宁波哪里的智能客服很好

才是技术的问题。 智能客服大都把技术栈堆在前端，关注自然语言理解、填槽、知识图谱，这些每家都差不多。这几项单拉出来都没有太多差异，大厂都做的挺好的，创业公司也没啥区别。而以目前的技术上限来看，这样的定位就是在挑战机器不擅长的部分，反而在机器擅长的方面没有发挥出来。为什么用户感觉"智障"的原因，是因为用户不会去区分，你是识别出错，还是没有服务能力。 就算能识别用户的发问，只要不能处理服务的交付，用户也会觉得蠢。智能客服可以通过数据分析和挖掘帮助企业做出更好的决策。宁波哪里的智能客服很好

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。宁波哪里的智能客服很好智能客服可以减少企业的人力成本，提高工作效率。

一旦开放选择给用户的时候，很多人一上来就直接转人工了。这都是智能客服自身定位的瓶颈带来的问题。两端的价值 — 企业提供商业服务价值和用户使用服务的价值，还没有充分发挥出来，还有很多很多空间。而有少部分头部企业是为了试图打造下一代智能金融服务，有接触过一些产品方向，也确实值得期待。理念上走在前面，确实想拉开服务的差异性，而服务的对象更偏用户而不是业务、指标卡在如何提升服务质量上。这类案例往往强调人机结合；他们数字化程度高。

智能金融客服为什么还不够智能，您认为，导致这一问题的原因有哪些? 在技术上还需要做哪些改进，才能解决这些问题？Mingke: 遇到的智能客服体验不好，很多人反应是 NLP 的水平不行。我建议这时再试试这家的人工客服体验如何，如果人工的体验还不错，那么才是智能客服的问题。但往往很多公司的客服体系本身的体验就差，原因是不去、也无法解决用户的具体问题。这就好像我在 《人工智障 2》 里提到的很多对话智能产品，不关注服务的闭环，只关注对话管理，就没有太大商业价值。以此为基础，后面很多问题就都好解释了。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。

智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的技术手段，它是（大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动系统、推理技术等等），具有行业通用性，不为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。智能客服是创新和使用客户知识，帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及软件的。智能客服可以通过智能推送技术向用户提供个性化的信息和优惠。杭州哪些智能客服比较好

智能客服可以通过智能导航技术帮助用户快速找到所需的信息和功能。宁波哪里的智能客服很好

一个例子就是在服务系统里加入端到端的“尬聊”机器人，凡是不能处理的对话，都扔过去，用户怎么说都能兜住，就是不解决问题。表面上看说了很多话了，session 数量还占比很高，看上去是不是降本增效了？但是该解决的问题依旧没解决。在能够把服务完成的理想情况下，完成一个服务为目标，应能够为用户预判需求并提供更好的服务，减少交互，增加交付。有一些金融服务的项目在比较的数字化基础上，BSPA rate 能跑到 88%，这已经是比较高的水平了。 以此为例，在 business case 上可以预设到至少 50% 的实际成本降低。宁波哪里的智能客服很好

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