《金融時報》日前刊出了一篇報道：疫情之下的菲律賓在3月中即宣布了非常嚴格的防疫隔離政策，這讓正常的辦公室工作無法正常進行，使得全球客服陷入了用工荒。據悉，菲律賓是全球外包行業(yè)最發(fā)達的國家之一，包括內容審核、電話客服等等在內的外包行業(yè)在菲律賓雇傭了超過100萬名以上的員工，摩根大通、亞馬遜、Google和Facebook等超過1000家跨國企業(yè)都是雇主，每年給菲律賓帶來250億美元（約合1770億人民幣）的產值。

　　防疫帶來了現實的困難，封閉的辦公環(huán)境不利于疫情的防治，而大量習慣于在家里辦公的客戶希望多元化的交互體驗，可以在家通過更有效的手段連接到客服中心。

　　被疫情重新定義的客服行業(yè)，將呈現何種新的變化趨勢？

　　視頻客服

　　春節(jié)期間是傳統(tǒng)的找房蟄伏期，疊加全國范圍的新型冠狀病毒感染的肺炎疫情，用戶的找房方式發(fā)生了巨大轉變，以視頻看房為載體的線上看房時代正加速到來。

　　各大租房平臺上線視頻看房功能，為企業(yè)客戶升級線上看房、線上選房服務，增強用戶與經紀人間的交互效率，重構寫字樓交易服務流程，進一步推動行業(yè)的線上化步伐。

　　疫情時期，通過視頻方式看車買車的客戶逐漸增多。某二手車平臺相關業(yè)務負責人透露，視頻看車的方式為消費者提供了更安全、便捷的看車體驗。近日來，每家門店都會有通過視頻看車來下單提車的顧客。

　　有業(yè)內人士表示，此次疫情下公眾安全與衛(wèi)生意識的增強，線下銷售場景受到明顯沖擊，視頻看房、看車等新方式開始被越來越多的商家所采用。長遠來看，視頻客戶服務有望成為銷售中一個新的有效工具。

　　視頻客服作為線上服務的一種形式，不受空間限制。相比于文字客服和電話客服，不僅能夠直觀地展示商品，還能實現客戶交易行為與業(yè)務流程的結合和簡化，提升服務體驗。視頻客服極大模擬線下業(yè)務辦理場景，給予客服更加周到的服務，兼顧客戶情緒。

　　遠程客服

　　疫情給企業(yè)服務帶來了一場大考。一邊是居家宅引發(fā)的線上服務需求激增，一邊是史上最長春節(jié)假期帶來的客服人員異地分散，居家客服成為兩手抓兩手硬的最優(yōu)選。從遠程登錄、安全保證、效率提升等角度，真正做到辦公遠距離，客服沒問題。

　　通過遠程辦公，企業(yè)可以建立起安全可靠的、具備所有基礎功能的云客服中心，從而實現與全球各地客戶的高效溝通。智能化，高效率，多場景客服工具，也提升了客服智能、高效的服務能力。

　　在疫情的特殊環(huán)境下，不少企業(yè)也解鎖了新技能，通過遠程檢修和指導，保證了特殊時期的順利作業(yè)。

　　某公司是一家做人工智能產品的公司，零附件非常多，公司里有一個將近100人的售后維修團隊，負責上門維修出現問題的設備。突如其來的疫情，讓上門維修變得困難。 　　公司的維修負責人表示，很多問題是因為客戶失誤操作，導致儀器參數出現錯誤，這些問題如果可以通過線上溝通的方式，將儀器參數設置的方法以遠程的形式向客戶講解，客戶自己就可以重新進行設置，也就不需要我們的維修人員上門維修了，這樣既解決了客戶的實際問題，也節(jié)省上門成本。

　　智能客服

　　在新冠肺炎疫情爆發(fā)的初期，線上咨詢出現井噴式增長，各類規(guī)模的企業(yè)和機構必須滿足不斷增長的客戶需求。但現實是，客服人數明顯不足，企業(yè)該如何破解咨詢量激增的壓力？疫情之下，爆發(fā)的客戶需求與人力緊缺的矛盾正在催生智能客服加速應用。

　　智能客服場景在往橫向走，通用技術基底也在往縱深走，例如AI巨頭現階段都在攻克的對話機器人高階能力——情緒識別，即除了語義理解，還能識別用戶的情緒狀態(tài)做出決策。

　　通過用戶畫像、智能預測、敏感詞設置和AI識別等方式，實時感知用戶的情緒。一方面，用戶不滿時能夠給出安撫的對話，另一方面，也便于及時將不滿的用戶轉移到人工服務。

　　情緒識別、多輪對話技術實際是智能客服擬真化的內在表現。專家預測，未來三到五年，基于深度網絡的語音合成技術會進一步突破、達到真人發(fā)聲的效果。

　　隨著智能客服能力展現，未來的多場景、多行業(yè)擴張將成為主基調。但光有AI技術而沒有場景化理解與人力的協(xié)同支持，智能客服很難真正落地。只有建立深度的場景理解，把技術服務于業(yè)務而不是業(yè)務屈從于技術，智能客服才會被真正接納、產生現實的價值。

　　對于智能客服而言，隨著智能客服的價值不斷被挖掘，智能客服賦能于其他部門或者行業(yè)，傳統(tǒng)客服向智能客服升級轉型是必然趨勢。在技術層、應用層還是產業(yè)鏈等領域等將得到快速發(fā)展。依托智能客服收集到的大量數據，反觀客戶需求，通過延伸服務，實現對數據的分析和利用，從而催生出新的增量市場需求。