2018高清国产一区二区三区-国产黄色视频免费在线观看-欧美激情欧美精品一区二区-免费国产一级片内射老妇

資本退潮，AI行業的泡沫正在破(po)裂，在這個時間節(jie)點上，市(shi)場比以(yi)往更關注(zhu)技術的應用(yong)情況(kuang)。哪怕是像智能客服這種(zhong)已經非常(chang)普(pu)及，也(ye)相(xiang)對比較成(cheng)熟的應用(yong)，也(ye)在被反復地質疑、驗證和迭代，磕(ke)磕(ke)絆(ban)絆(ban)地前進。

時至今日，智能(neng)客(ke)服賽道依舊熱(re)鬧，擠(ji)滿各(ge)式各(ge)樣的(de)玩家(jia)，日趨激(ji)烈的(de)競爭態勢在推動技(ji)術應用進步的(de)同(tong)時，也在促使這個(ge)領域走(zou)在AI行(xing)業(ye)的(de)前列，率(lv)先(xian)撇去自身的(de)泡沫(mo)。

01

智能客服，也有泡沫？

在當(dang)前(qian)國內企業經營版圖上，客(ke)服是一個非常重(zhong)要的(de)商(shang)業環節(jie)，而智能(neng)客(ke)服也在普遍成(cheng)為企業經營轉型的(de)首要選擇(ze)。

根據T研究和容聯七陌(mo)發布的(de)《智(zhi)能客(ke)服(fu)預見未來(lai)&智(zhi)能客(ke)服(fu)趨(qu)勢發展(zhan)白皮書》，在國內市場中(zhong)，企(qi)業(ye)對客(ke)服(fu)的(de)訴求普(pu)遍較高，有88.6%的(de)企(qi)業(ye)擁有自己的(de)客(ke)服(fu)業(ye)務，其中(zhong)38.4%的(de)企(qi)業(ye)已經將客(ke)服(fu)搬上(shang)了云端，22.1%的(de)企(qi)業(ye)則基于云端更進一步構(gou)建了AI智(zhi)能客(ke)服(fu)。

企業(ye)對于智能(neng)客(ke)(ke)服(fu)的(de)(de)廣(guang)泛(fan)部(bu)署，使得用戶在日(ri)常(chang)的(de)(de)消費(fei)過程(cheng)中經常(chang)可以接觸到各(ge)式各(ge)樣的(de)(de)智能(neng)客(ke)(ke)服(fu)，比(bi)如語音的(de)(de)、文(wen)本的(de)(de)、機器人等(deng)(deng)等(deng)(deng)，已(yi)經成為了一種(zhong)消費(fei)生活的(de)(de)常(chang)態。

但是，這種常態并沒(mei)有(you)帶來一(yi)致的好(hao)(hao)評(ping)。在(zai)今年(nian)，中國青年(nian)報社社會調查中心聯合問卷網(wang)做了一(yi)項智能(neng)客服滿意(yi)度(du)調查，結果顯示(shi)有(you)95.7%的受(shou)訪者使(shi)用過智能(neng)客服，在(zai)受(shou)眾面如(ru)此廣的情(qing)況下(xia)，僅有(you)41.3%的受(shou)訪者覺得智能(neng)客服好(hao)(hao)用，滿意(yi)度(du)僅為4成，更多的受(shou)訪者還是青睞于原來的人工客服。

問(wen)(wen)(wen)題(ti)出(chu)在了哪里？根據調研反饋，在使用智能客(ke)服的過程(cheng)中(zhong)，受訪(fang)者不滿意(yi)或是(shi)遇到比(bi)較多的問(wen)(wen)(wen)題(ti)主要為(wei)回答生硬機械（62.1%）和不能準確理解(jie)提(ti)問(wen)(wen)(wen)（52.2%）。簡單來說，就是(shi)智能客(ke)服缺乏人工(gong)客(ke)服的溫(wen)情，而(er)且還不能準確地理解(jie)用戶的提(ti)問(wen)(wen)(wen)，更不能個(ge)性化(hua)解(jie)決(jue)問(wen)(wen)(wen)題(ti)，從而(er)使得解(jie)決(jue)問(wen)(wen)(wen)題(ti)的效率太(tai)低。

