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趋势|智能客服数字化趋势报告：未来95%客服互动将由AI主导完成 但当下仍需与人工结合

趋势|智能客服数字化趋势报告：未来95%客服互动将由AI主导完成 但当下仍需与人工结合
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曹妍/文 1月20日 ， 沃丰科技联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所发布了《智能客服数字化趋势及央国企转型实践报告》（下称“《报告》”） ， 以数字化为关键词 ， 从市场现状、技术趋势、应用场景、行业挑战等维度对智能客服行业进行剖析 。
《报告》指出 ， 传统企业的客服多依托人工提供相应的咨询和服务 ， 在销售过程中以“人海战术”为主要获客模式 。 相关统计显示 ， 90%以上的销售通话时长小于60秒 ， 客户销售普遍面临人力成本高、获客及运营效率低、数据分析能力薄弱等瓶颈 。
趋势|智能客服数字化趋势报告：未来95%客服互动将由AI主导完成 但当下仍需与人工结合
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传统服务模式痛难点（图片来源于《报告》）
【趋势|智能客服数字化趋势报告：未来95%客服互动将由AI主导完成 但当下仍需与人工结合】针对上述痛点 ， 智能客服成为有效解决方式之一 。 《报告》认为 ， 智能客服利用NLP（自然语言处理）、ASR（语音识别技术）等技术提升了文字、语言处理能力 ， 在接入渠道、响应效率、数据管理分析等方面具有突出优势 ， 提高了工作效率 。
但另一方面 ， 《报告》也强调 ， 虽然从早期的文本机器人到现在的语音对话机器人、智能外呼机器人 ， 效果提升显著 ， 但无论机器还是人工 ， 客观上距离客户期望的“完美服务”还有一定差距 ， 机器人客服的价值 ， 更多是辅助人工更有效率工作 。
“垂类”赛道机会
《报告》指出 ， 借助技术优势 ， 智能客服不仅帮助企业与客户建立了智能、快捷、有效的沟通手段 ， 提供统计分析信息以提高企业精细化管理水平 ， 甚至还成为企业数字化转型的突破口 ， 特别是对具有转型刚需的央国企而言 。
“随着越来越多央国企客户服务由传统客服向智能客服转型 ， 企业的客户服务中心 /部门有望从成本中心转变为价值中心 ， 通过智能客服平台高效打通企业与行业生态的链路 ， 围绕客户信息打造企业级数据资产 ， 释放数据价值 。 ”《报告》分析称 。
信通院云大所高级业务主管罗欧对经济观察网表示 ， 当前 ， 央国企数字化、智能化正以不可逆转的方式爆发增长 ， 在企业内、外部全场景均有较好实践：外部服务如售前、售中、售后等 ， 内部服务如企业内部HR共享中心、IT共享中心等 。
落地过程中 ， 沃丰科技与多家央国企沟通发现 ， 企业进行数字化转型首先想到的都是寻求互联网大厂合作 ， 大厂的优势在于拥有前沿AI技术 ， 不足则是在一些细分行业尚未渗透 。 因此 ， 沃丰科技选择聚焦制造业、大健康等行业的“垂类”赛道 。
沃丰科技AI专家侯晋峰告诉经济观察网 ， 在不同的场景下 ， 每个词、每句话表达的意思都是不一样的 ， 失去了情景和上下文其实很难理解 。 沃丰的语音语意融合就是限定在某个特定场景 ， 针对企业所处行业进行智能产品定制 。
例如针对北京地铁96123服务热线面临的日常咨询量大、工单流转效率低、环境噪音、地铁站名称相似度较高等困难 ， 沃丰科技为其提供自研的GaussMind（原心引擎） ， 包括定制化语音识别、理解方案等。 上线开通以来 ， 96123服务热线机器人语音客服日均受理咨询500通 ， 准确率达到90%以上 。
“通用模型越大效果确实会越好 ， 可是成本也将随之上升 ， 发展到一定阶段后不能无限制上涨 。 因此 ， 我们在寻找模型的落地方向时 ， 发现从‘垂类’行业切入是一个很好的机会 ， 更好的平衡成本与效果 。 ” 沃丰科技副总裁傅亮补充道 。
趋势和未来
根据《报告》 ， 智能客服是以云计算、人工智能、大数据等新一代数字化技术为基础 ， 综合应用自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、智能推理技术等 ， 从而降低客服人力成本、提高客服响应效率、增强用户体验的客户服务形式 。
从上世纪九十年代至今 ， 客户服务行业经历了从人到机器、从呼叫中心到云四个阶段 ， 客服行业向多渠道互通、多场景互联方向发展 。 随着云计算、大数据、人工智能等新一代技术与客服融合 ， 智能客服成为未来前沿的发展方向 。
趋势|智能客服数字化趋势报告：未来95%客服互动将由AI主导完成 但当下仍需与人工结合
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客服行业四个发展阶段（图片来源于《报告》）
《报告》显示 ， 2025年 ， 95%的客服互动将由AI技术主导完成 。 届时 ， 机器人的语义表述和沟通表达能力可达到“以假乱真”的地步 。 这一切 ， 得益于底层AI技术如NLP技术、深度学习技术、ASR的进一步发展和突破 。
需要注意的是 ， 智能客服虽然解决了企业诸多痛点 ， 但现阶段仍无法完全独立运行 。 《报告》提到 ， 很多智能客服企业着急上线未经打磨的机器人 ， 急于关闭或收紧人工客服 。 但实践证明 ， 制定合适的调试策略更能实现理想效果 ， 比如机器人会话与人工相结合 ， 就能很好弥补部分场景中智能客服机器人无法独立响应用户问题的窘境 。
“人工智能无法解决全部问题 ， 用户很多时候还是习惯于转人工 ， 这个时候就需要人机结合 。 ” 傅亮解释道 ， 例如在北京地铁96123热线的场景下 ， 当用户询问地铁线路时 ， 智能客服可以轻松解决 ， 即使面对新增线路；当用户有其他诉求（刷卡无效、服务建议等） ， 则要通过人工客服完成 。
此外 ， 《报告》还指出 ， 对于博大精深的人类语言体系 ， 机器在短时间内无法完全掌握 ， NLP、深度学习、人机交互、知识图谱等这些智能客服核心技术均存在较大的优化空间 ， 导致智能客服不够“智能” ， 服务缺失精准度及人文关怀 。 如何让机器回答更准确 ， 更接近真人 ， 更深入企业的运营依然是行业面临的共同课题 。

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