呼叫中心2.0時代的典型特征是人工智能的引進(jìn)，在呼叫中心領(lǐng)域稱之為智能客服，在國內(nèi)已經(jīng)有了不少的應(yīng)用。他主要解決的問題包括：7x24小時（服務(wù)時間）、高峰期無響應(yīng)（相應(yīng)速度），客服培訓(xùn)、流動成本大（服務(wù)成本和培訓(xùn)成本），潛在客戶不精準(zhǔn)、無法精準(zhǔn)營銷（精準(zhǔn)營銷），移動服務(wù)渠道淪為無客服響應(yīng)的“啞巴”（渠道延伸），第三方合作、數(shù)據(jù)敏感不便共享（數(shù)據(jù)安全）等等問題。

“人工智能技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合，將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來革命性變化。”         ---習(xí)近平主席于G20峰會

國家發(fā)展改革委宣布，為加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，由國家發(fā)改委、科技部、工信部、中央網(wǎng)信辦制定的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實(shí)施方案》日前正式印發(fā)，計劃到2018年，基本建立人工智能的產(chǎn)業(yè)、服務(wù)和標(biāo)準(zhǔn)化體系，實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)突破，培育若干全球領(lǐng)先的人工智能骨干企業(yè)。目前，谷歌、IBM等國際巨頭紛紛布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，力圖掌握人工智能時代的主動權(quán)。中科院副院長、中國人工智能學(xué)會副理事長譚鐵牛院士介紹，2015年全球人工智能市場規(guī)模為1270億美元，今年預(yù)計將達(dá)到1650億美元，到2018年預(yù)計超過2000億美元。

近幾年，交通、電力、金融、公共事業(yè)等行業(yè)面臨著巨大的客服壓力，在海量信息及每天數(shù)以萬計的查詢壓力之下，傳統(tǒng)服務(wù)模式早已不堪重負(fù)，其整體服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)都受到了很大的影響。以客戶服務(wù)為主導(dǎo)運(yùn)營的行業(yè)，正面臨著巨大的技術(shù)變革、市場變動。

在傳統(tǒng)企業(yè)向移動互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型中，傳統(tǒng)客服系統(tǒng)無法很好解決客服人員同用戶之間多渠道的有效溝通，成本高，效率低；數(shù)據(jù)說話的時代，傳統(tǒng)電話溝通已無法為企業(yè)管理帶來更多價值；市場有痛點(diǎn)，又有空間。

新一代智能客服平臺簡介

智能呼叫中心客服客服的定義是用機(jī)器模擬人工客服進(jìn)行在線問答服務(wù)的產(chǎn)品。典型的智能客服的運(yùn)用場合主要是：“客戶向在線客服進(jìn)行大量售前、售后重復(fù)性咨詢”。

新一代核心系統(tǒng)設(shè)計理念是采用人工智能與客戶服務(wù)相結(jié)合——智能客服，其核心功能由語義引擎、知識庫、數(shù)據(jù)處理三部分組成。

語義引擎用來聽懂客戶的話；

知識庫存儲積累客戶問題數(shù)據(jù)庫；

數(shù)據(jù)處理用來自我提升語義引擎識別能力和完善客戶服務(wù)知識庫。

智能客服領(lǐng)域的核心技術(shù)包括自然語音處理技術(shù)、語義分析技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識發(fā)散、大數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵的技術(shù)。

智能客服機(jī)器人的服務(wù)范圍： 

目前智能客服機(jī)器人可應(yīng)用于：用戶智能咨詢、業(yè)務(wù)查詢辦理、產(chǎn)品營銷推廣、熱門商品導(dǎo)購、常用問題陪聊、出行問答等高粘性服務(wù)場景。

7×24小時不間斷地提供一對多應(yīng)答服務(wù)，因機(jī)器服務(wù)和人工值守不同，系統(tǒng)可以不受人的情緒、疲勞程度、工作環(huán)境等客觀因素影響，能夠保障服務(wù)質(zhì)量及服務(wù)水平的一致性和可控性。

智能客服在呼叫中心中的數(shù)據(jù)處理的目的主要是：

• 實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的基于行業(yè)的智能對話知識庫
• 人工坐席服務(wù)質(zhì)量評價
• 用戶行為分析后更豐富的服務(wù)場景的挖掘
• 實(shí)時數(shù)據(jù)可視圖表，提供可視化預(yù)警、推斷服務(wù)

要完美的處理來自呼叫中心的各類數(shù)據(jù)，尤其是大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，有以下幾個關(guān)鍵的問題需要解決。

NLP語意引擎（能讀懂問題）：NLP語義引擎功能將接收到文字、語音等信息，進(jìn)行過濾、糾錯、分詞、詞性標(biāo)注等智能操作。如客戶在微信服務(wù)號輸入“我的卡丟了該怎么辦？”，NLP語義引擎模塊能夠準(zhǔn)確迅速的通過分詞、標(biāo)注識別出客戶的目的——咨詢卡片丟失了如何辦理掛失，從而提取出標(biāo)準(zhǔn)化的語義結(jié)構(gòu)“卡片掛失”。