這樣情況(kuang)很(hen)現實，但似(si)乎又與市場供(gong)應端(duan)給(gei)出的(de)數據(ju)不相(xiang)符。不管是智(zhi)能(neng)客(ke)(ke)服解決方案提供(gong)商還是已(yi)經部署了智(zhi)能(neng)客(ke)(ke)服的(de)企業，給(gei)出的(de)市場數據(ju)都相(xiang)當高(gao)，比如客(ke)(ke)戶咨詢匹(pi)配準(zhun)確(que)率以及成功率基本(ben)都達到(dao)90%以上，有的(de)甚(shen)至可(ke)以飆(biao)到(dao)95%還要高(gao)。

這種數據與數據之間的矛盾(dun)是(shi)否是(shi)由統(tong)計維度(du)的差異造就(jiu)的，未可(ke)知。但可(ke)以明確(que)的是(shi)，在這種矛盾(dun)之間，很容(rong)易就(jiu)產生了整(zheng)個(ge)智(zhi)能客服(fu)賽道的泡沫，一(yi)邊(bian)是(shi)企(qi)業忙于部署(shu)智(zhi)能客服(fu)系統(tong)，一(yi)邊(bian)是(shi)用(yong)戶(hu)的需求(qiu)難以得到解決(jue)，形(xing)成了最直(zhi)接的市場供(gong)求(qiu)錯位(wei)問題。

02

智能客服，能完全替代人工客服嗎？

對于(yu)人工智能(neng)的(de)技(ji)(ji)術(shu)應用趨(qu)勢，云從科技(ji)(ji)形象地用“三(san)次浪潮”來描述。其中，第(di)一浪主要表(biao)現為(wei)(wei)單點技(ji)(ji)術(shu)爆發驅動(dong)(dong)，帶(dai)來的(de)體(ti)驗大多(duo)數是像人臉識別(bie)、語音交互等線(xian)性的(de)結果。而(er)第(di)二(er)浪則(ze)為(wei)(wei)多(duo)點技(ji)(ji)術(shu)融(rong)合驅動(dong)(dong)所帶(dai)來的(de)行業(ye)化、場景化體(ti)驗，具有更主動(dong)(dong)的(de)感知能(neng)力(li)、更清晰的(de)認知能(neng)力(li)等等。

當前，整個AI行業正(zheng)處于第(di)一浪與(yu)第(di)二浪疊(die)加發展的狀態，智能(neng)客(ke)服也是如此(ci)。因此(ci)，在(zai)當下(xia)，智能(neng)客(ke)服給人一種很(hen)“呆(dai)”很(hen)線性的反饋，但隨著(zhu)整個多點技術融(rong)合閉環的構建，智能(neng)客(ke)服正(zheng)在(zai)慢慢地“靈(ling)泛”起(qi)來，更(geng)有溫(wen)度，也更(geng)智能(neng)。

