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電話客服跟機(jī)器人一樣(客服是機(jī)器人怎么聊天

調(diào)研 | 李喆彭晨撰寫 | 彭晨客服由于應(yīng)用邊界清晰，而且有明確盈利模式，已經(jīng)成為AI商業(yè)化最前沿電話客服跟機(jī)器人一樣的領(lǐng)域。小i機(jī)器人從AI起步，位列國內(nèi)智能客服企業(yè)第一方陣。小i機(jī)器人成立于2001年，最初定位于C端聊天機(jī)器人（國際上通用的說法為VPA，即個人虛擬助理），在2004年與MSN合作，巔峰時個人用戶曾達(dá)到8000萬人次。由于2C屬性明顯的VPA一直沒有明確商業(yè)模式，2006年，小i機(jī)器人開始為政府部門提供了第一個在線的智能客服機(jī)器人，2009年，小i機(jī)器人進(jìn)行全面重大戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，在原有技術(shù)以及產(chǎn)品基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)向2B業(yè)務(wù)，為政府、企業(yè)提供智能客服產(chǎn)品。值得注意的是，自2010年起，蘋果Siri、微軟Cortana、亞馬遜Echo相繼進(jìn)入需要大量資源投入的VPA領(lǐng)域，更加使得該領(lǐng)域成為巨頭的戰(zhàn)場，創(chuàng)業(yè)公司難以立足。轉(zhuǎn)型之后，小i機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)上的巨大突破。截至今日，已經(jīng)為國內(nèi)近千家企業(yè)及政府提供智能客服機(jī)器人，客戶包括交通銀行、招商銀行、建設(shè)銀行、浦發(fā)銀行等大型金融機(jī)構(gòu)，三大電信運(yùn)營商，以及華為、小米、東方航空、通用汽車等。小i機(jī)器人CEO朱頻頻在訪談中表示，在財(cái)報公布前，數(shù)據(jù)還不能透露，但非常樂觀。而隨著AI技術(shù)的完善以及在各領(lǐng)域應(yīng)用的加深，小i機(jī)器人業(yè)務(wù)也在進(jìn)行調(diào)整，在智能客服之外，將目光放到更廣闊領(lǐng)域，定位于提供“AI+行業(yè)”解決方案，進(jìn)入到智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧金融、智能辦公、智慧生活、智能制造等領(lǐng)域，在AI商業(yè)化上走的更遠(yuǎn)。以智能客服為起點(diǎn)，深入不同場景，提供AI+行業(yè)解決方案小i機(jī)器人在2006年開始提供智能客服產(chǎn)品，主要面向金融機(jī)構(gòu)及運(yùn)營商客戶，提供定制化的服務(wù)。隨著市場對AI接受度不斷提高，以及小i機(jī)器人自身能力加強(qiáng)， 2015年開始輸出智能客服解決方案，通過將產(chǎn)品體系打造成松耦合的模塊，小i的產(chǎn)品能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域客戶需求，客群擴(kuò)大到IT能力有限的企業(yè)。在此之后，小i機(jī)器人又開始將AI能力輸出到其電話客服跟機(jī)器人一樣他行業(yè)，已有實(shí)踐包括“AI+智能客服”、“AI+智慧城市”、“AI+智慧金融”、“AI+智能生活”、“AI+智能辦公”、“AI+智慧醫(yī)療”、“AI+智能制造”。當(dāng)前，“AI+智能客服”仍然是小i機(jī)器人主要收入來源，同時未來也仍是重點(diǎn)發(fā)展業(yè)務(wù)，并作為進(jìn)入其他智能行業(yè)的入口。面向中大型客戶，客單價有望逐步提升中大型客戶是小i機(jī)器人的核心客群。在三大重點(diǎn)業(yè)務(wù)中，面向中大型企業(yè)客戶的企業(yè)級智能服務(wù)機(jī)器人收入占比持續(xù)提升， 2016年上升為93%，是營收增長的核心動力。