智能客服是否能超越？客户满意度报告揭示的真相与未来挑战
文章主题：智能客服, 客户互动, 业务场景, 智能客服满意度
任何新兴技术都像一个奇点，充满无限可能、无限想象。你永远无法想到它将以怎样的姿态呈现在人们的面前。21世纪以前，“AI大爆炸”的设想似乎还只是科幻小说家们杞人忧天的设想。如今，却有越来越多的人开始严肃地思考一个问题：当技术奇点到来的时候，我们是否已经准备好了？
客服的“觉醒时刻”自2022年11月30日上线以来，新一代生成式人工智能聊天机器人ChatGPT的各种表现，堪称十分惊艳。从连续回答问题、生成摘要、翻译文档，到信息分类、写代码、编剧本、做作业和写论文，ChatGPT几乎都能应对自如。而且，ChatGPT还会质疑提问的前提，甚至拒绝不当请求。
作为AI发展史上的一座重要里程碑，ChatGPT将会对某些行业产生不可低估的影响力，比如客服。Gartner预估，当今全球约有1700万个客户服务中心。”Gartner副总裁分析师Daniel ODonnell认为，“许多企业面临客户人员短缺和劳动成本上涨等挑战，这些成本大约占客服中心成本的95%，对话式人工智能可以让客服更有效率，同时也能改善客户体验。”据Gartner预测，到2026年，对话式人工智能将帮助客服中心降低800亿美元劳动力成本，10%的代理交互将实现自动化，比目前AI实现自动化预计的1.6%有所增加。
事实上，智能客服并不是一个新产物。
经过客服系统三十余年的发展，如今的智能客服系统已经从单模块化产品，走向了“服务+营销+协作+管理”全场景、全渠道的一体化模式。
上世纪90年代，互联网尚未普及，客服主要以电话沟通为主，呼叫中心主要是硬交换技术。进入2000年，互联网开始普及，传统客服软件进入大型企业，基于软交换技术的呼叫中心出现。2010年左右，移动互联网、云计算、大数据等技术开始应用，基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件出现。在新一代AI技术赋能下，客服系统与互联网交融，创新的智能化服务模式被引入客服中心。近些年，新生代客户对服务体验的需求升级，让客户联络从单一的售后服务，前置到品牌建设乃至客户生命周期的全链路节点。
来源：《AI交互与智能客服的变革与发展》
对企业而言，企业需要理解客户在各环节、场景的心智和行为，通过精准策略在各个触点增强与客户的互动。
营销阶段前置服务、服务阶段叠加营销，服务与营销行为界限日渐模糊。于是，随着客服的边界不断拓宽拓深，新的增长空间显现。
智能客服在服务企业提供客服基础上，开始切入更多业务场景。
换言之，企业与客户做沟通的所有环节，即售前、售中、售后全流程都成为智能客服厂商的布局范围。例如，智能客服系统中融入CRM系统，企业可以基于CRM系统开展客户分析和数据挖掘，以极大地提高成交签约概率，缩短营销开发周期。针对已沟通、有成交意向的客户，可对其个人详细信息(行业、职业、文化程度、收入水平等)、消费信息(消费标准、消费习惯、品牌倾向等)、朋友圈特征(喜好、活跃时间等)、需求进行精准备注管理，并可自由设置标签，客户的个性化需求一目了然。
AI不是“万能钥匙”然而，智能客服的体验并不全是美好的回忆。当下很多智能客服仍有诸多问题，最为明显的一个便是“答非所问”。
📊【2021年中国智能客服满意度】调查显示，只有少数幸运儿占比9.6%，对AI客服的问题处理满意度超越了传统的人工服务。
回答千篇一律(59.1%)、重复循环操作(50.6%)、答非所问(47.3%)等是用户智能客服使用中遇到的主要问题。和之前的生产式对话工具比，ChatGPT得到了极大提升。ChatGPT在GPT3.5大规模语言模型的基础上，引入了“人工标注数据+强化学习”。也即通过人工反馈不断进行微调，从而让语言模型达到更好的理解。比如学会判断对于给定的输入指令（用户的问题），什么样的答案是优质的（富含信息、内容丰富、对用户有帮助、无害、不包含歧视信息等多种标准）。从技术角度讲，ChatGPT通过互联网上海量的信息建立了非常庞大的语料库，通过深度学习从这些语料中学习知识。之所以能够进行完美的回答，是因为它所学习的语料库里恰好有这样的上下文，是搜出来并展示给你。单论这种搜索能力，ChatGPT并不如谷歌，因为谷歌的语料库要大得多，而且搜索的精度也会更好。归根结底，决定智能客服体验度的核心问题还是AI底层技术的制约。首先是理解能力的制约。目前AI对于用户输入的意图判断能力还很有限。我们之所以能够理解用户，是因为准备了一个庞大的语料库，里面包含了客户曾经提出的各种各样的问题，这个集合始终是有限的，而用户提出的问题以及提问的方式却几乎是无限的，必然会产生理解的偏差。