從網易(yi)七魚、京東智(zhi)能客服言犀、騰訊企點等廠商提(ti)供的解決方案來看(kan)，目前這條路(lu)徑是比較(jiao)清晰的。

一、“智(zhi)能(neng)”并非空中樓(lou)閣(ge)，必須要有(you)豐富的語料積累作為(wei)基(ji)礎。

在與“智能相對論(lun)”的(de)(de)(de)(de)交(jiao)流(liu)過(guo)程中，網(wang)易七魚提(ti)到，在智能客服(fu)領域(yu)，數據的(de)(de)(de)(de)積累(lei)(lei)(lei)和(he)回(hui)(hui)答效果之間是一個互為因果螺旋(xuan)上升的(de)(de)(de)(de)增強回(hui)(hui)路：更(geng)(geng)(geng)多(duo)的(de)(de)(de)(de)對話數據輸入——更(geng)(geng)(geng)豐富和(he)多(duo)樣化的(de)(de)(de)(de)語(yu)料(liao)數據積累(lei)(lei)(lei)——模型更(geng)(geng)(geng)完(wan)善(shan)，客服(fu)機器(qi)人被訓(xun)練(lian)得更(geng)(geng)(geng)聰(cong)明——覆蓋更(geng)(geng)(geng)多(duo)用戶(hu)的(de)(de)(de)(de)問法和(he)問題(ti)——客服(fu)機器(qi)人輸出更(geng)(geng)(geng)準確的(de)(de)(de)(de)回(hui)(hui)答——用戶(hu)獲得更(geng)(geng)(geng)好的(de)(de)(de)(de)體驗——用戶(hu)更(geng)(geng)(geng)高頻的(de)(de)(de)(de)使用——完(wan)成更(geng)(geng)(geng)多(duo)的(de)(de)(de)(de)數據積累(lei)(lei)(lei)。

對此，網(wang)易七魚也認為，搭建(jian)一個客服系(xi)統本身并不難(nan)，難(nan)的是“智(zhi)能(neng)”，智(zhi)能(neng)這個事情，跟輸(shu)入有(you)很大的關系(xi)，因為各(ge)行(xing)各(ge)業(ye)的業(ye)務邏輯都不一樣，用戶(hu)問(wen)什么問(wen)題，采用什么問(wen)法，更是千差萬別(bie)。

從(cong)某種程度來(lai)說，智(zhi)能(neng)(neng)(neng)客(ke)服(fu)在(zai)初期并不存在(zai)一個完全(quan)適配(pei)各(ge)行各(ge)業的(de)最優解，必須要根據(ju)(ju)各(ge)行各(ge)業的(de)需求(qiu)來(lai)積累(lei)語(yu)料，不斷投喂海量數據(ju)(ju)才(cai)能(neng)(neng)(neng)從(cong)技術邏輯上實現“智(zhi)能(neng)(neng)(neng)”。通(tong)過語(yu)料積累(lei)的(de)豐富程度，各(ge)大廠(chang)商智(zhi)能(neng)(neng)(neng)客(ke)服(fu)解決方案(an)的(de)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)化表(biao)現正(zheng)在(zai)拉開差距。

網(wang)易七魚深諳這樣的邏輯，在過去6年(nian)時間內，其累計(ji)服(fu)務了(le)40萬+家(jia)企業，覆蓋各行各業頭部客戶，比(bi)如沃(wo)爾瑪(ma)、花西子(zi)、理想(xiang)汽車、全棉時代、吉利等等，高效連(lian)接了(le)6億(yi)用戶，累計(ji)承接76億(yi)輪會(hui)話，消息數615億(yi)條(tiao)。

這一點非常(chang)關鍵，正是(shi)基于海量的輸(shu)入，網易七魚積(ji)累了(le)億級語料庫數據和20+個行業知識庫，結合自研NLP核心算法和知識庫精細運營能力，其客服機(ji)器人實現了(le)平均問題匹配(pei)率(lv)(lv)95%，問題解決率(lv)(lv)90%以(yi)上的效果。

二、架在云(yun)端(duan)之上的客(ke)服系統，才有優化(hua)智能的空間。

海量的數(shu)據(ju)，億級(ji)的語料積累......如此龐(pang)大規模的數(shu)據(ju)處(chu)理，對于智(zhi)能(neng)客(ke)服(fu)來說(shuo)將是一(yi)種常(chang)態(tai)。那么，在未來的迭(die)代過程中，上云(yun)是客(ke)服(fu)系統轉向智(zhi)能(neng)化(hua)升級(ji)的一(yi)個(ge)必要支持(chi)，本地(di)化(hua)存儲很(hen)難滿足(zu)接下來源源不斷的數(shu)據(ju)積累。