而2013年推出面向中小企業(yè)客戶的云服務(wù)平臺，營收占比從去年的12%下跌為2%，并出現(xiàn)絕對值的下降，由此可見，中小企業(yè)類客戶不再是小i重點(diǎn)服務(wù)對象。對大中型客戶，小i機(jī)器人有兩種銷售方式。第一種，既銷售產(chǎn)品又提供服務(wù)，兩者分別收取費(fèi)用。這種方式主要面向有強(qiáng)大IT能力的企業(yè)，在交付完產(chǎn)品后，小i機(jī)器人還提供實(shí)施部署、二次開發(fā)、知識模型建設(shè)在內(nèi)的服務(wù)，并按照服務(wù)量收費(fèi)。第二種，不銷售產(chǎn)品只提供服務(wù)，最終收取服務(wù)費(fèi)。這種方式主要面向缺乏IT能力的企業(yè)，收費(fèi)方式靈活，可以按周期性付費(fèi)，按交互量付費(fèi)，按解決問題數(shù)量付費(fèi)，按效果付費(fèi)。其中，服務(wù)的價格取決于客戶需要的場景，客戶需要的場景越多，結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，收取的服務(wù)費(fèi)用越多。隨著小i機(jī)器人能夠提供的場景越來越多，客戶客單價也不斷提升。2016年，小i前5大客戶中，除了貴陽政府貢獻(xiàn)2800萬大單之外，第2大客戶貢獻(xiàn)260萬，占營收3.1%。而據(jù)朱頻頻在訪談中表示，2017年，客戶中單價過千萬的有好幾家。未來小i機(jī)器人客單價水平有望持續(xù)提高。以數(shù)據(jù)能力為依托，爭取行業(yè)競爭有利位置AI進(jìn)入不同行業(yè)的核心是解決應(yīng)用場景問題，找到既能產(chǎn)品化，又有價值的場景，而這個過程需要大量客戶經(jīng)驗(yàn)和時間投入。小i機(jī)器人在各個行業(yè)的AI服務(wù)架構(gòu)與其智能客服架構(gòu)一脈相承，都是基于底層的知識模型和自然語言處理引擎，競爭對手難以模仿。而在數(shù)據(jù)積累上，小i已經(jīng)服務(wù)過大量企業(yè)客戶，尤其是在智能客服領(lǐng)域，已經(jīng)形成一套工具和系統(tǒng)，可以快速進(jìn)入全新領(lǐng)域。此外，雖然原始數(shù)據(jù)留在客戶手里，但與每家客戶合作后，小i都能獲得業(yè)務(wù)知識與行業(yè)知識的積累，無形中也加快了小i在行業(yè)內(nèi)發(fā)展速度，處在行業(yè)競爭有利位置。通過合作伙伴，快速切入新興行業(yè)銷售方式上，小i機(jī)器人過去以直銷為主，近兩年開始主推開放式合作，通過合作伙伴進(jìn)入行業(yè)客戶。小i機(jī)器人合作伙伴主要是行業(yè)綜合解決方案提供商，這類服務(wù)商深耕政府、醫(yī)院、制造業(yè)等領(lǐng)域，有完整解決方案和強(qiáng)大客戶資源，但大多缺乏AI能力，小i機(jī)器人為其提供AI能力，雙方存在巨大的合作空間。此外，目前小i機(jī)器人已服務(wù)近千家客戶，能適戶內(nèi)部各種操作系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件，擁有與合作伙伴快速對接能力。未來營收增速仍有較大成長空間2014年、2016年，小i機(jī)器人營收實(shí)現(xiàn)高速增長，其中，2014年200%以上增速來自于大型企業(yè)客戶智能客服訂單量快速增長；而2016年90%增速很大一部分來自貴陽政府大數(shù)據(jù)平臺項(xiàng)目2800萬大單?？焖僭鲩L源于客戶對AI接受度不斷提高，而小i機(jī)器人開放式合作戰(zhàn)略也推動其在新行業(yè)的拓展。隨著 “AI+行業(yè)”戰(zhàn)略不斷推進(jìn)，小i機(jī)器人將面對一個持續(xù)增長的市場，未來仍有較大成長空間。評價模型：未來行業(yè)地位穩(wěn)固，在客群和獲客上有較大優(yōu)勢根據(jù)愛分析SaaS行業(yè)評價模型，小i機(jī)器人在客群和獲客方面都占據(jù)優(yōu)勢，不存在明顯短板。