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要想给与客户满意的回答，需要针对客户可能提及的问题，建立非常细致、非常深入的知识图谱，远远超出搜索引擎所能提供的内容。而建立这样的一个专门的知识图谱，还是一个巨大的挑战。客服工作不是闲聊，这种对话带有非常明确的目的性，而且这种目的性不是简单的回答就能令人满意的。可能涉及到很多特定领域的细节。售前的订单、商品、售价、物流等。不掌握这种特定领域的知识，并且通过知识图谱在这些知识细节中建立网络，无法提供高质量的回复。同时，客服回复的内容具有时效性，比如产品资料的迭代，物流信息的更新等等。
ChatGPT 训练用的语料库的数据是截至2021年，它不具备快速更新客服知识的能力。
从成本角度，ChatGPT训练一次的花费就是上百万美金，进行一次微调也得几十万，这些钱足以雇用很多人工客服了，这就违背了企业使用智能客服进行降本增效的初衷。
🌟当提到人工智能(AI)与情感互动时，一个不容忽视的痛点在于那道无形的情感鸿沟。相较于无情的机器交互，人类服务员的亲和力往往更能给人带来安心的感觉。极简主义是一种设计理念，它强调以最少的元素达到最大的效果。在设计中，这通常意味着去除冗余，只保留最本质的功能和美学。这种理念不仅适用于物理空间，也延伸到了数字世界，如网页、应用和图标等。极简主义的核心在于“少即是多”，它鼓励设计师通过精炼的手法，创造出简洁而有力的视觉体验。色彩、线条和形状都是表达思想的有效工具，因此在设计中应谨慎选择并合理运用。清晰的布局和直观的操作流程也是极简主义的重要组成部分，它们帮助用户快速理解和掌握产品。在应用极简主义时，设计师需要深入理解目标用户的需求和期望，去除不必要的复杂性，只留下真正有价值的部分。这可能意味着舍弃一些流行但不实用的功能，或者通过创新的方式来替代传统的设计元素。最终，极简的设计能够提升用户体验，使信息传递更加直接和高效。极简主义：以最少元素创造最大效果的设计理念
很多客户之所以反感智能客服，并不是抵触技术进步或否定其合理性，而是智能客服有时候无法解决人的情绪问题。与人沟通本身是一种情绪的释放，但面对理性甚至一丝不苟的智能客服，客户的情绪显然是被压抑的。云知声相关负责人认为，ChatGPT若想全面普及还有三方面问题需要解决。
🌟ChatGPT虽已崭露头角，但我们在利用它获取知识时还需审慎。💡对于关键应用场景，我们应有所保留，确保其解决方案的准确性与实效性。🚨同时，强化其即时信息处理能力，使其能快速响应，是提升效率的关键步骤。🌱降低成本，让它更亲民，是我们追求的目标。我们需要ChatGPT在提供服务和训练时，能够在合理范围内减少成本，这样它才能真正服务于大众，解决实际问题，而不只是停留在理论层面。💪记得，每个技术工具都有其局限性，合理使用并结合其他资源，才是明智之举。📚
另外，行业标准和相关法规，也需要同步建立和完善起来，从而促进ChatGPT技术的良性发展。目前，云知声在语音识别技术和自然语言理解领域，已搭建起“感知-认知-生成”的完整技术闭环。认知部分主要是由“BERT+GPT2+行业知识图谱”构成，在智慧物联交互和智慧医疗决策等领域都开展了深度应用实践，并获得北京市科技进步一等奖。所以，即便ChatGPT实现了很好的人工对话效果，但从技术角度、商业角度和体验角度看，目前还不具备用它来升级智能客服的可行性，只能在提供智能客服的过程中增加一些意想不到的乐趣。
如何正确看待智能客服？在技术带给人们便利性的同时，我们必须要承认技术的局限性，在底层技术上没有出现重大突破以前，还不能期待智能客服的体验出现质的变化。其次，智能客服在厂商端的推动应用下已经是大势所趋，虽然不可能做到像人工客服一样随机应变，也能够提供一些基础层面的精准服务。最后，关键是在智能客服和人工客服之间建立良好的协同机制，让用户能够感到更流畅的体验。好比三级诊疗，小问题社区医院看，遇到更大的疑难，自动转给高级别的医院。对于用户体验来说，要的不是智能客服的体验，而是一个厂商整体客服系统的体验。就像线上银行业务越来越多，但无法取代线下银行网点一样。未来，智能客服与人工客服的关系，并不是简单的谁取代谁的问题，双方的边界会日渐模糊。用户那种具有共性的问题可以由智能客服来应对，而当用户需要面对面交流、需要疏导时，人工客服也应及时出现。最终的原则就是，以用户为中心，根据用户的实际需要来选择服务方式。总之，面对ChatGPT这突如其来的新物种，我们不要轻易坠入其“美丽新世界”的幻象知中，而要用人类独有的智慧，配合它的丰富功能，为人们生活提供最大程度的便利性。
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