宁波哪个公司智能客服值得推荐

从长远上看，我比较看好在领域内“深挖”的做法。行业与行业间存在领域的壁垒，越往行业深挖，越不可能出现“一家通吃”的现象，因此未来的趋势可能会是一家公司擅长某些领域。往后，未来不同领域的公司间的合作、融合、兼并也或将出现。InfoQ：对金融领域的智能客服来说，它的变现能力、商业化能力怎么样？Mingke： 金融应该算是智能客服商业化比较好的领域。相较其他领域，金融领域的数字化相对成熟，实施难度较低，总体经济体量较大。金融领域是智能客服头一批落地场景，再往后演进成为智能金融服务的条件相对充分。智能客服可以减少企业的人力成本，提高工作效率。宁波哪个公司智能客服值得推荐

不过，对于很多对于智能客服有需求的企业来说，想要玩转智能客服，也并不是一件很简单的事情，虽说这是人工智能中容易落地、技术相对成熟的项目，但相关企业如果想开发和构建一套人工智能客服系统，不说资金方面巨大的投入，单单是寻找人工智能方面的开发人才恐怕就是一件非常棘手的事情。君不见，各个大厂都在拼了命的招聘人工智能人才，提供的薪水高到吓人，还不一定能招到合适的人员，在这样的情况下，一般企业更不可能找到合适的人才，来从“0”到“1”打造智能客服系统。邢台哪个公司智能客服值得推荐智能客服可以通过情感识别技术了解用户的情绪和需求。

对智能服务的产品定位而言，不能只给用户提供静态信息，比如各种公司规则，没人愿意看。它需要帮助用户完成信息搜集、分析情况、套用业务规则、然后给出预测结果，如果用户愿意，并直接操作后台后，完成数据写入。所以智能服务，一方面在强调完整用户生命周期的管理，另一方面则强调帮助用户直接解决整个任务。当前行业应用的现状如何，InfoQ：近几年，银行等金融机构纷纷部署智能客服产品，似乎不用上就落后了，您如何看待这一现象？

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？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。

另一个容易被忽略但真实存在的价值，是 knowledge transfer 的成本。 人工客服的人员更换非常频繁，对新人员的训练需要专业人员反反复复去教，好不容易教会一批，过几个月走了，又换一批。这种重复劳动也让专业人员干起来很不开心，而培训 BSPA 型的系统，则是一个一次性的事情，可以在每个版本的 BSPA 模型上不断提升服务和推理能力的水平。专业能力是由系统来沉淀，而不是跟着一帮待不长的客服人员走的。比如，我曾经接到过欧洲企业的需求，要打造 AI trainer，让这个 AI 培训师专门来培训不停流失又新入职的真人服务顾问。智能客服可以通过智能推荐系统提供个性化的产品和服务推荐。邢台哪些智能客服好

智能客服可以通过智能排队技术减少用户等待的时间和不满。宁波哪个公司智能客服值得推荐

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。宁波哪个公司智能客服值得推荐

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