文章主题：关键词：远程客服，人工智能客服，客服人员
经济观察网 记者 万敏 李云曾在一家股份制银行的客服部门从事管理工作，互联网大潮兴起，她顺势跳槽去了一家大厂的金融业务客服部门。
在过去的十年里，远程客服行业经历了翻天覆地的变革。她亲眼目睹了从早期的人工热线电话坐席到如今以大数据、云计算、人工智能等先进技术为核心的智能化客服系统的逐步替代。这一变革不仅改变了客服行业的面貌，更为广大用户带来了更加便捷、高效的服务体验。
在当今数字化的时代，消费者的服务体验正在经历一场深刻的变革。无论他们选择通过APP、网页还是客服电话与品牌互动，所首先接触的已经不再是传统的人工客服，而是一种由机器人提供的智能服务。这些机器人不仅成功地分担了人工客服的工作负担，而且它们的智能程度也在不断提高。
就客服行业而言，“我觉得和机器人比，它不论怎么沟通反馈也不会情绪失控，才是最大的优势。”李云说。
人工智能客服的出现，取代了原本重复性较高的工作，使得初级客服岗位得以升级。然而，要真正满足消费者的个性化需求，还需要在情绪感知方面加强技术研发，弥补这一领域的不足。
替代了什么
作为一名优秀的客服专业人士，李云深知一线员工的情绪稳定对于客服工作的成功至关重要。她曾多次面临这样的挑战：一些投诉问题原本只是小问题，但由于员工间的言语冲突，客户的不满情绪逐渐升级，最终演变成高风险的投诉。这种现象让她深感忧虑，因此她一直在探索如何保持员工情绪稳定，以避免类似问题的发生。
相较于人类客服，机器人具有显著优势，无需考虑休息时间、情绪波动和个人环境影响等因素。这使得智能客服能够实现7×24小时全天候、全年无休的服务模式，从而确保了服务质量的稳定性和可靠性。在金融风险领域，智能客服的出现，有效地消除了人工客服可能出现的情绪化或违规操作问题，进一步提高了服务质量和客户满意度。
在银行业中，人工坐席的数量正在逐步减少。据中国银行业协会发布的《2021年中国银行业服务报告》数据显示，到2021年底，银行客服行业的从业人数仅为5.02万人，这比2020年同期减少了4200人。这一数据表明，与以往每年都呈现的增长趋势不同，银行客服行业的从业人数此次出现了下滑。
在2022年上半年，工商银行的“工小智”智能服务入口已经成功拓展到106个，其智能呼入呼出业务的总量达到了3.1亿次。与此同时，该行的客户满意度也达到了令人满意的93.9%，其中，客户电话一次问题解决率更是高达93.3%。而在邮储银行的2022年半年度业绩报告中，我们可以看到，该行信用卡客服热线正在积极地推进数字化转型，以此为抓手，对智能客户服务进行了升级迭代。目前，该热线的智能客服占比已经超过了79%，智能识别的准确率更是高达94.77%。这些数据充分展示了邮储银行在智能化服务场景方面的积极拓展和成果。
在我国，客服行业的就业人数减少现象引起了李云的关注。他认为，这与年轻人的求职观念转变有着密切的关系。为了降低成本和运营压力，许多银行选择将大量的人力客服座席部署在二三线城市。这些客服人员通常签订的是劳务派遣或外包合同，他们的薪资待遇远低于银行的正式员工。尽管如此，他们仍需承受着较大的工作和管理压力。更为关键的是，一线客服人员常常需要处理比其他岗位更多的负面情绪、指责甚至谩骂，这使得这一职业的流动性变得更高。因此，我们可以推测，年轻人或许对这样的工作不再那么感兴趣。
但是，人工智能客服的广泛应用，替代了那些重复度高的初级客服，并不意味着客服部门就能完全放松了，李云现在的工作更需要和业务部门对接，智能客服系统同样需要配套产品经理和技术研发、运营。业务部门一个新产品的上线，从知识库备案到用户体验反馈，往往需要客服部门全程的参与。
人工智能客服的服务提升，也需要有经验的客服来参与。目前，业内做法比较普遍的是让有经验的客服人员来构建话术模板，但问题是由于个人的想象力有限，话术模板会比较固定，时间长了用户可能会比较厌倦，不愿意再和机器人沟通。
