客服|内卷时代，智能客服如何解决用户痛点？( 三 ) 客服

几次三番后，杨女士脑子里全是“火上浇油”表情包。
目前，智能客服在人们的生活中已不陌生，在电商零售、快递物流、金融、消费品等领域，经常能够与智能客服“对话” 。就像前文所说，无论是哪家智能客服服务商，提供的都是围绕人工智能解决方案的工具，具体的应答细节、流程设置及机器理解需要企业专门的“知识”喂养和训练，如果企业并不能将过往客服问题有效的在智能客服中实现全自动问答，往往会给客户带来无限的麻烦。
客户消费的欲望、对服务的忍耐性都是时间限度的，他们期望能收到更具有针对性、更具情感关怀的客服体验，而不是无法精准理解问题真正含义的标准化响应。体验不满足，他们就不会一直为AI技术的短板买账，人工智能底层技术仍存在较大的完善与突破空间。
从客户角度出发，此赛道任重而道远据数据显示， 2020年中国人工智能客服核心产业规模已达到1500亿元，预计2030年将达到1万亿元，平均年增长率为33.3% 。其中智能客服作为企业人工智能应用的重要分支，保守估计占比20% 。
智能客服市场不断扩大，随着技术的持续迭代升级，更多难题将很大可能会被逐一突破，这意味着客户服务的体验优化之路依然任重道远，如何改变智能客服服务方案的整体思维模式，才是当下最难且最需要突破的瓶颈：厂商们如需在内卷时代中生存，那他们就要认真地定义企业与客户之间的联系和关系。
一方面是产品创新的思维；软件产品同质化是国内软件商常见现象，智能客服也存在着产品同质化问题。虽然智能客服市场的产品并不算少，但仍有一些智能客服产品功能也差不多，这种现象不仅提升了智能客服厂商的突围难度，也消耗了客户的热情。
如此来看，从“如何回答客户的疑问”扩展到“如何线上多渠道获客”就好像很有必要了，只有将营销、算法、数据综合起来，成三位一体的良性循环，可以持续行业内的差异化。
其次是企业采购的思维；要知道智能客服不是完全取代人工客服，更需要寻求人机协作的最优模式。在企业数智化转型初期注重多渠道客户服务，不单一高度依赖人工或智能客服，在业务场景预先判断人工客服跳转节点，优化人机协作水平，为客户提供更具温度的交互链接。
从目前业内供应商的发展来看，受软件市场发展及技术迭代的影响，智能客服供应商将呈现出更多元化的解决方案，大厂商将更注重数据私密性、部署标准性、行业应用性，而中下部厂商在业务布局上会更注重客户服务的延伸性，如：客户运营的营销体系、集合硬件智能设备、定制化技术支持等。
江苏省消保委发布的《数字化背景下客户服务便利度消费调查报告》透露，六成以上线上客服通道较为隐蔽；八成以上在线人工客服藏得深；在线人工客服“排长龙”、应答速度慢现象频现，超四成电话人工客服非“24小时”响应。
要知道，智能客服主要是语义训练，而这个训练是需要长期、持续收集用户问法，并进行不断修订、改进。当语义训练达到一定阶段时，智能客服机器人才能够真正提高用户感知，并逐渐被用户喜闻乐见和接受使用，从冷酷的机器人转变为有温度的机器人。
这项知识整理和录入的前期工作非常繁琐，常常需要运营者花费几个月的时间整理和录入，在智能客服机器人投入使用后仍需进行长期的维护，知识的新增、变更以及过期删除，保证智能客服机器人检索和提供的知识准确有效。