基于人工智能的新客服，能带来怎样的体验？

“欢迎致电××，中文服务请按1，For English service press 2 ……”然后一大堆菜单让你选，更有甚者，还插播广告，最后听到的却是“对不起，现在座席全忙，请耐心等候。”请听一段悠扬的音乐……

如今，许多客服系统改进后可以接受语音提问，但服务菜单依旧，兜兜转转还是云里雾里老一套。

还有，在企业官网或App服务系统，填了好多信息和诉求，然后，就没有然后了。

这就是许多公用事业、金融保险行业等人工客服或自助服务的芸芸“众生”相！窝火又无奈吧？！

尽管如此，消费者和企业对客服的期盼还是越来越高。随着各种数据呈指数级增长，人工智能、大数据分析、对话机器人、云、RPA（流程机器人）以及AR/VR等技术落地应用，已经成为客服行业发展的重要驱动力，正助力各方满足对客户服务的新需求。

由此，经历了多年的探索和沉淀，蚂蚁金服创新性地率先提出“新客服”概念。新客服具有服务普惠、体验升级、降本增效、赋能业务四大核心价值，旨在满足当前数字客服行业整体转型升级以应对挑战、拥抱机遇的需要。

埃森哲和蚂蚁金服日前联合发布的《新客服白皮书》表明，消费者对客服的期盼呈现出多样性，而互联网新生代对“懂我”和“自助服务”的客服要求占比明显高于其他。新客服以数字化、智能化技术作为核心驱动力，实现了服务管理模式的整体升级，并通过打通用户、服务、业务之间的链接，重构服务价值链，最终实现数字经济下的用户价值最大化。

那么，问题又来了，什么样的企业能够满足消费者对新客服的期盼？消费者如何从新客服中获得更好的体验？

埃森哲认为，中国市场正从“忠诚度”进入“关联度”时代。埃森哲调查发现，83%的中国CEO表示，客户期望受关联度体验的影响正越来越大，打造超高消费者关联度是实现企业可持续增长的关键。要想提高关联度，企业需要能及时地感知客户需求，并能以敏捷的身段持续满足不断变化的客户需求，这样的企业埃森哲称之为“生力企业 （living business）”。

当前中国消费者对客户服务的普惠性、技术化、个性化、洞察力以及自助化程度都有了更高要求，成功的生力企业需要打造具有超高客户关联度的服务体验，满足不断变化的客户偏好，适应变幻不定的市场形势。埃森哲大中华区金融事业部总裁陈文辉强调，“毫无疑问，身处客户交互最前沿的客户服务部门是打造生力企业的关键环节。”笔者认为，这也是增强消费者对新客服拥有更多获得感的关键。

埃森哲认为新客服的最大的优势在于，它的变革不仅局限于单一的技术、流程或人，而是立足于建立一整套全方位、端到端的新型客户服务体系。

《新客服白皮书》强调，相对于传统客服系统，新客服具有数智驱动、全程洞察、管理升级三大特色。

所谓数智驱动，就是在更加成熟的大数据分析、云、人工智能等技术的驱动下，对内，新客服可实现传统客服无法达成的“无人驾驶”式服务运营和内部资源协同；对外，可实现对客户的全渠道触达，并为客户提供更加高效、优质的服务。

刚刚闭幕的2019世界人工智能大会也表明，智能客服AI服务系统已经落地。

智能客服AI服务已经开始从基于ASR（语音转换为文本）模型的语音识别技术，向基于通用或行业的NLU（自然语言理解）模型意图识别发展，而Deepmatch知识库问答通过基于多轮策略学习技术的多轮互动反问形成智能知识库，让不断增加的知识图谱形成图数据库，基于机器阅读理解的文档理解。当然，智能客服AI服务也可以从人工服务向CC（直播）/IVR（互动式语音应答）转变。

以传统的300人工客服座席、5天×8小时工作、服务量每年增长20%、运营成本约3000万元/年为例，使用智能客服AI服务系统后，可以节约人力成本600万元/年，执行的是准7×24服务，24个月收回投资，客户满意度明显提升。

而基于语音识别能力的呼叫中心客服录音质检系统也是智能客户的一大亮点，相比较传统呼叫中心质检人工处理速度慢、成本高、质量很难统一的弊端，客服录音质检系统克服以前存在的全人工审核和审核标准不一的痛点，降本增效，自动质检覆盖率100%、质检效率提高30+倍、质检成本降低90%。如今，该解决方案已经成为绝大多数呼叫中心的标配。

同样，云服务也将加速AI落地，放大智能客服的应用效益。

基于云的智能客户自研系统包括7个模块：热词定制ASR、专有知识图谱、行业NLU、特定任务机器人、应用开发、系统集成、数据采集和反馈。

云AI服务具有语音识别ASR、语音合成TTS、通用NLU模型、通用知识图谱、问答系统、通用意图识别、智能对话平台、标注服务、模型训练工具等服务功能。

由此可见，数智驱动的新客服通过技术手段能更准确地扫描客服运营全景并预判、识别客户服务诉求，使得客户中心资源的调配使用更加精确，业务受理更加高效，降低了客户等待时长，并提升了自助服务占比和人工服务接通率，这使得客户和企业的投入双双降低，并提升了整体服务质量。

然而，基于人工智能的新客服规模化落地依然会面临一些挑战。

在构建能力方面，会遇到技术和人才获得门槛高、数据规模和质量难以控制、开放和调试模型的环节过长、新场景新智能设备设配困难、算力增长的边际效益快速减弱等挑战。

在应用能力方面，会遇到建设周期长成本高、使用效果不稳定（低于预期）、后期运维效率低持续投入大等挑战。

因此，未来客户驱动、万物数字化的“生力企业”欲抢占市场先机，必须选择那些有能力将基于AI的新客服助力其从“懂业务”转型为“懂我”的合作伙伴，这样才能将客户体验延展到客户业务全价值链及客户生命周期，并运用数字化手段深入到客户真实业务场景中，为客户提供更好的服务。

“在客服行业，埃森哲拥有专业的客服行业团队以及行业领先的咨询解决方案，并在人工智能领域积累了深厚的实践经验，是客服行业的领先合作伙伴。”陈文辉信心满满地说道。