技術(shù)上（決定公司在未來競爭中所處位置）：自2001年，小i就開始提供智能對話服務(wù)，目前在語音識別、圖像識別、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)上有較強(qiáng)技術(shù)積累，同時已經(jīng)服務(wù)大量大型銀行、運(yùn)營商、政府客戶，客單價最高達(dá)數(shù)千萬，行業(yè)地位穩(wěn)固。產(chǎn)品上（決定產(chǎn)品規(guī)?；瘡?fù)制能力）：由于以項(xiàng)目制方式提供服務(wù)，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘡?fù)制，但公司在服務(wù)大量客戶過程中積累起一套客戶IT系統(tǒng)對接、知識庫搭建解決方案，中大型企業(yè)客戶實(shí)施周期大概1-2月，屬于較快水平?？腿荷希Q定客單價）：公司面向中大型客戶，客單價在百萬級別，隨著公司服務(wù)行業(yè)及應(yīng)用場景不斷完善，未來客群將不斷擴(kuò)大，單價有望持續(xù)提升。獲客上（決定獲客成本）：公司有較強(qiáng)AI能力，而傳統(tǒng)的解決方案服務(wù)商有大量優(yōu)質(zhì)客戶資源，雙方存在巨大合作空間，公司借助這類合作伙伴，能夠迅速進(jìn)入新客戶。場景上（決定持續(xù)收費(fèi)能力）：公司以項(xiàng)目制方式為客戶提供服務(wù)，在項(xiàng)目完成后，后續(xù)收費(fèi)主要來自對客戶的持續(xù)服務(wù)，隨著公司業(yè)務(wù)場景的豐富以及客戶服務(wù)需求的持續(xù)存在，公司有持續(xù)收費(fèi)能力。近期，愛分析對小i機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO朱頻頻進(jìn)行訪談，他闡述了小i業(yè)務(wù)模式、客群定位以及未來戰(zhàn)略，現(xiàn)將部分內(nèi)容進(jìn)行分享。愛分析：小i機(jī)器人內(nèi)部如何對產(chǎn)品線進(jìn)行劃分？朱頻頻：一些公開資料會將我們的業(yè)務(wù)描述為三個方面：面向大型企業(yè)客戶的企業(yè)級智能服務(wù)機(jī)器人，面向中小型客戶的智能機(jī)器人云服務(wù)平臺，還有智能硬件機(jī)器人。這是按照智能客服面向的不同領(lǐng)域來劃分。但隨著小i機(jī)器人業(yè)務(wù)發(fā)展，我們的解決方案不再只是面向客服，還可以應(yīng)用在更廣闊的商業(yè)領(lǐng)域。所以，小i機(jī)器人的業(yè)務(wù)劃分是按照AI在不同行業(yè)應(yīng)用，除了最核心的AI+客服，還有AI+智慧醫(yī)療、AI+智慧城市、AI+智慧金融、AI+智慧生活、AI+智能辦公、AI+智能制造等。愛分析：小i會提供在線客服系統(tǒng)嗎？朱頻頻：在線客服系統(tǒng)概念比較寬泛，提供在線客服的人也很多，準(zhǔn)確的說我們只提供智能機(jī)器人產(chǎn)品。大中型客戶內(nèi)部IT都有自己的規(guī)劃，60-70%的情況是只采購我們的核心產(chǎn)品和服務(wù)，我們只需要做好部署、二次開發(fā)。因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)品已經(jīng)相當(dāng)稱成熟，對于任何系統(tǒng)都可以快速對接起來，包括現(xiàn)在的任何一種在線人工客服系統(tǒng)，我們現(xiàn)在有大幾百家客戶，他們內(nèi)部的系統(tǒng)包括眾多操作系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件我們都能適應(yīng)。如果部分客戶希望整套在線客服解決方案，我們可以和我們的合作伙伴共同做這件事情。愛分析：大型客戶的實(shí)施周期需要多長時間？