智能客服对客户服务中心发展的影响
来源： 时间：2024-08-05
数字化技术的快速发展与普及，不仅带来了生活方式上的变革，更是将人类带入了数字化经济的时代。随着数字经济的飞速发展，它所涉及的领域已经远远超越了人们的想象，其影响力之大，已经深入到了人们生活的方方面面。
随着整个社会数字化进程的不断深化，我们已经进入到了一个由信息为主的社会，现今的网络规模和覆盖领域大大超过以往的时代，其不断地产生了大量的信息和数据，而这也就导致了整个社会都开始向数字化发展。
我们如何去整合和解读这些数据背后的意义，是企业要面临的一个巨大挑战，于是智能化就成为一个必然的进化方向。实现数字化运营是企业提高运营效率、提升产品质量、优化用户体验的必经之路。
客户服务中心作为客户与企业之间沟通的桥梁，其所产生的各类非结构化数据规模与日俱增，其中录音文本、在线文本、客户评论等非结构化数据，记录了企业与客户整个交互过程中的大量客户需求、产品偏好和服务评价等信息，是企业改善产品服务和客户经营绩效的重要参考因素。因此智能客服也成为联络中心的必然选择。
智能客服是以云计算、人工智能、大数据等新一代数字化技术为基础，综合应用自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、智能推理技术等，从而降低客户服务人力成本、提高客服响应效率、增强用户体验的客户服务形式。借助技术优势，智能客服可以帮助企业与客户建立智能、快捷、高效的服务型解决方案，同时还能够为企业提供统计分析信息以提高精细化管理水平。
传统的人工客服已经无法满足互联网场景下高速增长的客户需求。传统企业的客服多依托人工提供相应的咨询和服务，但人工服务时长有限，为应对客户24小时的服务需求必将给员工带来巨大压力，造成工作体验差、用工成本高。并且传统的人工客服代表要应对大量的专业知识，需要较高的综合能力，其培训时间长、员工流动性高等问题也使得供需差距进一步加大，再加上客户咨询量因时间不同会有高峰期和低谷期，在高峰时段人力不足容易导致服务体验差，这些都会造成客户的流失和不满。
另一方面随着移动互联网的发展和普及，很多产品的用户群体都是十分庞大的，比如一些热门的APP的用户都是数以亿计，每天产生的用户信息都是一个天文数字，但传统客服模式却缺乏有效的信息收集能力。这些数据和信息包括产品的质量和技术问题、用户的喜好和应用感受、市场的反馈和对比等等，传统的人工客服模式难以及时、准确、完整地进行收集、处理和利用，造成了数据资源的浪费。
现今随着“虚拟数字人”“云服务”“全渠道”等新型技术开始不断融合到客户服务中心系统中，客户服务已经形成高度人工智能化的体系。通过对资源的云化，可以将不同地域的呼叫系统整合成共享资源，实现话务分发及服务资源的集中化统一管理和均衡，通过公有云的建设可以进一步降低客服系统成本，使客服坐席扩容更加灵活。
并且随着电子渠道的快速发展、业务交付模式的改变，服务也不再局限于一种方式或一种渠道，而是形成一种场景化服务模式，不管文字、图片、还是视频，一切的渠道接入、互动形式、流程变革都可以营造更好的服务体验。
智能客服可以24小时在线，能够随时保持标准化服务状态，这大大减轻了人工的负担，而且智能客服系统在与客户沟通时，更方便系统通过文字与语音的形式将对话记录下来，做到实时的全面质检，在提高服务质量的同时降低员工培训成本，提升客服工作效率及质量。
并且智能客服的引入使客服人员的工作流程更加透明化、可视化，管理人员通过后台数据统计就可以一目了然，有效帮助企业进行客服工作流程的统一管理及量化考核。智能客服已经越来越多地融入我们日常生活的各类场景当中，无论是技术层面还是应用层面都有了快速地发展。
智能客服在自身的快速发展中也面临着问题与挑战。智能系统的学习能力和处理能力都是建立在庞大的数据库基础上，数据库的质量及维护程度将直接影响其使用效果，因此数据质量、模型合理性等方面都还需加强，数据库的维护也尚需优化，在注意保护数据的正确性和安全性的同时也要避免系统性的问题。
比如现有的应用系统很多是按传统的IT系统垂直架构，以项目制进行独立构建，开放性比较低且相对封闭，形成多个烟囱式的应用系统，造成系统整合困难。还有一些企业同时有多个信息系统却没有把这些系统集成到同一个平台上，各部门的数据储存于不同的数据库中，这样就形成了数据孤岛，不但不能充分实现企业内部信息共享和决策的高效性，反而在一定程度上增加了工作负担。数字化的发展不是一蹴而就的，如果急于求成往往会出现反效果，从内部系统的搭建，到中台的研发赋能，再到前端用户的交易平台，这些都需要不断地探索和投入。