9月29日，银保监会发布《关于进一步加强消费投诉处理工作的通知》。其中指出，进一步畅通消费投诉渠道，各机构应当积极扩充消费投诉渠道，进一步完善电话、来信、来访等渠道，确保客服电话能够迅速转接至人工投诉通道，来信、来访能够快速转由专人处理。已开通官方网站、移动客户端、微信公众号等互联网投诉渠道的，应当在相关平台中设置消费投诉板块并配备专人处理。
从员工数量来说，金融机构的客服业务依然是一个劳动密集型行业。一家股份制银行的信用卡业务负责人在此前的采访中透露，该行整个信用卡中心人数将近1万人，是该行体系内最大的一个机构。客服分别设在北京和成都作为备份，成都有4500人。
从被动学习到主动学习
在人工智能领域有一句流传很广的段子，“有多少人工，就有多少智能”，意思是人工智能的学习成长，离不开人工对数据的整合、标签化、建立模型等等繁重的前期工作，“喂”给人工智能以后，它才能提升智能水平。
但现在这种情况也逐渐在发生变化。马上消费金融人工智能研究院相关负责人告诉记者，此前人工智能确实走过这样一段历史，机器学习时代，最开始需要人工构建很多特征，大部分人力在做特征工程、数据处理。随着人工智能从机器学习到自动化机器学习的转移，有很强的预训练模型，人工的干扰会更少一点，再加上主动学习、智能标注等手段，可以尽量降低人在机器上的干预。
马消人工智能研究院搭建了一套从日志收集到算法优化的闭环运营工具，核心算法包含新意图挖掘、样本增广，新意图挖掘算法用于对线上机器人无法应答问题进行归类，样本增广算法用于针对挖掘出的新标签，实现快速冷启动。以及，内置“猜你想问”功能，根据用户信息、历史上下文咨询信息猜测当前用户想问问题，让用户在尽量少的操作下就能得到问题答案。
客户的情绪变化很微妙。李云所在的互联网大厂和一些城商银行有业务合作，在沟通中她发现，一线客服说话的口音不同也会影响到客户的情绪，“比如江浙、成都的客服妹妹，说话比较柔和动听，就给人感觉比较好，有一家东北地区的城商行，用的是本地员工作为客服，因为说话的语气听起来不舒服就被投诉了很多次。”
而情绪是人类比较微妙的一种脑部活动，也是人工智能未来需要努力弥补的一块短板。
“目前行业内基本都是在文本领域进行单模态的数据建模，但智能客服是对人的模仿和学习，而人是一个集看、听、说多模态共同工作的智能体，因此我们后续研发方向主要是基于文本、语音、视觉等多模态建模，通过增加情绪感知、人脸识别、行为检测等能力来提升智能客服的整体应答能力。”马上消费金融人工智能研究院相关负责人表示，在解决客户复杂问题、客户关怀这块还需进一步提升。
对更多的中小型金融机构来说，通过与外部技术服务商的合作来搭建智能客服系统，是更快的路径。也正因如此，国内有数量不少的能提供此类服务的供应商，他们的技术高度和研发方向，也对整个人工智能客服领域的发展具有重要的推动力。
IDC发布的《IDC MarketScape：中国新一代智能客服市场厂商评估，2022》研究报告，对具有代表性的11家提供商进行了深度研究，包括阿里云、百度智能云、百应科技、华为云、京东云、科大讯飞、来也科技、思必驰、中关村科金、中科汇联、追一科技。
“技术供应商目前都具备预置对话、声纹识别、意图识别、问答匹配、对话逻辑管理、泛化、多轮对话等能力，方言外语识别、情绪识别、知识库构建等能力也在近年来得到了发展。值得一提的是，超大规模预训练技术在认知技术上的突破，将赋予机器人更强的语义认知能力，头部的技术供应商纷纷在这些领域取得一些进展。”IDC此份报告指出，对于创新技术而言，头部的技术供应商和少量的AI初创企业具备数字人、多模态交互、链接RPA等技术的自主研发能力，能够将传统客服进行能力升级，逐步赋予营销、风控、运营、决策等跨领域能力。
IDC中国人工智能高级分析师程荫表示：“未来技术供应商应进一步推动新一代智能客服产品在行业中的落地，借助超大规模预训练模型提高语义认知能力，融合多种AI技术发展多模态能力，拓展智能客服的能力边界，并借助数字人技术提升企业的客户服务体验。另外，如何为客户提供更有成本优势和差异化体验的智能客服产品也是未来技术供应商应该考虑的重点。”
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