《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2017年12月，我國網民規模達7.72億，增長率為5.6%，同比下降0.6%，在網民增速趨緩，互聯網流量紅利消失的當下，電商紅利也退了潮。

而在另一邊，隨著AI被廣泛應用到各行各業，智能客服市場的競爭也愈演愈烈，不少后入場的智能客服平臺選擇“小而美”形式殺入智能客服市場，如瞅準了電商紅利消退，且客服又是電商行業的剛需服務，智能一點以專注于AI導購為切入點，殺入這片巨頭和創業公司云集的智能客服市場。

智能一點以AI導購為突破口，著力于售前服務為B端用戶提升轉化率，這是否能給流量紅利褪去的電商們帶來福音呢？又能否讓其在智能客服領域立穩腳跟呢？

提升轉化率，售前客服助電商緩解紅利消退壓力

就目前而言，智能一點致力于售前服務為用戶提升轉化率，主要有以下兩方面優勢。

其一，從AI導購的垂直化領域切入。智能一點的側重點在于售前導購，而售前服務是提升轉化率的關鍵環節。指導用戶購買產品，提升用戶轉化率，這對電商行業而言自然是求之不得了。艾媒咨詢的調查數據顯示,75%的顧客因對客服不滿而放棄購買行為,超過四成的顧客因對客服不滿而不推薦他人購買。所以，客服在一定程度上決定了產品銷量。

許多用戶在購買產品前都會傾向于先向客服咨詢產品的相關問題，比如尺碼、顏色、優惠活動等，獲得導購意見后再決定是否購買此產品。而售前客服恰好可以滿足用戶的此類需求，以交流的形式更能獲得用戶對產品的認可度，如若用戶不滿意，還可智能地為其推薦其它類似產品，或者發現用戶的其它需求給出相應的產品推薦。

與此同時也在與用戶的多輪交互之中，獲取了用戶喜好，再結合收集到的行業數據、企業數據為用戶畫像，作出更精準的商品推薦，滿足用戶需求。對于商戶而言，更高的轉化率與復購率才是其最想要的結果。

其二，從服務細分領域切入，比如母嬰等領域，并輔以技術和數據支撐。市面上大部分智能客服平臺都是覆蓋了售前、中、后整個客服流程，如Udesk等，而電商本身也是需要全程服務的。可實際上卻是智能客服讓用戶倍感不滿，詬病連連。有數據顯示，在用戶體驗上，在線客服是企業使用率最高的客服系統，達到73.9%，呼叫中心使用率50.7%，而智能客服的使用率僅為31.5%。

許多服務商提供的智能客服系統對用戶所提問題的識別能力有缺陷，比如不懂方言，不懂縮略語，機械識別關鍵詞等，造成答非所問等情況而備受用戶詬病，用戶解決問題的期望落空則會影響用戶滿意度。

而專注于售前客服的智能一點，其客服系統應對用戶提問時回答更智能、準確。且智能一點采用深度學習技術，建立垂直行業的基礎知識圖譜，優化了對自然語言的識別處理能力，在與用戶的多輪交互中，也能把握住用戶所要表達的意思，不僅能給出讓用戶滿意的答案，還能在多輪交互下抓取用戶購物喜好適時推銷產品，以此提升轉化率，又不會讓用戶有違和感。

智能一點雖未覆蓋整個客服流程，卻因專注于售前客服，且聚焦于垂直領域，如其最擅長的母嬰領域，其知識庫問答規模已在六七十萬，而讓其交互系統能更準備地捕捉客戶購物意圖，并能行之有效地為客戶解決問題，深得客戶滿意，轉化率也自然而然能得到提升。據悉，智能一點能為B端用戶提升15%的轉化率。

然道阻且長，售前客服助推電商仍是力有不及

能助力企業提高轉化率與復購率是智能一點殺入智能客服領域的絕佳優勢，但要借AI導購的強吸引力來撬開智能客服市場仍需解決目前尚存的一些問題。

其一，售前客服在電商行業的發展空間受限。一方面，對于電商而言，售前、售中、售后整個客服流程都需要，缺一不可；另一方面，阿里、京東、蘇寧等電商巨頭都有自己專業的智能客服，如阿里小蜜，京東JIMI等，而幾乎所有的品牌商、中小電商都選擇落戶這幾家電商巨頭，雖也有電商會將客服外包給專業客服公司，但競爭實力懸殊，讓其備受掣肘。

