨頭對底層核心技術的開源往往會改變一個行業的原有生態和格局。不久前， Google Assistant的驚艷對話技術表現對智能客服行業來說無疑是重磅一 擊。而在國內，同樣投入巨資研發AI的百度也擁有了世界級水平的AI對話系 統，相比自己做客服，通過平台化戰略為產品廠商賦能，把握未來中文交互 的核心入口，是其很有可能做出的戰略選擇。屆時，智能客服企業在底層技 術上將站在同一起跑線，行業競爭的重心就會完全轉移到產品和服務客戶的 能力，因此，在投入AI技術的同時，如何通過提升產品和服務能力，在少數 幾個行業實現規模化複製，構建行業壁壘，對於企業來說尤為重要。
應用方面-加速客服、營銷、銷售等企業等服務場景智能化。SaaS的出現使企業快速、低成本地搭建一套完整的客服系統成為可能，而 AI技術又通過效率和體驗提升對企業原有客服、營銷、銷售流程進行了優化， 這種優化並不僅僅是通過客服機器人這一單一環節，還包括整個業務場景的 打通、數據的智能分析等。未來，智能客服企業將通過雲客服工具、智能AI 交互、智能數據分析等技術，為企業實現全業務和服務流程的智能化，同時 也要求智能客服企業要從單純提供產品和輕度服務，轉向提供深度服務和運 營諮詢的服務導向型公司。
四、總結
本文主要講了AI對傳統人工客服格局的影響，以及客服行業的遇到的問題及未來的發展趨勢。可以看出這一領域在未來的發展潛力是非常大的，所以小夥伴們不要質疑自己的研究方向，未來NLP前景是很廣的，fighting！！！，與君共勉
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