编辑导语：伴随AI、5G等新技术带来的变革，客户服务场景发生了多元的变化，千亿级别的企业客服市场正迎来新挑战与新变革。传统客服向智能客服升级转型是必然趋势，如何为企业降本提效，如何开拓新的增量市场，将是未来客服市场最为关切的问题。本文作者就围绕这些问题，为我们展开了详细的论述。

一、智能客服行业飞速发展

一场突如其来的疫情，让我们看到了智能客服身上的无限可能性。

在人工接待、办公场景暂时停摆的“黑暗”时期，线上咨询却出现“井喷式”增长，如何解决咨询量激增的压力？

本文专门针对疫情问询的智能客服系统提出了解决方案。

智能疫情问询机器人通过链接多种渠道，如公众号、APP、网站等，为线上咨询的市民提供科普知识、热门问题、定点医院信息等信息。

同时智能客服通过机器人深度学习技术，实现每日更新各大权威机构的疫情防护指南，做到智能问答，对疑似病患提问进行分析解答。通过问询和交互，智能客服起到了减轻初诊量压力，辅助防控的作用。

然而智能客服的发展并不是一蹴而就的，各时期的相关技术对客服软件的发展起到了极大的催化作用。

• 在2000年以前，互联网尚未普及，彼时主要以电话沟通为主；
• 在2000-2010年，随着互联网的普及，出现了传统客服软件+PC端在线客服，多渠道客服并存；
• 2010年发展至今，基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件的出现，智能客服进入商业化应用阶段；

在近几年，智能客服更是飞速发展。在我国加速推动数字化转型的利好环境下，智能客服依托于云、AI和5G等创新技术来寻求发展新“基遇”。

其中，云计算的海量算力、AI 的应用智能和5G的可靠网络为智能客服系统的技术革新，产业升级，商业场景规模化落地提供了强大技术保障。

目前，我国拥有整体规模高达4000亿人民币的客服市场，其中智能客服市场将达到500亿~800亿元。

随着智能客服的飞速发展，未来这部分存量市场将为企业带来增效，降本的巨大价值。

二、智能落地，不再只是“客服”

智能客服商业化应用的主要价值是通过部分替代客户服务过程中的重复性工作，并辅助人工客服，缓解服务压力，降低后台管理成本。

在“智能化”的应用中，我们可以通过落地场景多样化、客户服务智能化、营销管理高效化三个维度来评测。

1. 应用场景多样化

受到客户企业规模和所属行业的影响，不同类型的企业对智能客服的需求不同。

教育行业关注产品的营销辅助能力、金融行业关注产品的安全稳定性、电商行业关注产品的渠道多样性等。

在经过数年的发展和沉淀，智能客服已经深度融入了多个领域，包括医疗，电商、金融、教育、政企服务等行业。

针对售前接待场景，常见获客转化低、服务低效，高峰繁忙造成潜客流失等问题。在售后场景中，智能客服机器人则具备7*24在线的天然优势，为企业提供更高效低成本的售后服务支持。

2. 客户服务智能化

互联网高速发展也让传统企业客服面临着服务需求激增和更为多样化的咨询路径，但由于客户需求、接入渠道不断增多，加之随着人口红利的消失，人工客服精力有限。传统人工服务模式面临着运营成本高，客户满意度低的困境。

快速响应，人机协作的模式为客户服务智能化提供解决方案。

如利用智能客服机器人独立接待，统一接入全渠道咨询入口，自主处理部分业务流程，再将复杂业务转接入人工坐席，做到人工客服与智能客服的无缝融合。

通过人机交互模式减少人力资源的投入又能提高客服系统处理效率和智能化程度，从而改善客户体验。

3. 营销管理高效化

随着企业需求的发展，“智能客服”的价值也不仅仅只是提供“客服”功能，同时也承担着部分企业营销转化与运营管理的需求。

三、无限智能的未来趋势

随着智能客服能力展现，未来的多场景、多行业探索将成为主基调，其发展趋势也逐步显示出来。

1. 商业场景横向拓展、服务群体下沉式拓展

从商业化场景的覆盖面来看，随着需求的不断挖掘，智能客服将在对应行业的产品和服务将呈现精细化发展趋势。如在医疗领域，将不仅局限于消费医疗，未来保健、体检、养老等也将实现横向拓展，成为新的增长领域。

除了场景、行业的拓展外，在同一场景下，不同服务群体的需求也不断下沉。

大中型企业往往更倾向本地部署需求，基于自身庞大的业务需求，客服体系需要定制式服务。而中小型企业由于自身预算有限，且通常仅需常见功能需求即可，因而更为倾向标准化产品服务。

2. 多维化数据、智能营销成未来企业主需求

在企业需求方面，智能营销是业务增值的有效手段，而建立智能化营销需要对数据进行深入分析、应用、诊断。

而这仅仅是智能营销的冰山一角，数据将是未来企业进行营销增效的重要法门。

具备大数据收集、储存、分析、运用等处理能力的智能客服系统，可为企业节省人力成本和数据分析时间，同时在数据运用，营销战略制定也提供了重要依据。

3. 机器人智能化深度学习

以往机器人客服以自然语言处理与搜索技术为主，是一种关键词匹配的对话模式。

2012年前后，深度学习算法的突破，为智能客服带来了技术上的革新。

基于深度学习的知识图谱推理模型，使智能客服可以跳出“匹配类”对话的限制，模仿人类大脑神经元之间的传递，进行更为精准的信息处理。

未来，随着技术的发展，智能客服将建立更深度的场景理解以满足不同行业的多场景应用。

四、结语

依托于新基建的技术支撑，未来智能客服的演化应该是“千人千面”，智能拟人，深度应用于企业服务各环节。

实现前端能沟通客户，在终端能协助人工，在后端能为营销决策提供数据支撑，将服务衍生至管理、营销、销售等等重要的企业经营场景。

而现在，一切才刚刚开始。

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