所谓客服，通常是为客户解答业务问题、处理服务纠纷，以加深客户对企业的了解、增进客户与企业之间的感情。

随着移动互联网的高速发展及新媒体平台的涌入，消费者和企业之间有了更多的接触渠道和机会，也导致了客服咨询量暴增。虽然不少企业都尝试通过增大人力资源投入来保证消费者的咨询沟通能够得到满足，然而效果却不尽如人意。

如何运用有限的客服资源满足不断增长的海量用户服务请求，已经成为大多数企业稳步发展中的一个难题。

近年来，随着我国的人工红利逐渐下降，人力成本不断上升，移动互联网技术和人工智能设备的普及，千亿级别的企业客服市场正迎来新挑战与新变革。

传统客服的困境

传统的客服人员多以电话沟通为主，但随着“互联网+”时代的到来，各行各业的业务都逐渐往线上转移，客户服务场景发生了多元的变化。

而移动互联网的实时性和便捷性，更是使客户能在任何时刻发起线上咨询，这也使得传统客服的困境日渐突出。

困境1：成本居高不下

随着每年人力成本的不断提升，不直接产生可见经济效益的企业服务部门愈发被管理层视为成本中心。

工作成就感低、工作强度大、加班多待遇低，又让企业面临招聘难度大，培训成本高、团队稳定性差、员工效率低等诸多痛点。

困境2：满意度低下

每天面对大量的重复性问答和散漫的对话，客服人员机械式又漫不经心的回答。有限的客服人员面对暴增的咨询量，哪怕变身三头六臂，也难以做到每个咨询都能够及时回复，延时、超时、超量的服务必然导致服务满意度低下。

困境3：服务效率低下

随着移动互联网与智能手机的不断普及，社交渠道多元化和应用软件功能的不断丰富，使得传统企业客服更需要面临大增的整体服务需求和更为碎片、多元化的客户服务需要。

但在资源配置相抵恒定的现实下，需求的大增和分散的来源导致的是企业客服对客户服务需要的响应速度慢，问题处理效率低下。

困境4：服务时间有限

传统的客服工作时间有限，一般采用两班倒或者三班倒模式（大型集团），客服人数的限制导致往往难以及时回复客户的咨询，高峰期易造成排队拥挤，以至于有些问题与服务难以达到，损失客户。

困境5：影响获客率

随着消费升级以及消费者对服务质量要求的不断提升，企业客服也开始兼具销售与营销性质，正在成为企业联系用户、获取用户第一手信息的关键节点，同时也是企业维护客户关系，创造增值服务的关键部门。

有相关调研报告指出：有75%的顾客因对客服不满而放弃购买行为；超过四成的顾客因对客服不满而不推荐他人购买，而当前主流网络消费群体对客户服务更加敏感。

智能客服的发展

近几年，随着我国人工智能技术的飞速发展，各行各业都引入了人工智能技术，客服场景作为人工智能场景深度应用领域，智能客服机器人也正逐渐替代传统人工客服，总的来说智能客服机器人历经了四个发展阶段：

一、精准匹配，满足单一关键词触发问答

第一阶段的智能客服机器人还称不上智能机器人，准确来说，可以定义为机械客服机器人，是一种针对于准确关键词的回复，设定精准的词汇才能做出应答。如果稍有偏差，客户就无法获得相应的答案。

二、模糊匹配，满足相近的词义的关键词触发问答

这是单一关键词触发问答的升级版，它基于语句字面相似度，对预先定义的问答知识库进行模糊匹配，实现不同用户相似问法的回答，需要人工在前期输入庞大的问答知识库。

根据语句字面相似度，智能客服系统将预先设定的答案进行模糊匹配，由于中国语言文化的博大精深，字面相似也有可能代表不同的语义，而机器人对这样的问法很难识别，服务体验也难以提升。

三、自然语言处理及语义分析，实现更精准的回答

自然语言处理是指把一个句子拆分，把里面每一个词加以分析，给每个词加一个权重，根据权重的综合算法来匹配知识库中的答案。

这一阶段的智能客服机器人已经较为先进，智能客服机器人逐渐靠近人类思维，但其准确性依赖底层复杂的算法和庞大的知识库维护。

四、深度学习，智能客服机器人更了解人的意图

同花顺智能客服机器人目前采用最先进的机器学习算法架构，包括循环神经网络、卷积神经网络、LSTM（长短记忆网络）等。

深度学习算法可以对上下文进行建模，提升上下文语义识别能力，从大量未标注的数据中进行学习从而理解上下文内容，从而给出准确解答。

同时，智能客服机器人还可以通过客户交流的语气或者敏感的语言来判断客户的情绪状况，及时给予客户转接人工客服的入口，由人工客服给予更好的服务。

人工智能技术的发展为传统客服的变革与创新提供了新的方向，也为处于成本居高不下、服务效率低、满意度低、服务时间有限等多处困境下的传统客服市场看到了希望。

智能客服机器人不仅能解决目前传统客服市场的诸多困境，还能大幅度减少人工客服人员，有效降低人工成本，提升工作效率，真正为企业做到降本增效。