智能客服发展虽快但尚未达到可以真正代替人工的程度，很多业务场景需要通过人机配合完成，很多结果还需要业务人员来参与确认或校准。我们对人工智能要有正确的认知，不迷信技术，不痴迷算法，而是要注重实效，要从注重场景应用落地价值来推进智能化发展。
传统的客户中心运营系统往往难以对客服代表的服务质量和效果进行有效的评估，很多客户中心在运营过程中主要是靠平均接听时长来评价客服代表绩效，这样虽然可以达到节约运行成本的目的，但却忽略了客服代表的服务效果，这与客户中心作为客户服务载体的初衷背道而驰了。作为一线的客服人员其实是可以肩负起发现客户需求和传递客户需求的职责。当客户遇到问题寻求帮助时客户服务中心就可以采集第一手客户信息，有针对性地收集各种缺陷和不足，为产品和服务优化改善指明方向。与此同时，在企业内部客户服务中心还需要整合企业内各个部门，充分调动各种资源来解决客户问题。对于客户来讲越简单的服务就是越优质的服务，现在企业内部工作职能越来越丰富，内部的分工也越来越精细，要解决客户问题往往需要多部门协同完成，这就需要客户服务中心能够为客户提供“一站式”服务。
企业可以持续发展的核心是不仅要不断满足客户当前的需求，更重要的是超前满足客户的需要。客服中心可以帮助企业更加清晰地了解客户需求，甚至是帮助客户创造出新的需求。由于客服长期与客户打交道，并持续为客户提供帮助和服务，因此客服通常更受客户的信任，因此由客服来第一时间向客户针对性地推荐新产品和服务，往往成功率也更高。客户服务中心将成为支点，通过客户需求改进服务，以服务推动客户需求，以达到企业“服务”与客户“需求”不断循环发展。
数字化时代物质世界和虚拟世界的融合越来越快，各行各业的创新速度也越来越快，颠覆性的变化几乎在每一个领域中不断发生着，企业竞争也越发激烈。智能客服的有效应用，不仅能提升客户服务效率，还将成为企业加速智能化转型、抢占市场先机、优化运营管理，进而提高客户满意度、实现高质量发展的关键突破口。
随着整个社会数字化进程的不断深化，我们已经进入到了一个由信息为主的社会，现今的网络规模和覆盖领域大大超过以往的时代，其不断地产生了大量的信息和数据，而这也就导致了整个社会都开始向数字化发展。
我们如何去整合和解读这些数据背后的意义，是企业要面临的一个巨大挑战，于是智能化就成为一个必然的进化方向。实现数字化运营是企业提高运营效率、提升产品质量、优化用户体验的必经之路。
客户服务中心作为客户与企业之间沟通的桥梁，其所产生的各类非结构化数据规模与日俱增，其中录音文本、在线文本、客户评论等非结构化数据，记录了企业与客户整个交互过程中的大量客户需求、产品偏好和服务评价等信息，是企业改善产品服务和客户经营绩效的重要参考因素。因此智能客服也成为联络中心的必然选择。
智能客服是以云计算、人工智能、大数据等新一代数字化技术为基础，综合应用自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、智能推理技术等，从而降低客户服务人力成本、提高客服响应效率、增强用户体验的客户服务形式。借助技术优势，智能客服可以帮助企业与客户建立智能、快捷、高效的服务型解决方案，同时还能够为企业提供统计分析信息以提高精细化管理水平。
传统的人工客服已经无法满足互联网场景下高速增长的客户需求。传统企业的客服多依托人工提供相应的咨询和服务，但人工服务时长有限，为应对客户24小时的服务需求必将给员工带来巨大压力，造成工作体验差、用工成本高。并且传统的人工客服代表要应对大量的专业知识，需要较高的综合能力，其培训时间长、员工流动性高等问题也使得供需差距进一步加大，再加上客户咨询量因时间不同会有高峰期和低谷期，在高峰时段人力不足容易导致服务体验差，这些都会造成客户的流失和不满。
另一方面随着移动互联网的发展和普及，很多产品的用户群体都是十分庞大的，比如一些热门的APP的用户都是数以亿计，每天产生的用户信息都是一个天文数字，但传统客服模式却缺乏有效的信息收集能力。这些数据和信息包括产品的质量和技术问题、用户的喜好和应用感受、市场的反馈和对比等等，传统的人工客服模式难以及时、准确、完整地进行收集、处理和利用，造成了数据资源的浪费。