根據頭(tou)豹研究院發(fa)布的(de)《2021年(nian)中國智能(neng)客服(fu)市(shi)場報(bao)告》，當前在智能(neng)客服(fu)賽(sai)道(dao)上處于優勢競爭地(di)位的(de)，基本(ben)都是兼(jian)具云(yun)服(fu)務能(neng)力(li)的(de)廠(chang)(chang)商(shang)，哪怕是小能(neng)科技、快(kuai)商(shang)通這種以(yi)本(ben)地(di)化部署為(wei)主的(de)傳統客服(fu)廠(chang)(chang)商(shang)也在云(yun)客服(fu)解決(jue)方案轉型(xing)。

云(yun)服務成為了(le)智能客服領(ling)域的一個重(zhong)要考量指(zhi)標(biao)。在(zai)沙利文聯合頭(tou)豹研究院(yuan)發(fa)布的《人工智能系列報告：2021年中國(guo)(guo)對話式AI市(shi)場報告》中，進入領(ling)導(dao)者象限的主要還是(shi)國(guo)(guo)內的頭(tou)部云(yun)廠商，如騰訊云(yun)、京東云(yun)、百度智能云(yun)等。

像京東智能客(ke)服(fu)言(yan)犀就擁有私(si)有化(hua)部署和(he)SaaS化(hua)部署兩(liang)種(zhong)方式，基于京東云實(shi)現(xian)了(le)動(dong)態語言(yan)模(mo)型更新以(yi)及(ji)對話路徑自動(dong)挖掘，并在(zai)算法(fa)層(ceng)面采用多(duo)算法(fa)的(de)(de)聯(lian)合優(you)化(hua)和(he)多(duo)系(xi)(xi)統的(de)(de)聯(lian)合優(you)化(hua)，支撐(cheng)系(xi)(xi)統的(de)(de)穩定(ding)性(xing)和(he)對復雜(za)任務的(de)(de)處理(li)。目前(qian)言(yan)犀服(fu)務5.8億(yi)京東用戶以(yi)及(ji)17.4萬商家(jia)，例(li)如近期在(zai)北(bei)京落地的(de)(de)疫(yi)情防控與排查解決方案，最(zui)高(gao)并發量可達100萬通/每小(xiao)時。可見，在(zai)智能客(ke)服(fu)的(de)(de)迭代過(guo)程(cheng)中(zhong)，云服(fu)務所提供(gong)的(de)(de)技術(shu)優(you)勢是顯著的(de)(de)。

三、AI能力的(de)支撐，依(yi)舊是智能客服(fu)進階(jie)的(de)關鍵驅動。

AI能(neng)力所提供的(de)價(jia)(jia)值(zhi)是進階的(de)，即如何(he)把云端的(de)海量(liang)數據(ju)篩選、識別并轉(zhuan)化為(wei)智(zhi)能(neng)客服(fu)的(de)應(ying)用(yong)價(jia)(jia)值(zhi)。這一點促使智(zhi)能(neng)客服(fu)的(de)應(ying)用(yong)水(shui)平又回到了人工智(zhi)能(neng)領域的(de)技術體系上(shang)。

以智能服務機(ji)器人的(de)(de)核心邏輯(ji)為例，其核心算法主(zhu)要導向的(de)(de)就(jiu)(jiu)是(shi)識別用(yong)戶(hu)的(de)(de)意圖，簡單來說無(wu)論是(shi)要為用(yong)戶(hu)提供什么(me)樣的(de)(de)服務，其首要都要感(gan)知(zhi)和(he)識別用(yong)戶(hu)的(de)(de)意圖。對此，網易七魚在(zai)意圖識別算法上就(jiu)(jiu)采(cai)用(yong)了(le)當前(qian)主(zhu)流的(de)(de)Transformer結構，同時使用(yong)蒸餾+多模型集成算法，既提升了(le)模型推理速度(du)，也提高了(le)意圖識別精度(du)。

