呼叫中心2.0時代的典型特征是人工智能的引進，在呼叫中心領域稱之為智能客服，在國內已經有了不少的應用。他主要解決的問題包括：7x24小時（服務時間）、高峰期無響應（相應速度），客服培訓、流動成本大（服務成本和培訓成本），潛在客戶不精準、無法精準營銷（精準營銷），移動服務渠道淪為無客服響應的“啞巴”（渠道延伸），第三方合作、數據敏感不便共享（數據安全）等等問題。

“人工智能技術與實體經濟的結合，將給人們的生產方式和生活方式帶來革命性變化。”         ---習近平主席于G20峰會

國家發展改革委宣布，為加快人工智能產業發展，由國家發改委、科技部、工信部、中央網信辦制定的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》日前正式印發，計劃到2018年，基本建立人工智能的產業、服務和標準化體系，實現核心技術突破，培育若干全球領先的人工智能骨干企業。目前，谷歌、IBM等國際巨頭紛紛布局人工智能產業鏈，力圖掌握人工智能時代的主動權。中科院副院長、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛院士介紹，2015年全球人工智能市場規模為1270億美元，今年預計將達到1650億美元，到2018年預計超過2000億美元。

近幾年，交通、電力、金融、公共事業等行業面臨著巨大的客服壓力，在海量信息及每天數以萬計的查詢壓力之下，傳統服務模式早已不堪重負，其整體服務質量和用戶體驗都受到了很大的影響。以客戶服務為主導運營的行業，正面臨著巨大的技術變革、市場變動。

在傳統企業向移動互聯網轉型中，傳統客服系統無法很好解決客服人員同用戶之間多渠道的有效溝通，成本高，效率低；數據說話的時代，傳統電話溝通已無法為企業管理帶來更多價值；市場有痛點，又有空間。

新一代智能客服平臺簡介

智能呼叫中心客服客服的定義是用機器模擬人工客服進行在線問答服務的產品。典型的智能客服的運用場合主要是：“客戶向在線客服進行大量售前、售后重復性咨詢”。

新一代核心系統設計理念是采用人工智能與客戶服務相結合——智能客服，其核心功能由語義引擎、知識庫、數據處理三部分組成。

語義引擎用來聽懂客戶的話；

知識庫存儲積累客戶問題數據庫；

數據處理用來自我提升語義引擎識別能力和完善客戶服務知識庫。

智能客服領域的核心技術包括自然語音處理技術、語義分析技術、機器學習、知識發散、大數據分析等關鍵的技術。

智能客服機器人的服務范圍： 

目前智能客服機器人可應用于：用戶智能咨詢、業務查詢辦理、產品營銷推廣、熱門商品導購、常用問題陪聊、出行問答等高粘性服務場景。

7×24小時不間斷地提供一對多應答服務，因機器服務和人工值守不同，系統可以不受人的情緒、疲勞程度、工作環境等客觀因素影響，能夠保障服務質量及服務水平的一致性和可控性。

智能客服在呼叫中心中的數據處理的目的主要是：

• 實現更準確的基于行業的智能對話知識庫
• 人工坐席服務質量評價
• 用戶行為分析后更豐富的服務場景的挖掘
• 實時數據可視圖表，提供可視化預警、推斷服務

要完美的處理來自呼叫中心的各類數據，尤其是大量的非結構化數據，有以下幾個關鍵的問題需要解決。

NLP語意引擎（能讀懂問題）：NLP語義引擎功能將接收到文字、語音等信息，進行過濾、糾錯、分詞、詞性標注等智能操作。如客戶在微信服務號輸入“我的卡丟了該怎么辦？”，NLP語義引擎模塊能夠準確迅速的通過分詞、標注識別出客戶的目的——咨詢卡片丟失了如何辦理掛失，從而提取出標準化的語義結構“卡片掛失”。

 NLP搜索引擎（會匹配答案）：知識庫內積累大量服務業務領域知識、用戶的個性化信息以及業務知識，NLP搜索引擎根據用戶的問題自動匹配合適答案。如知識庫收到“卡片掛失”后，通過智能匹配算法知識庫，挑選出“儲蓄卡掛失”和“信用卡掛失”相關信息，輸出結果，讓客戶選擇是需要儲蓄卡還是信用卡，生成人性化的文字內容——“請選擇您要掛失的卡片類型：（1）儲蓄賬戶；（2）信用卡。”通過微信服務號；或其他頁面呈現給客戶，完成智能問答。

客服知識庫管理：這是智能客戶服務的關鍵部分，它主要解決知識存儲細顆粒度、智能搜索、自動回復、支持文字正文、關鍵字等，包括圖片、語義識別、地圖等搜索和管理。

客服系統的非結構化數據分析：呼叫中心中大量的數據是語音、圖片、地圖等非結構化數據，如何做好這部分數據的分析是智能客服的核心工作。

多渠道快速接入：企業可以利用智能客服系統的快速多渠道接入功能，創建各種引導及在線服務，靈活編輯機器人屬性及智能問答內容，讓企業擁有自己的智能機器人，為用戶帶來全新的溝通體驗。

智能客服產品解決什么問題？

1、7x24小時、高峰期無響應

2、客服培訓、流動成本大

3、潛在客戶不精準、無法精準營銷

4、移動服務渠道淪為無客服響應的“啞巴”

5、第三方合作、數據敏感不便共享

結論：

智能客服機器人系統是人工智能領域中的一個重要的版塊，主要是解決企業智能會話問詢、企業智能營銷、行業數據分析、語音服務問詢、24小時全年無休接待等需要交互性的業務需求問題。

智能客服人機交互領域，作為高科技深度學習的一個基礎領域，一直被行業所重視。其自然語言處理，語義分析，知識庫建設，云計算平臺建設等相關衍生產品更是層出不窮。未來將發展成為人工智能領域不可獲缺的基礎軟件產品，將為企業提供更多更好的交互性服務。為企業和用戶架起一座溝通的智慧橋梁。

 “人工智能技術引領科技新趨勢”---哈佛商業評論

 “深度學習和機器智能將席卷全世界”---福布斯

【霍金AI+】的亮點：

亮點一：多渠道快速接入

很多人或許都碰到過這種情況：使用某產品出現了問題，用郵件向客服反映后沒有很快收到回復。于是，為了盡快解決問題，會將同一個問題反映到官方微信、微博等各個渠道。而各渠道客服回復效率不同，導致用戶不得不同時跟多個客服交涉……用戶與客服溝通時間成本大大提高，步驟繁瑣、用戶體驗差。相對的，對產品的運營者而言，要在不同客服平臺上處理同一用戶的提問，工作量也成倍增加了。

可以接入多渠道的客服的信息，并進行多渠道回復，大大提升客服整體的工作效率。

亮點二：智能客服器人解決常見重復性問題

與這類傳統的自動回復不同，依托智能客服來完成自動回復，以輔助人工客服的工作，智能機器人可以根據多個提示識別關鍵字，自動分類具體問題，并依次做出智能回復，降低人工客服的工作量。

亮點三：報表統計用戶問題，客觀反映客服服務

為了提高客服服務效率，系統能夠自動統計用戶在各個渠道上的問題，對所有問題進行統一分析與分類。而且，所有對話記錄都能在系統上隨時可查。這些數據與記錄，使得客服在后續工作中能夠有所側重，并記錄存儲數據，致力挖掘豐富的商業服務場景。

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