 NLP搜索引擎（會匹配答案）：知識庫內(nèi)積累大量服務(wù)業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識、用戶的個性化信息以及業(yè)務(wù)知識，NLP搜索引擎根據(jù)用戶的問題自動匹配合適答案。如知識庫收到“卡片掛失”后，通過智能匹配算法知識庫，挑選出“儲蓄卡掛失”和“信用卡掛失”相關(guān)信息，輸出結(jié)果，讓客戶選擇是需要儲蓄卡還是信用卡，生成人性化的文字內(nèi)容——“請選擇您要掛失的卡片類型：（1）儲蓄賬戶；（2）信用卡。”通過微信服務(wù)號；或其他頁面呈現(xiàn)給客戶，完成智能問答。

客服知識庫管理：這是智能客戶服務(wù)的關(guān)鍵部分，它主要解決知識存儲細(xì)顆粒度、智能搜索、自動回復(fù)、支持文字正文、關(guān)鍵字等，包括圖片、語義識別、地圖等搜索和管理。

客服系統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析：呼叫中心中大量的數(shù)據(jù)是語音、圖片、地圖等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如何做好這部分?jǐn)?shù)據(jù)的分析是智能客服的核心工作。

多渠道快速接入：企業(yè)可以利用智能客服系統(tǒng)的快速多渠道接入功能，創(chuàng)建各種引導(dǎo)及在線服務(wù)，靈活編輯機(jī)器人屬性及智能問答內(nèi)容，讓企業(yè)擁有自己的智能機(jī)器人，為用戶帶來全新的溝通體驗(yàn)。

智能客服產(chǎn)品解決什么問題？

1、7x24小時、高峰期無響應(yīng)

2、客服培訓(xùn)、流動成本大

3、潛在客戶不精準(zhǔn)、無法精準(zhǔn)營銷

4、移動服務(wù)渠道淪為無客服響應(yīng)的“啞巴”

5、第三方合作、數(shù)據(jù)敏感不便共享

結(jié)論：

智能客服機(jī)器人系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域中的一個重要的版塊，主要是解決企業(yè)智能會話問詢、企業(yè)智能營銷、行業(yè)數(shù)據(jù)分析、語音服務(wù)問詢、24小時全年無休接待等需要交互性的業(yè)務(wù)需求問題。

智能客服人機(jī)交互領(lǐng)域，作為高科技深度學(xué)習(xí)的一個基礎(chǔ)領(lǐng)域，一直被行業(yè)所重視。其自然語言處理，語義分析，知識庫建設(shè)，云計算平臺建設(shè)等相關(guān)衍生產(chǎn)品更是層出不窮。未來將發(fā)展成為人工智能領(lǐng)域不可獲缺的基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品，將為企業(yè)提供更多更好的交互性服務(wù)。為企業(yè)和用戶架起一座溝通的智慧橋梁。

 “人工智能技術(shù)引領(lǐng)科技新趨勢”---哈佛商業(yè)評論

 “深度學(xué)習(xí)和機(jī)器智能將席卷全世界”---福布斯

【霍金AI+】的亮點(diǎn)：

亮點(diǎn)一：多渠道快速接入

很多人或許都碰到過這種情況：使用某產(chǎn)品出現(xiàn)了問題，用郵件向客服反映后沒有很快收到回復(fù)。于是，為了盡快解決問題，會將同一個問題反映到官方微信、微博等各個渠道。而各渠道客服回復(fù)效率不同，導(dǎo)致用戶不得不同時跟多個客服交涉……用戶與客服溝通時間成本大大提高，步驟繁瑣、用戶體驗(yàn)差。相對的，對產(chǎn)品的運(yùn)營者而言，要在不同客服平臺上處理同一用戶的提問，工作量也成倍增加了。

可以接入多渠道的客服的信息，并進(jìn)行多渠道回復(fù)，大大提升客服整體的工作效率。

亮點(diǎn)二：智能客服器人解決常見重復(fù)性問題

與這類傳統(tǒng)的自動回復(fù)不同，依托智能客服來完成自動回復(fù)，以輔助人工客服的工作，智能機(jī)器人可以根據(jù)多個提示識別關(guān)鍵字，自動分類具體問題，并依次做出智能回復(fù)，降低人工客服的工作量。

亮點(diǎn)三：報表統(tǒng)計用戶問題，客觀反映客服服務(wù)

為了提高客服服務(wù)效率，系統(tǒng)能夠自動統(tǒng)計用戶在各個渠道上的問題，對所有問題進(jìn)行統(tǒng)一分析與分類。而且，所有對話記錄都能在系統(tǒng)上隨時可查。這些數(shù)據(jù)與記錄，使得客服在后續(xù)工作中能夠有所側(cè)重，并記錄存儲數(shù)據(jù)，致力挖掘豐富的商業(yè)服務(wù)場景。

標(biāo)簽：鶴壁 嘉峪關(guān) 包頭 長春 徐州