所以我认为在可预见的将来也就是在未来 5 到 10 年里，Hybrid Intelligence（混合智能）才是发展的方向。 在这个方向上，一些基础客服，比如数据读写权限低、决策权限低的、照着手册念剧本的，确实会率先会被自动化系统取代，而且这个部分可能是 99.9% 的取代。GPT-3 的中文版出现后，应该会有一波相关的升级，会加速这个级别的取代过程。但业务能力再往上提高时，现在的智能客服就不行了。一方面是金融场景受限于当前的合规，有些关键决策流程必须有人参与；另一方面是基于行业的深度和复杂的推理。智能客服可以与其他系统集成，实现更高效的业务流程。台州什么公司智能客服靠谱
在以后一个企业在提出业务需求的时候，会遇到两种方案：一个是智能客服，拿过来做话术配置，主要在售后的场景；另一个是某某领域的智能解决方案，已经对业务领域做过预训练了，拿过来做业务系统的对接，主要应对完整的获客和个性化服务交付。产品上的壁垒会逐步从“理”转到“文”，比拼的不是技术实现，而是谁的服务设计更好。 跟移动时代类似，当人人都会做 APP 的时候，就开始比拼谁的产品好了，再后面拼运营和资本。InfoQ：目前，智能客服在金融行业的落地概况是怎么样的？现在这些智能客服公司的赚钱能力怎么样？邯郸哪里智能客服值得推荐智能客服可以通过智能分析技术帮助企业发现潜在的市场机会。
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？
有些案例，甚至无须用户开口，就能预判需求，直接给出结果。你看这个过程根本不存在自然语言处理的准确率的问题，而是推荐系统是否好用的问题。举个例子，你要选择一个理财顾问，有一个人能跟你说的天花乱坠，但是就是不帮你赚钱；而另一个话不多，交互少，但能准确 get 到你的需求，就是能帮你赚钱，你选择哪一个？因此，产品的评判是在于业务先要准确完成，哪怕语言不那么准确，只要业务准确了，依然能保证给用户传达价值，用户依然会买单。智能客服可以根据用户的历史记录和行为习惯进行个性化推荐。
在这些场景下，智能客服就很难操作，需要具备完善领域能力的智能服务来处理。再往上走，遇到有些非结构化因素混杂在决策过程中，如投诉，这在逾期的情况下经常遇到，这些问题往往伴随着用户情绪的管理，投诉和的消解等等，这些类似问题还是交给真人去解决比较好。不可能被取代的是专业服务的，他们可以做基于推理的业务决策，能处理长尾问题，有业务系统的权限。 对于这些同事，AI 价值是在辅助工具上，比如不需要死记硬背很多东西，用自然语言做检索、自动核审、即时方案生成、协助决策等。智能客服可以通过智能引导技术帮助用户解决问题和完成任务。邯郸哪里智能客服值得推荐
智能客服可以通过情感识别技术了解用户的情绪和需求。台州什么公司智能客服靠谱
在2018 I/O开发者大会上，谷歌展示了这项令人印象深刻的Duplex人工智能语音技术。Duplex在大会的演示环境完成了两项任务，项任务是预定理发服务，预订过程中出了状况，AI想要的时间理发店没空，一番复杂的交流后AI改期完成预约。理发店店员在查询可预约时间时，Duplex发出了那声惊艳的“嗯哼”，像一个真实在等待的人一样，而店员从头到尾没有发现他们的电话对象是AI。第二项任务，一个预定就餐的电话遇上了接听员误解，以及小于5人无法预订的困难，不过Duplex应答得体，完全是真人级别表现。台州什么公司智能客服靠谱
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