现今随着“虚拟数字人”“云服务”“全渠道”等新型技术开始不断融合到客户服务中心系统中，客户服务已经形成高度人工智能化的体系。通过对资源的云化，可以将不同地域的呼叫系统整合成共享资源，实现话务分发及服务资源的集中化统一管理和均衡，通过公有云的建设可以进一步降低客服系统成本，使客服坐席扩容更加灵活。
并且随着电子渠道的快速发展、业务交付模式的改变，服务也不再局限于一种方式或一种渠道，而是形成一种场景化服务模式，不管文字、图片、还是视频，一切的渠道接入、互动形式、流程变革都可以营造更好的服务体验。
智能客服可以24小时在线，能够随时保持标准化服务状态，这大大减轻了人工的负担，而且智能客服系统在与客户沟通时，更方便系统通过文字与语音的形式将对话记录下来，做到实时的全面质检，在提高服务质量的同时降低员工培训成本，提升客服工作效率及质量。
并且智能客服的引入使客服人员的工作流程更加透明化、可视化，管理人员通过后台数据统计就可以一目了然，有效帮助企业进行客服工作流程的统一管理及量化考核。智能客服已经越来越多地融入我们日常生活的各类场景当中，无论是技术层面还是应用层面都有了快速地发展。
智能客服在自身的快速发展中也面临着问题与挑战。智能系统的学习能力和处理能力都是建立在庞大的数据库基础上，数据库的质量及维护程度将直接影响其使用效果，因此数据质量、模型合理性等方面都还需加强，数据库的维护也尚需优化，在注意保护数据的正确性和安全性的同时也要避免系统性的问题。
比如现有的应用系统很多是按传统的IT系统垂直架构，以项目制进行独立构建，开放性比较低且相对封闭，形成多个烟囱式的应用系统，造成系统整合困难。还有一些企业同时有多个信息系统却没有把这些系统集成到同一个平台上，各部门的数据储存于不同的数据库中，这样就形成了数据孤岛，不但不能充分实现企业内部信息共享和决策的高效性，反而在一定程度上增加了工作负担。数字化的发展不是一蹴而就的，如果急于求成往往会出现反效果，从内部系统的搭建，到中台的研发赋能，再到前端用户的交易平台，这些都需要不断地探索和投入。
智能客服发展虽快但尚未达到可以真正代替人工的程度，很多业务场景需要通过人机配合完成，很多结果还需要业务人员来参与确认或校准。我们对人工智能要有正确的认知，不迷信技术，不痴迷算法，而是要注重实效，要从注重场景应用落地价值来推进智能化发展。
传统的客户中心运营系统往往难以对客服代表的服务质量和效果进行有效的评估，很多客户中心在运营过程中主要是靠平均接听时长来评价客服代表绩效，这样虽然可以达到节约运行成本的目的，但却忽略了客服代表的服务效果，这与客户中心作为客户服务载体的初衷背道而驰了。作为一线的客服人员其实是可以肩负起发现客户需求和传递客户需求的职责。当客户遇到问题寻求帮助时客户服务中心就可以采集第一手客户信息，有针对性地收集各种缺陷和不足，为产品和服务优化改善指明方向。与此同时，在企业内部客户服务中心还需要整合企业内各个部门，充分调动各种资源来解决客户问题。对于客户来讲越简单的服务就是越优质的服务，现在企业内部工作职能越来越丰富，内部的分工也越来越精细，要解决客户问题往往需要多部门协同完成，这就需要客户服务中心能够为客户提供“一站式”服务。
企业可以持续发展的核心是不仅要不断满足客户当前的需求，更重要的是超前满足客户的需要。客服中心可以帮助企业更加清晰地了解客户需求，甚至是帮助客户创造出新的需求。由于客服长期与客户打交道，并持续为客户提供帮助和服务，因此客服通常更受客户的信任，因此由客服来第一时间向客户针对性地推荐新产品和服务，往往成功率也更高。客户服务中心将成为支点，通过客户需求改进服务，以服务推动客户需求，以达到企业“服务”与客户“需求”不断循环发展。
数字化时代物质世界和虚拟世界的融合越来越快，各行各业的创新速度也越来越快，颠覆性的变化几乎在每一个领域中不断发生着，企业竞争也越发激烈。智能客服的有效应用，不仅能提升客户服务效率，还将成为企业加速智能化转型、抢占市场先机、优化运营管理，进而提高客户满意度、实现高质量发展的关键突破口。
现在是一个“服务为王”的时代，技术终有极限，但服务没有止境，只有将服务不断地做细、做强才是生存之道。