这类系统比较适合对服务不那么看重的企业，比如小企业，其用户本身对服务期望也不高。另一类适用的是大企业，但服务本身不是它的竞争力，甚至有没有服务都不影响它赚钱，大家平时生活中也经常遇到。对这个定位的智能客服公司而言，就是渠道和销售驱动，因为技术上几乎没有壁垒，那价格和渠道战是必须的，没必要谈产品。另一种做法是专精在特定的行业领域做深，也就是智能服务的方向。 这意味着，识别模型与架构、对话管理、业务服务建模、知识图谱、内外系统集成、跨部门运维协同，这些方面都需要深入行业打造。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。宁波哪些智能客服推荐
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？宁波哪些智能客服推荐智能客服可以通过智能回访技术主动与用户进行沟通和反馈。
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。
所以，当你选择只用"识别率"评价对话系统的时候，你就已经选择了价值有限、且机器不那么擅长的定位了，这种选择就类似”让中文老师帮你做理财“。InfoQ：金融机构希望 AI 能够代替人工，降本增效，据您了解，目前应用上智能客服产品后，达到的“降本增效”水平是多少，可否用数据说明下？Mingke: 降谁的本，增谁的效？智能客服提供 QA，只关注识别率，那么降本增效的对象就是只负责不停说话的基础客服。这个部分其实我不太关心，因为产品玩不出什么花样，而且商业价值低。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。
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。智能客服可以通过智能监控技术实时监控用户的满意度和体验。宁波哪个公司智能客服可靠
智能客服可以处理大量的用户咨询和投诉。宁波哪些智能客服推荐
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。宁波哪些智能客服推荐
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