朱頻頻：我們最早的銀行項(xiàng)目，從開始到上線大概是一個半月，這個過程一是收集已有常見問題，二是從他們的文檔中抽取新問題，上線之后再經(jīng)過大概兩個月測試才正式對外發(fā)布，一共是三個半月時間?，F(xiàn)在做一家客戶，基本都是做到一定程度先上，然后在過程當(dāng)中根據(jù)用戶需求不斷改進(jìn)，一般1-2個月可以上線。當(dāng)然不同客戶對場景要求，具體時間也不相同。這1-2個月是針對大中型客戶，其中一般牽涉到部署、實(shí)施過程，但是用標(biāo)準(zhǔn)云平臺的話，全部基于FAQ，一般幾天時間就可以搞定。愛分析：中大型客戶是如何收費(fèi)？朱頻頻：大概兩種類型，一種類型是賣產(chǎn)品和服務(wù)，更多的適合大型銀行這樣的客戶，根據(jù)他的需要提供產(chǎn)品，比如負(fù)載、引擎數(shù)、渠道數(shù)量、知識數(shù)量，并制定產(chǎn)品價格。銷售產(chǎn)品后，接下來就是提供服務(wù)，我們會幫它實(shí)施部署、二次開發(fā)，包括知識的建設(shè)，把整個產(chǎn)品部署到他們系統(tǒng)內(nèi)部去，后續(xù)還有一些維保費(fèi)用。也有些客戶會要求購買我們的運(yùn)營服務(wù)。第二類就是不賣產(chǎn)品了，只賣服務(wù)。因?yàn)檫@類客戶其實(shí)沒有非常強(qiáng)的IT整合的能力，甚至他們可以接受云服務(wù)模式。這種時候我們收費(fèi)方式就比較靈活了，周期性的付費(fèi)，按交互量付費(fèi)，甚至還有些情況是按解決問題的數(shù)量付費(fèi)，還有一兩家是按照最后的效果付費(fèi)。愛分析：銀行客戶客單價一般是多少？朱頻頻：大概是200-500萬。一般產(chǎn)品報價200萬左右，服務(wù)費(fèi)另算，這取決于客戶需要的場景。如果是需要定制的FAQ（常見問題解答），我們是一般按照FAQ條數(shù)收費(fèi)。另一種是按照場景收費(fèi)，一個交互式場景大概幾萬塊錢。而在我們提供的云服務(wù)平臺里，客戶可以自主建設(shè)這種FAQ，我們只提供工具，條數(shù)簡單的可以直接免費(fèi)做，但是要做商業(yè)用途的話就必須購買服務(wù)才能做的好。愛分析：AI+產(chǎn)業(yè)的模式下，同一行業(yè)內(nèi)的不同客戶之間的場景能通用嗎？朱頻頻：產(chǎn)品本身不通用，但場景的模型在一定程度上可以復(fù)用，比如有些場景是關(guān)于營銷的，有些場景是關(guān)于售后的，具體為客戶服務(wù)時每個場景里都還需要做定制的東西。愛分析：會面臨客戶的哪些Upsell需求？朱頻頻：在智能客服之外，我們還提供智能知識庫解決方案，不僅能方便客戶服務(wù)人員搜索想要的知識，還可以和企業(yè)內(nèi)部的培訓(xùn)、考核等業(yè)務(wù)打通。另外，我們還在推出一個學(xué)習(xí)和分析類產(chǎn)品，在我們開拓一個客戶以后，會持續(xù)提供更多的服務(wù)。還有一點(diǎn)非常重要，我們主要針對大中型客戶，他們有持續(xù)服務(wù)的需求，隨著人工智能能力不斷往企業(yè)內(nèi)部深化，我們從智能客服入手，也在不斷深入其他行業(yè)。比如銀行向智慧銀行轉(zhuǎn)變，我們現(xiàn)在為銀行提供的服務(wù)包括AI+營銷，AI+客服，AI+網(wǎng)點(diǎn)，AI+展示，AI+投顧，AI+風(fēng)控，這些我們都開始在逐步深化，例如風(fēng)控中有一個非常重要的部分來自于相關(guān)信息查詢以及深入分析，這個過程需要自然語言處理，過去都是靠人工，現(xiàn)在可以自動將里面重要的特征提取出來，取代人力勞動。愛分析：在向其他行業(yè)拓展過程中，是否會原有供應(yīng)商的挑戰(zhàn)？朱頻頻：我們并不是要去替代原有的供應(yīng)商，大多數(shù)情況下，我們都是合作伙伴，因?yàn)樗麄兿肴プ?，但是并不是每家都有這個魄力和能力，所以有巨大的協(xié)作空間。