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来源: 发布时间:2023年08月28日

决定了基于全量数据进行高并发需求处理的人工智能在客服领域将大有可为。目前,基于大数据、云计算和深度学习等的人工智能技术,智能客服已经可以实现自主、业务办理、故障诊断等一系列复杂操作,实现客服行业中大部分的应答需求,快速高效的解决用户问题。据2018年5月发布的《中国智能客服行业研究报告》统计,中国大约有500万全职客服,以年平均工资6万计算,再加上硬件设备和基础设施,整体规模约4000亿元。如此巨大的市场,当然会使得众多企业对于智能客服趋之若鹜。智能客服可以帮助企业提高客户满意度和忠诚度。杭州哪里智能客服好

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识别准确,不表示回答正确;回答正确不表示服务正确,比如”正确的废话“。一个系统能听懂你的问题,但是就不帮你把事情解决掉,对用户并没有价值,对 B 端也完成不了闭环。要做服务,就直接用评价服务的体系,比如 FCR 即”用户接触就完成服务的比例“;再加上 CSS 和 NPS 等。 目前绝大多数智能客服体系,在这几个值上的体现都是惨不忍睹的,属于不敢公开的类型。如果 AI 的 FCR 做到 80-85% 就比较厉害了,当然与真人是不能比的,好的品牌通常要 95% 以上。邢台哪些公司智能客服推荐智能客服可以通过自动化流程和规则引擎提供高效的服务。

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而人更擅长去解决长尾以及纠纷解决等对语言能力要求很高、业务条件复杂、还缺少数据支持的业务。机器擅长的交给机器,人擅长的交给人。智能客服没有壁垒?InfoQ:当下智能客服公司的技术和产品是否存在同质化较严重的情况?Mingke: 目前主流的智能客服基本都差不多,同质化非常严重,无论是传统金融行业从供应商那里拿的方案,还是包括互联网大厂、金融科技自己的 in house 方案。现阶段,各金融机构所部署的智能客服产品,基本都属于同一大类的产品,也就是 FAQ 加上基于知识图谱的 info retrieval,再好一点的做些填槽和逻辑树来管对话流。

当前主流方案当中基本都没有拆分,所以会给人留下印象,对话系统好不好用,是靠识别的准确率来判断的。但是做到在语言上是正确的,而无法完成服务的交付,则对两方的终价值不大。智能服务的精华在于专业级服务的自动完成,称为 BSPA(Business Service Process Automation)。如果说 RPA 是机器模拟人在界面上的反复操作,那么 BSPA 就是机器模拟人在业务决策时的反复思考。而对话系统扮演的角色,只是一种交互方式,来包裹业务决策的模型。在完成服务的前提下,交互轮次越少越好。 智能客服可以通过智能评估技术对用户的满意度和体验进行评估。

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选方案的时候 happy path 的 poc 一时爽,上生产了,后期运维成本巨高又怎么办?行业开始思考这类问题了,只是目前还比较早期,方案上没有"统一解"。InfoQ:传统金融机构为什么这么积极地想要拥抱智能客服?Mingke: 当前金融机构对智能客服的需求就是降本增效,尤其是在一些采用量较大的场景,如高频问题自动回答、外呼、回访等客单价比较低的业务中,能够代替低端人工客服的重复操作。但这个成本减下来是有前置条件的,就是用户不得不用,不用智能客服就根本没客服。 智能客服可以减少企业的人力成本,提高工作效率。邯郸哪些公司智能客服比较好

智能客服可以通过智能机器人技术模拟人类的对话和行为。杭州哪里智能客服好

Mingke: 跟风很正常,早期是有一定规模的公司都需要这个服务,长远从行业整体来看,会逐步普及,大家早晚都会用。大概在 2017、2018 年,对话系统刚火起来的时候,跟风现象比较明显。现在更理性一些了,有些企业的智能客服系统上线后不久又被下线推倒重做,冷静下来后,他们开始反思前面掉过的“坑”。使用对话系统来做客服,在方向上是否出了问题?技术的边界在哪里?DevOps 方法论上是否还能沿用传统软件开发的套路?该整体业务是外包还是把工具拆出来找供应商做然后自己运营?杭州哪里智能客服好

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