其二，產品尚不成熟，仍需打磨。目前來看，市面上絕大部分智能客服都是包含售前、中、后的泛模式，缺乏智能一點這類專一模式，因此其面臨的產品競爭相對要小，同質化現象尚不明顯。就智能程度而言，比之多數泛類產品而言要略勝一籌，但在這些AI技術成熟的互聯網巨頭面前就處于劣勢了。如網易七魚智能系統的服務先知預測率達90%，而智能一點的意圖識別率尚在80%。所覆蓋的行業領域與提供的服務范疇也不如Udesk、容聯七陌等先輩。

其三，打通行業數據有難度。一方面，智能一點可通過互聯網采集整理各行各業的數據，便于智能客服系統更準確地處理用戶所遇問題，但這些數據還遠遠不夠，不足以做到售前的精準營銷，且行業知識圖譜的構建本身也很有難度。

另一方面，智能客服老玩家眾多，縱然拋開阿里京東等，依然還有網易七魚、Udesk、容聯七陌等，這些服務商積累的經驗、構建的行業圖譜比之厚實，如智齒科技就已構建了26個行業知識圖譜，而智能一點目前僅在母嬰、出行、餐飲等行業的知識圖譜最為完善。

此外，智能一點是針對企業做定制化的售前客服系統，行業數據可通過互聯網獲取，但同一行業的不同公司其運營模式有同有異，其產品更是如此，要更靈活地處理用戶問題，精準化售前導購，將行業數據與企業數據融合很關鍵，但企業數據必然涉及商業機密，多方考量下企業也不會完全給出自己所擁有的數據，這就對完善售前客服系統形成了阻礙。

如Udesk需要企業自行構建行業知識圖譜，對于不懂如何構建知識圖譜的B端用戶而言，則直接影響著產品最終的呈現效果，而智能一點雖直接為企業構建知識圖譜，但企業數據獲取上全看合作雙方協商了，這一點也就考驗著服務商的商業保密誠信度了。

單一的售前客服面臨的種種問題意味著智能一點們仍需不斷改進完善，才能抓住這尚不飽滿的市場先機，在智能客服市場奪得一席之地。

讀懂人類的售前客服才能大有作為

售前客服雖在天貓、京東等電商平臺難有施展空間，但在其它行業卻炙手可熱，如醫療、金融、教育等，因此智能一點以AI導購為市場切入點的發展邏輯是有廣闊前景的，但要撐起無限前景的客服市場，關鍵還是在于產品本身。

其一，不斷完善產品技術，讓智能客服系統讀懂人類語言是關鍵。一方面，人工客服受制于客服人員自身的精力與此行業帶來的各種壓力，以及工作內容的重復性，讓智能客服代替人工有了可趁之機；另一方面，智能客服可24小時在線處理繁忙重復的用戶問題，但對自然語言的識別處理能力仍不如人工客服，讓其并不受用戶的歡迎，絕大部分人依然傾向于繞開智能化客服系統，與人工客服交流解決問題。

因此完善產品技術很重要，強化機器人對自然語言的理解能力，應用深度學習技術讓機器人能自主學習活用行業知識圖譜。只有能像人工客服一樣直接快速地讀懂用戶所要表達的意思并快速地予以解決，才能讓用戶更滿意，提升客服效率，并對用戶進行精準化的產品推銷。通過對行業數據收集以及與企業數據的整合利用，更新數據庫以便精準快速處理用戶問題。畢竟機器人的儲存能力與反應速度是人類自愧不如的，只要機器運轉正常也不存在需要休息或者情緒不穩定等減效情況。

其二，給產品加入人性化服務元素。人與機器人最大的不同就在于有無情感，售前客服對自然語言的識別能力已經是有了不小的進步，在不斷突破技術難關后，對自然語言有了更精準的識別后，也要注重對用戶情緒的把握，理解了用戶的意思還不夠，還要懂用戶此時的心理狀態，是開心還是憤怒。如若用用戶情緒好可適度與之調侃抓準時機推銷，如若用戶情緒不穩定也要學會像人類一樣說一些安撫的話，或者博用戶一笑等。

目前智能一點的售前客服系統在文字層面的解讀已經有很不錯的表現，在語音層面還可以再提升，從語音上也可以更好的識別用戶情緒，還可以在視頻層面有所突破，從用戶臉部表情與語調上更能精準把握用戶情緒。