一般AI+產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，我們都不是自己建立這個系統(tǒng)，而是和合作伙伴合作。當(dāng)然也不排除供應(yīng)商自己做AI，這個不可避免，每個領(lǐng)域都不容易，有很多坑要去踩。愛分析：還進(jìn)入到哪些新的場景？朱頻頻：房地產(chǎn)，航空、養(yǎng)老、政府等等，行業(yè)非常的泛。愛分析：從數(shù)據(jù)里學(xué)習(xí)知識，需要客戶提供哪些數(shù)據(jù)？朱頻頻：有兩類，一類是原始的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如內(nèi)部的文檔、文件等，將這部分原始文檔變成結(jié)構(gòu)化的知識總結(jié)，這個是非常核心的一個數(shù)據(jù)來源。第二類是來自于在線人工客服過程中積累的問答知識，也包括機(jī)器人的問答知識。這類數(shù)據(jù)價值相對比較低，但是數(shù)量會非常大，反應(yīng)了用戶可能會對哪些問題有興趣，是迭代學(xué)習(xí)的過程。愛分析：一般智能客服公司主要做語義部分,語音部分外包或者就不提供，小i兩塊都做是出于什么考慮？朱頻頻：我們的語音識別引擎有我們自身的特點(diǎn)，主要在三個方面。第一，是私有化，我們只提供私有化的語音互動，因?yàn)楣性频恼Z音識別引擎，科大訊飛、百度、甚至阿里、騰訊都有，準(zhǔn)確率也相差無幾。第二，語音識別引擎跟后面的自然語言處理引擎深度整合，可以實(shí)現(xiàn)語義庫與語音識別引擎同步訓(xùn)練，大大提高識別準(zhǔn)確率。我們現(xiàn)在就是說的開放式語音云系統(tǒng)95%以上準(zhǔn)確率，一般都是在手機(jī)里面測試的結(jié)果，手機(jī)聲音采樣一般是16K Hz以上，雙麥克風(fēng)采集，語音質(zhì)量相當(dāng)不錯，所以可以到95%以上普通話識別準(zhǔn)確率，但是在Call Center里面語音是8K Hz的，語音質(zhì)量差一半，準(zhǔn)確率就急劇下降。如果先做語音識別轉(zhuǎn)文字，再做語義理解，準(zhǔn)確率經(jīng)過逐級傳遞最后會非常差。這時候如果在語音上就進(jìn)行適應(yīng)和糾錯，正確了就會高很多。所以做呼叫中音機(jī)器人和做手機(jī)上的語音助手在技術(shù)理念上似乎差不多，但是在工程層面上的差別很大，最大的問題就是電話質(zhì)量差，必須要將語音和語義深度整合在一起才能達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。第三，高并發(fā)，我們現(xiàn)在可以做到一個CPU 10并發(fā)，每個并發(fā)在一秒鐘之內(nèi)可以得到回復(fù)，雙CPU共32核的話，極限大概可以做到500個并發(fā)。但是現(xiàn)在市面上包括訊飛做到的是大概一個核兩三個并發(fā)，這在私有部署是特別有用。但是我們不排斥客戶在前端用其他語音識別引擎，我們整個產(chǎn)品和設(shè)計(jì)架構(gòu)中一個非常重要的理念就是松散耦合，包括前段全渠道處理，后面引擎部分都是這種方式，可以非常靈活，效率適應(yīng)性高很多。愛分析：AI在應(yīng)用領(lǐng)域的延伸的難點(diǎn)主要在哪？朱頻頻：重新開始做的話難點(diǎn)很多，大概有三個方面，第一是技術(shù)積累；第二是通過對應(yīng)用場景的理解找到可以復(fù)制且有價值的產(chǎn)品；最后是數(shù)據(jù)的積累。愛分析：智能客服這個行業(yè)核心是算法和數(shù)據(jù)，您覺得哪一塊最重要？朱頻頻：兩者都重要，但數(shù)據(jù)更重要。并不是說算法不重要，算法當(dāng)然重要，但是門檻在逐漸的降低，更重要的是數(shù)據(jù)，我們說的數(shù)據(jù)是一個廣泛的數(shù)據(jù)，包括知識體系，知識結(jié)構(gòu)，知識模型這一整套的東西。