從技術層面來說，智(zhi)能客服(fu)所用到的(de)技術就包括語(yu)(yu)音信號(hao)處理(li)、自然語(yu)(yu)言處理(li)、對話管理(li)和語(yu)(yu)音合(he)成(cheng)等，基(ji)本上整個技術體(ti)系(xi)都緊密地圍繞著人工智(zhi)能領域所展(zhan)開。這也(ye)使(shi)得AI能力也(ye)將成(cheng)為智(zhi)能客服(fu)解決方案的(de)一個核心(xin)競爭(zheng)力。

目前來說(shuo)，智(zhi)能客(ke)服(fu)已經(jing)完全屬(shu)于是(shi)多點技(ji)(ji)術融(rong)合的(de)一個應用體系，單點技(ji)(ji)術不足以(yi)支撐一個企業的(de)客(ke)服(fu)業務需要，越來越多復(fu)雜的(de)需求將持(chi)續倒逼著整個智(zhi)能客(ke)服(fu)升級，才有機會(hui)在接下來的(de)時間內逐步地替代人工(gong)客(ke)服(fu)的(de)工(gong)作。

03

誰來定義智能客服？

結(jie)合(he)T研究(jiu)與容聯七陌以及中(zhong)國青年報社社會調查中(zhong)心的兩份報告來(lai)看，當前智能客服雖然只有22.1%的企(qi)業部(bu)署，但(dan)是(shi)大(da)多都是(shi)與民生消費領(ling)域(yu)息(xi)(xi)息(xi)(xi)相關的頭部(bu)企(qi)業，如通信運營商、海底撈、沃爾(er)瑪、屈臣氏等，因(yin)此消費大(da)眾對于智能客服的接觸還是(shi)很普(pu)遍的。

如此(ci)普遍的一(yi)個(ge)狀(zhuang)態使得智(zhi)能(neng)客服(fu)的發(fa)展(zhan)完全進入了一(yi)個(ge)全新的階段。過去，對(dui)于企業(ye)而(er)言，部(bu)署智(zhi)能(neng)客服(fu)或許更多還是一(yi)個(ge)趕潮流、秀肌肉的過程，就像打廣(guang)(guang)告一(yi)樣，就得讓自己(ji)的用戶看到其青睞的品牌有實力去打廣(guang)(guang)告，從而(er)塑造高(gao)端價值水平的品牌認知。

如今，一(yi)旦(dan)智(zhi)能客(ke)服做不好，帶(dai)給用戶非常差的(de)體(ti)驗，那么很容易就會造(zao)成品牌好感度的(de)下滑(hua)。這一(yi)點隨(sui)著智(zhi)能客(ke)服的(de)不斷普及(ji)，所帶(dai)來(lai)的(de)影響也會越(yue)來(lai)越(yue)明顯。

正(zheng)如《人民日報》發表評論(lun)稱，“智能客(ke)服(fu)不智能，AI反倒成障(zhang)礙”。對于品牌的(de)塑(su)造以及客(ke)戶關(guan)系維護來說(shuo)，也(ye)是(shi)如此——智能客(ke)服(fu)正(zheng)在(zai)進入(ru)一(yi)個以用戶價值為(wei)導(dao)向的(de)階(jie)段，其需要(yao)的(de)是(shi)更加(jia)精準、高效解決問(wen)題的(de)價值反饋。

那么(me)，如果(guo)智能(neng)客(ke)服想要撇去泡沫(mo)，就得(de)更加關注用戶(hu)的(de)(de)體驗效果(guo)，基于用戶(hu)的(de)(de)需(xu)求來定(ding)義智能(neng)客(ke)服的(de)(de)價值，而不是一昧的(de)(de)“閉門造車”。

這一點，也同樣適用(yong)于今天的人工智能行業(ye)。