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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。 智能客服可以通过虚拟形象和语音合成技术提供更加人性化的服务。邯郸哪个公司智能客服值得推荐

智能服务的指标是 BSPA rate，意味着一个服务从提出到完成，所需要的所有服务状态改变和交互，都自动完成。从用户角度看，就是一个服务有没有从头到尾的自动完成，而且有些服务类型可能是过去单靠人力无法完成的。目前主流智能金融客服大部分时间是只读系统的数据，然后“打回”给用户。有的能读系统数据已经不错了，有些连读业务系统数据的权限都没有，能读的内容只是知识图谱制作的一些抽象规则，就无法实现服务的闭环。哪怕看上去有挺好的数据也都是围绕对话的，本质上也是“自嗨”，可以哄哄领导拿点明年的预算。石家庄哪里的智能客服靠谱智能客服可以通过语音识别和自然语言处理技术与用户进行交互。

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。

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。智能客服可以通过情感识别技术理解用户的情绪和需求。

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。 智能客服可以通过智能图像识别技术识别用户的身份和需求。绍兴哪个公司智能客服推荐

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。邯郸哪个公司智能客服值得推荐

现在很多大厂、小厂的方案都一味只关注识别准确率，其开发思路还都停留在“分不清对话用来干什么”这个阶段，目前这很普遍。一个具体表现是，没有把"对话 session" 和 "服务 session" 分清楚，以为一次对话就是一次服务。而对智能服务而言，一次完整的服务闭环，可由多次对话（就是多个对话 session）组成，甚至跨模态和终端。那么管理对话的，就应该是服务本身，而非对话本身。在下一代的智能服务设计的结构中，对话系统和服务系统需要被拆分开来，即"交互"和"交付"分拆。 邯郸哪个公司智能客服值得推荐

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