同樣重要的是去獲取數(shù)據(jù)，再用數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法，能夠把這個沉淀下去。愛分析：公司產(chǎn)品化率大概能達(dá)到多少？朱頻頻：最高的時候可以達(dá)到95%，平均一般是在百分之六七十。愛分析：產(chǎn)品上線后運(yùn)營這部分客單價大概是多少？朱頻頻：正常維保是20%左右，但如果純賣服務(wù)的客戶，運(yùn)營服務(wù)是50%左右，這一般是非銀行、非運(yùn)營商、非航空類客戶，本身IT能力不是特別強(qiáng)。愛分析：如何看待不同行業(yè)內(nèi)同樣提供AI服務(wù)的公司？朱頻頻：競爭肯定會遇到，但是如果需要用到之前建立好的知識庫，基于這個知識庫做自然語言延伸的話，這是我們主要做的事情。愛分析：今年上半年小i收入是去年同期的四倍，大幅增長背后有哪些原因？朱頻頻：首先，是外界需求變大，AI變火熱，但不管怎么說，現(xiàn)在還是AI發(fā)展的初期，對一家專做AI的公司來說，能夠賺錢是著實(shí)不易。其次，我覺得能夠盈利的核心在于我們是基于產(chǎn)品在做AI，智能客服是我們收入最大的來源，以這個為中心向產(chǎn)業(yè)去延伸，機(jī)會巨大。第三是底層的東西到外面有一個承接的過程，我要把能力輸出，得有大量的合作伙伴，我們以前主要是直銷，最近兩年主要是大量開放式合作，更能把市場做大。愛分析：現(xiàn)在主要有幾類合作伙伴？朱頻頻：主要就是行業(yè)的綜合解決方案提供商，比如說專門提供政法、政府、稅務(wù)行業(yè)解決方案的服務(wù)商，他們的客戶關(guān)系維護(hù)的非常好，行業(yè)內(nèi)客戶以前的基礎(chǔ)系統(tǒng)都是他們建設(shè)。和客服軟件公司也有合作，但是規(guī)模不大。愛分析：智能客服可能會取代哪些簡單重復(fù)的工作？朱頻頻：舉個例子，電話客服大概分成三類，電話咨詢服務(wù)，查詢服務(wù)，業(yè)務(wù)辦理服務(wù)（比如開通信用卡）。咨詢可以解決大部分問題，查詢也可以完成大部分，辦理類完成部分。另外，電話還有不少外呼模式，網(wǎng)絡(luò)催收，信息確認(rèn)還有營銷工作，部分也在自動化完成?，F(xiàn)在已經(jīng)有很多外呼系統(tǒng)在出現(xiàn)。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域主要通過Web的形式，這部分用戶大部分問題都可以自助解決。還有一個產(chǎn)品更嚇人，電話領(lǐng)域雖然說現(xiàn)在有部分是在被機(jī)器所取代的，但是電話取代進(jìn)行的還是比較緩慢，我們還沒有看見大量的員工下崗；互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域不但沒減少反而會增多，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)是電話的一個延伸，價錢也比電話便宜，分流了不少電話客服的量。但是線下客服市場，大家會感到很恐慌。我舉個例子，一個全國排名前三的股份制銀行，他們?nèi)珖且还?0家分行，每個分行大概有40個網(wǎng)點(diǎn)，然后每個網(wǎng)點(diǎn)計(jì)劃分流5個柜員，然后用機(jī)器來取代，叫STM機(jī)，它可以辦理開戶、銷戶、理財(cái)一些更復(fù)雜的業(yè)務(wù)。這樣的話，大概能夠取代一萬人左右的工作。愛分析：在國內(nèi)智能客服實(shí)際使用情況如何？朱頻頻：智能客服最好的情況應(yīng)該是先由機(jī)器人接待，機(jī)器人回答不了再轉(zhuǎn)人工。但因?yàn)殡娫捴悄芸头趪鴥?nèi)還處于早期，所以一般不大敢用，現(xiàn)在很多的做法是在特定范圍、特定的時間、特定客戶才會采用。新龍榜TOP125新金融企業(yè)服務(wù)其它

標(biāo)簽：晉城牡丹江濟(jì)源衢州巴中烏蘭察布四平晉中

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