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    2020智能客服创新榜:环信客服云荣膺榜首

    2020年09月16日 11:08:29   来源:中文科技资讯

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      伴随AI、5G等新技术的商业化落地,客户服务场景发生了多元的变化。早在两年前,就有研究指出,机器客服在以40-50%的比例代替人工客服的工作,而据近期的统计,当前客服机器人的日均服务已突破千万人次,在机票、酒店等场景的售后客服占比超过70%。传统客服向智能客服转型升级已经成为必然趋势。

      智能客服的竞争力在于场景交互能力

      智能客服的发展与各阶段的技术成熟度息息相关。在2000-2010年这十年间,互联网的普及,让传统的电话客服逐渐被线上客服取代,客服软件、PC端在线客服等多渠道并存。除了降本提效外,优质客服能大大提升用户的黏性,作为企业客户关系管理的组成部分,客服在企业的销售成果、品牌口碑上起到了越来越直接的作用。

      2010年之后,随着云计算、大数据、人工智能的高速发展,基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件的出现,以云客服与客服机器人为主要形式的智能客服进入商业化应用阶段。其中,云计算的海量算力、人工智能的学习能力、5G网络的高速泛在低时延都为智能客服的商业场景规模化落地提供了技术保障。

      智能客服的竞争力在于场景交互能力。传统的在线客服的局限之处在于很难实现业务场景中的连续对话,而融合了多种对话引擎的智能客服在对话过程中能够灵活选择问答库和知识库,让访客以最短路径获取需求信息,实现自然流畅的多轮对话。

      环信客服云:全媒体智能客服SaaS平台

      环信客服云是基于新一代移动互联网技术和人工智能技术的全媒体智能客户关系中心。拥有业界最全的全媒体接入系统,包括网页在线客服、社交媒体客服(微博、微信)、工单、APP内置客服和呼叫中心等全渠道均可一键接入一键应答。环信全球领先的IM长连接技术保证消息安全必达,并通过自主知识产权的智能机器人极大降低人工坐席工作量。同时,基于AI和大数据挖掘的客户旅程透析产品"客户声音"能够帮助企业优化运营,提高跨渠道客服体验。环信客服云为企业提供了覆盖客户互动渠道、客户服务、精准营销的完整闭环和一体化全流程解决方案。

      环信AI 4.0致力于为企业提供一套低成本可持续运营的客服机器人解决方案。4.0版本新推出了三大平台级应用(环信AIROOT运营平台、环信AIROOT Pro训练师平台、环信中文语义计算平台)和保险行业智能机器人解决方案,一举将AI在客服行业的传统单点型产品全面升级为体系化整体解决方案。

    环信机器人4.0发布:三大平台级更新+保险行业解决方案

      环信中文语义计算平台是环信机器人推出的针对开发者的自然语言处理(NLP)的能力开放平台。环信中文语义计算平台在经过了近三年的核心算法能力提升和迭代后,在开放NLP基础算法能力的同时,也完整开放了在NLP领域经常使用的应用级别算法能力诸如:纠错、情感分析、意图识别、语义相似度计算等,帮助开发者们在NLP领域的应用环节具有更强的能力,快速应用落地在更多价值场景。

      截至2019年,环信客服云共服务了107506家企业客户,现已覆盖包括保险、证券、银行、电商、教育、汽车、物流、出行等领域的众多标杆企业。包括中信证券、中意人寿、平安、南京银行、中国银联、广东电网、广西电网、国美在线、宜家、链家自如客、新东方、奔驰、东风雷诺、优信二手车、神州专车、中通快递、南方航空、厦门航空、北京公交等。

      趋近于无限智能的客服

      纵观整个智能客服产业链,上游的基础设施主要包括IaaS云厂商、电信运营商、以及硬件设备及解决方案提供商,而SaaS云客服厂商、客服机器人厂商、呼叫中心及客服软件厂商则组成了中游产品提供商的主要部分,由提供PaaS云通讯、语音识别等技术的软件开发或外包企业连接起上中游,再到中下游的系统集成商,向各行业用户输出服务。

      智能客服行业正逐渐将业务聚焦,不同类型的企业对智能客服的需求自然也不同,比如金融行业侧重于产品的安全稳定、电商行业关注渠道的多样性……尤其是中下游市场,目前智能客服已经深度融入包括医疗、教育、政企服务等诸多行业,在未来将更加向垂直化纵深,而随着人工智能等技术应用的进一步深化,企业客户服务、管理、营销、销售体系将迎来新一轮颠覆。

      任何一种事物的发展都不是一蹴而就的,就拿被许多人诟病的“智能客服不智能”的问题来说,一方面在于当前技术仍不够成熟,在学习能力和情绪识别能力上,智能客服还需要跨越较长的阶梯。另一方面,从用户体验的角度,不论将来智能客服趋近于多么成熟,在必要的情况下由人工客服介入都是基础选项。回到根本上,我们是否真的需要一个能够“以假乱真”的超级客服来完全代替人工客服,换句话说,我们人类是否做好了迎接全面智能时代到来的准备。这又是另一个值得思考的问题。

      文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

    [No. X016-1]
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