其三，全方位的智能化客服，不僅在售前客服，售中客服、售后客服也要一起抓。一來就線上而言，售前、售中、售后客服缺一不可，如雖被阿里京東們壟斷，但尚有市場的電商行業；二來就線下而言，許多傳統行業著重于售后客服，且人工客服的接入程序繁雜，如果能將客服直達步驟簡化，并給客服機器人引入人聲模擬程序，也是不錯的選擇。

如模擬明星、名人、二次元人物的聲音，讓客服機器人更有吸引力，以此來弱化用戶對智能客服并不智能的印象。如用戶在撥打移動客服時，可直接優先接入智能客服機器人，實在無法處理的情況下再轉入人工客服。

總體而言，售前客服雖逆轉不了電商紅利消退的現實，但只要抓住競爭壓力尚小的售前客服市場機遇，不斷突破產品技術，對自然語言進行精準識別，對用戶情緒把握準確，讓產品覆蓋整個客服過程，在AI常態化的未來世界中，售前客服企業們的確有機會一展拳腳。

文/劉曠公眾號，ID：liukuang110

據每日經濟新聞報道，在雙十一期間，京東的“無人客服”、蘇寧的“蘇小語”等智能客服，已然成為電商客服咨詢的主力。僅以阿里為例，其機器人客服“阿里小蜜”就承擔了95%的客服咨詢工作。

人工智能的新戰場也由此進入了廝殺階段，不再是棋牌賽場上的阿爾法狗，也不充當綜藝節目的“嘉賓”，而是用“客服”的面目，將實用技能展示出來。

電商客服，只是一個起手式而已……

智能客服即將開啟千億級市場

各路大佬的強勢進入，有一個深刻的背景，即智能客服背后是一個亟待開發的千億級的市場。

據移動信息化研究中心在《2017中國云客服市場及用戶實踐研究報告》中的數據顯示，隨著新技術不斷涌現，傳統客服系統的短板不斷暴露：人力成本比較高、難以實現24小時持續響應客服需求、難以適應市場變化等。亦有數據統計，國內整個客服的市場規模已經超過千億。

此外，人工智能領域的專家認為，在客服領域也存在二八原理，即消費者的問題中，八成以上都是高度重復的，只要知識庫的數據足夠全面，智能客服就能夠為用戶提供滿意的解決方案。

在效率上，智能客服也正在發揮極大的效能。僅以電商為例，在今年618大促中，智能客服就幫森馬網店完成了一半的解答任務，問題解決率達到82%。

更多智能客服正在入場，且不局限于電商領域

11月22日，國內領先的人工智能廠商靈伴科技對外發布了一款名為睿思2.0智能客服。而這款智能客服，在2周前，亦曾在第六屆中國車險峰會上驚鴻一瞥，贏得了保險業的熱議。

據悉，睿思的底層技術源自其母公司靈伴科技，靈伴睿思智能客服機器人平臺依托于靈伴ASR系統、靈伴TTS系統、靈伴睿思核心平臺系統三大核心功能模塊。靈伴ASR系統應用了信號處理、物理學（聲學）、心理學等多個學科。最終實現了能夠準確有效識別人類在多種環境下，通過語言所要表達的意思，其準確率能達到95%。

但拋開技術性因素，真正讓人驚訝的，是這一智能客服的應用場景，廣泛而有效。如在車險峰會上，靈伴就展示了一個應用案例：某保險公司上線續保通知語音機器人的首月，就降低了全員客服6%的人力成本。

一旦在現有的各行業客服體系中全面滲透，則智能客服將不再僅僅只是一個黑科技。

場景需求，需要用技術積淀來啟動剛需

“AI未來的瓶頸會在算法本身，這里的算法包括通用算法還有需要大量專業知識解決實際問題的算法，數據會逐漸變得不是瓶頸。”靈伴科技創始人&CEO陳博如是說。

這一理念并非空穴來風。據統計，如語音識別，數據量從1萬小時增長到10萬小時，準確率會提高1%~2%，差別不是很大。

某種程度上，這是學習資料和學習方法的一種較量。大數據屬于豐富的學習資料，而就智力認知而言，當達到一定程度地資料積累實現量變到質變轉換后，將難以進一步擴張優勢。此處必須靠正確的學習方法和不斷改進的學習路線來完成。

