人工智能技术智能客服系统的发展现状

　　随着科技的不断发展，人工智能不断进入到我们的工作和生活中来，比如我们在生活中经常见到的智能客服，智能客服很大程度上可以帮用户解决一些问题，同时也降低了服务成本；

　　市场有运行周期，软件和互联网带来的技术红利期在褪去；拉长时间轴看重客户服务的典型市场，往往是重售后的存量竞争市场，比如运营商领域。

　　当前，诸多客户服务行业尤其是基础设施层面的诸如银行、保险、电商、汽车、医疗，部分细分在逐步进入到存量竞争阶段，用户分层运营、提升客单价、召回流失用户等等主题，将会越来越多的被重视和投入；加之服务侧与营销侧的融合、运营效率和服务成本的透明化，客户服务智能化的应用会越来越深入。

　　企业在服务环节追求的，包括服务成本与服务满意度的平衡，以及一定程度上的用户分层与个性化经营（挖掘更多的客户价值）。

　　· 售前阶段，是由点到面的传播，用户数据需求不完整，更像是漏斗逻辑；主要依靠曝光触及用户需求，引导，信任建立和层层递进的转化，这个阶段决定权在于消费者。

　　· 售后阶段，是由点回到点的追溯，因为有了售前阶段，客户价值和服务问题类型有了定位；同时消费者已经投入了购买决策和成本，如无持续消费和售后和消费者二次传播等诉求，客户服务投入的意愿是相当低的。

　　客服产品是企业客户服务业务中的一个组成部分，是企业经营中的一个环节;业务系统里需要软硬件产品的支撑，至少包括了呼叫中心系统、人工客服系统、知识库管理系统等等。

　　面向对象：传统客服是面向客户/客服人员，而智能客服类是面向客户的业务问题；面向客服人员，需要进行业务和服务培训、实现特定范围内的服务支撑；面向业务问题，则是建立业务知识库和模型、实现服务问题的解决。

　　使用对象：传统的客服产品，设计时需要考虑面向客服人员和客户的操作、流程、管理；智能服务类产品，设计中的关键则是针对交互问题的处理、内容的分级分类、人机协同和模型训练优化等。

　　目前的服务类产品，在设计时已经将两者结合，将简单重复、标准化的服务内容，交给机器人处理；将复杂个性化、咨询类、多因素判断类的的问题，交给客服人员进行人性化的服务。

　　目前智能客服的应用，服务也不仅仅是被动响应部门，已经在逐步将客户个性化营销、客户全生命周期管理、服务触点营销等更多的提供主动式、预测式的服务形态；将单独的客户服务，引入更多的用户数据和营销意识，进行有针对性的服务。

　　数据堂的语音数据产品可以做到从智能客服实际应用场景出发，帮助客户快速提升语音识别的性能。其中1505小时普通话手机采集语音数据很受广大公司欢迎，使用数加加标注平台对原始客服语音数据进行提取、分类、标注等一系列处理，快速提升智能客服AI模型性能。

　　企业端应用新技术提升经营效率，提高消费者端体验度，使得企业服务环节服务水平的提高，用户价值、商业价值和社会价值均有体现。

　　从智能客服类产品的价值推演，能够看到社会智能化时代正在到来，与之对应的是面对的广大用户、消费者，被数字化。

　　数据堂在人工智能数据服务领域将持续发挥导向性作用，不断优化自身业务与技术实力，为人工智能技术研发与应用提供数据能源支持。