决定了基于全量数据进行高并发需求处理的人工智能在客服领域将大有可为。目前，基于大数据、云计算和深度学习等的人工智能技术，智能客服已经可以实现自主、业务办理、故障诊断等一系列复杂操作，实现客服行业中大部分的应答需求，快速高效的解决用户问题。据2018年5月发布的《中国智能客服行业研究报告》统计，中国大约有500万全职客服，以年平均工资6万计算，再加上硬件设备和基础设施，整体规模约4000亿元。如此巨大的市场，当然会使得众多企业对于智能客服趋之若鹜。智能客服可以减少企业的人力成本和运营成本。绍兴什么企业智能客服靠谱
一个例子就是在服务系统里加入端到端的“尬聊”机器人，凡是不能处理的对话，都扔过去，用户怎么说都能兜住，就是不解决问题。表面上看说了很多话了，session 数量还占比很高，看上去是不是降本增效了？但是该解决的问题依旧没解决。在能够把服务完成的理想情况下，完成一个服务为目标，应能够为用户预判需求并提供更好的服务，减少交互，增加交付。有一些金融服务的项目在比较的数字化基础上，BSPA rate 能跑到 88%，这已经是比较高的水平了。 以此为例，在 business case 上可以预设到至少 50% 的实际成本降低。绍兴什么企业智能客服靠谱智能客服可以通过数据分析和预测，帮助企业做出更好的决策。
从产品价值定位来看，人工客服行业经过了多年发展，自身的演进却有限，从使用电话开始到现在，基本没有颠覆式创新。主要原因是大多人工客服系统在价值设计上并不帮助用户解决具体问题，只提供业务的规则。主流智能客服只是在复刻人工运营的思路，体验上也不会有颠覆性的差异，无非是把原来由人力提供的低价值，变为由机器来提供低价值。但在用户一端，这些低价值的服务不解决当前的用户需求，甚至比人工的价值更低。主流“智能客服”的产品 owner 是客服部门，做产品定义的也就是客服部门自己。
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。智能客服可以通过智能回访技术主动与用户进行沟通和反馈。
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。智能客服可以小时不间断地为用户提供服务，解决用户的问题。绍兴什么企业智能客服靠谱
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。绍兴什么企业智能客服靠谱
技术成熟度有限，智能客服“答非所问”。拨打多家银行客服热线，按照智能客服提示，记者说出一些较为复杂的句子，如“收到一笔扣款，但我没有刷卡，这是怎么回事？”“我这个卡需要交年费吗？”，智能客服或回答“没有听到”或回答“好的，即将为您转接人工服务”，答非所问的现象比较普遍。一位银行工作人员表示，尽管语音识别技术已经很不错，但系统持续优化升级还需要大量的投入。此外，客服与用户的交流涉及隐私和账户安全，不适宜外包给第三方，所以金融机构深度发展智能客服并不容易。绍兴什么企业智能客服靠谱
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我跟他们说，既然都把行业知识训练给 AI 了，为什么不直接用来给终端客户呢？当然这与部门设计的根本利...
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