按照陳博的說法，靈伴人工智能的一大特征就在于不僅僅能把語音識別為文本，還能對用戶的語音進行實時監控。

意義何在？從文本意義上可以有多個解釋的“喜歡一個人”，將可以在情緒表達上，讓智能客服能夠最準確的把握意思。

由此可見“聽得懂人話”的人工智能，必然是技術范的。尤其是在需求各不一樣的垂直領域中，技術的需求，將遠高于在數據占有。

專注于語音智能的靈伴科技對此作了充分的技術沉淀。此次發布的睿思2.0版滿足一定的定制化需求，不需要寫代碼，通過模塊化的拖拽方式，讓普通運維人員經過培訓也可以操作。比如保險行業，可以針對不同地區、不同人群對同一保險的不同需求進行相應配置。

“可視化流程設計器，1小時流程開發，云平臺提供計算資源和運算能力、支持快速應用落地、無需高額一次性成本。”陳博介紹其產品時，給出的商用路線圖，近乎是一鍵式完成，其定制化、快捷化和輕量級，讓整個產品不再被想象成裝滿巨大空間的處理器和極客水準的程序員才能駕馭的“怪獸”。

但僅僅如此，還不足以完成垂直領域的客服需求。此處還需要有黑科技。

高效的噪音消除能力，以適應用戶在千差萬別的環境中應用的要求；智能打斷功能，使用戶可以在自助語音服務的提示語播放過程中隨時說出自己的需求，使人機交互更加高效、快捷、自然，有助于增強客戶體驗；再輔之以外文接口，自動識別中、外文，支持中外文混讀……這些功能上的技術積淀，其實真正指向的恰恰是場景千變萬化的垂直領域，如車險的嘈雜環境、涉外服務的語言需求、咨詢時多人補充下的碎片化語音等，也讓更多垂直領域在苛刻場景下的剛需。

下一個戰場：場景拓展性、客服能動性

有意思的是，在當下的人工智能實用領域，已然形成了以智能音箱為代表的智能家居形態，和智能客服為表征的商業運用形態。

換言之，小米和蘋果等的智能音箱方向是在用戶的私人場景下，通過音箱的語音交互，完成對家居的控制，其優勢在于可以較好的利用更多的智能硬件產品，且實現較容易，但劣勢則是場景受限，且產品擴展性不足，更趨近于一個高級語音遙控器。

陳博據此提出了差異化的All in “2B”理念，即全面商用化，如其在保險領域，睿思智能機器人已經可以進行契約回訪、續保通知、結案支付、滿意度調查服務。而類似的拓展，也在民航、教育、銀行等行業有了一定的建樹。

“16個月我們都做了什么？”靈伴即時產品總監張子夫介紹新升級的睿思2.0版時，用了5、3和無數三個數字概念。

5指的是5項基礎技術升級：涵蓋基于業務背景的高準確率語音識別；多場景高自然度語音合成；復雜對話理解；融合聲紋生物特征認證；用戶情緒在線分析。這些升級的重點均指向特殊、復雜場景，跳脫出傳統的人工客服被動狀態，可以更好地在服務上，有針對性的對不同用戶，進行體驗上的提升，甚至于主動尋找潛在客戶群體……

而以多輪次可打斷復雜語音對話能力、自助拖拽式流程設計、機器人對話實時監控和在線學習知識庫為代表的3項新增產品功能，則指向了前述陳博所提及的定制特征，并且告別被動式模式，以主動學習的方式，在定制的過程中，即可對多個領域進行智能客服的深度探索，進而讓后續的定制和拓展變得更加智能和建議。

至于數不清的用戶體驗優化，則并非一個虛數。本身，靈伴在人工智能的商用實踐上就已經在自身的構架上進行了前期安排，在不同領域成立不同的子公司深入研究，比如呼叫中心機器人就依靠在子公司靈伴即時，醫療領域則成立子公司靈伴智醫，母公司作為整體技術架構的研究院。

11月15日，我國出臺了《新一代人工智能發展規劃》，并將其視為未來戰略性技術和經濟發展的新引擎，在規劃中明確提出，至2020年人工智能總體技術和應用將于世界先進水平同步。

可以預見的是人工智能的發展前景，將會得到更多的發展機遇。而在效率提升、成本降低的人工智能領域，已經不再是垂直領域采納智能客服的唯一條件，通過人工智能實現更好的用戶體驗和激活更多的潛在用戶群體，將是這一模式未來的題中應有之意。