阿里巴巴《智能时代的客服中心变革与发展》白皮书发布 首次权威公布客服中心智能转型的四大路径

对于企业而言，客户体验及客户满意度对其业务的发展至关重要，出色的客户体验是留存老客、获取新客的加速器。但很多传统企业的客服中心都面临着沉重的成本和资源压力。

2018年，中国呼叫中心座席总规模达到230万个。以某大型运营商为例，其全国客服座席数量经过这几年的发展已经接近6万个。一方面客服中心面临着座席不断扩张、成本不断上升带来的压力，另一方面除了应对用户咨询的话务峰值以外，客服中心还需要不断适应市场变化，随时上线新的业务和配合市场促销活动，各种资源捉襟见肘。

随着AI 服务的深入应用和快速发展，客服领域正在成为AI技术的重要应用场。来自阿里客服的数据显示，2018年双11当天，阿里智能客服机器人小蜜，承接了淘宝天猫平台98%的在线服务需求，相当于10万名人工客服小二的工作量。不仅在阿里，越来越多的企业开始使用创新的智能化数字技术将为客服中心实现降本增效。

更重要的是， 在技术越来越深的渗透到业务中、技术和业务密不可分的今天，客服行业正在发生更大的变化。基于数据的海量用户行为洞察，客服中心完全可以逐步超越成本中心的枷锁，通过数据技术为业务部门提供业务优化、业务设计、数字营销到个性化消费的全流程营销。这一切都将促进客服部门的自我升级，也将渐进改变整个行业的景观与格局。

9.27号阿里巴巴云栖大会分论坛上，阿里巴巴智能服务事业部资深总监空无隆重发布了《智能时代的客服中心变革与发展》白皮书（想要阅读报告全文，可关注“阿里研究院”微信公众号，并回复“智能客服”，限时放送！）。这份白皮书由阿里云研究中心经过长达数月的实践分析调研后完成，包含了大量人工智能在金融、电信、政府等行业客服呼叫中心的真实案例和应用模式，提出了未来客服中心向以数据分析为基础的客户智能运营中心变化的方向，还首次总结发布了传统客服呼叫中心智能化转型的四大路径。

01

智能应答：深耕用户需求和体验，构造知识图谱，实现降本增效

智能语音应答/导航，就是通过语音识别和语义理解技术的综合应用，让客户不用传统按键模式而是用语音说话的方式完成需求的交互理解，系统实现客户需求的最优分发或问题解决。在 2018年 12月 2日举行的世界神经信息处理系统大会上（注：NeurIPS大会，此会议是全球人工智能最大的年度盛会），阿里巴巴展示了其物流公司菜鸟的 AI 客服对话能力，其精准性在业界引起轰动，目前菜鸟AI客服每天已为数百万客户提供服务。

02

智能路由：围绕用户需求，智能准确对接服务资源，实现人机协同

客服的智能化实际上就是利用技术实现资源匹配的效率最优化，让每一通客户电话背后隐藏的问题和需求能够和企业的业务资源进行精准匹配，这种匹配一定是全流程所有环节的联动。未来的客服中心，无论客户是通过电话热线，还是互联网渠道接入，都将由智能路由进行导航的自动判别，根据客户的需求自动判断是由智能语音机器人、在线导购机器人、在线业务办理机器人、IVR菜单、还是人工客服来承接，实现资源的精准匹配。同时在不同的关键环节实现话务量的降低以及增加流量销售的转化率。      

03

数据洞察：通过数据洞察反哺业务，优化设计，成为一线业务的有力助手

目前大部分客服中心的价值挖掘明显不够，客服部门价值普遍被低估。但事实上，客服中心每天与海量客户直接接触，是数据的重要入口之一，客服中心通过将长期与客户接触的数据进行输入，针对大众群体的服务和咨询需求问题，逐渐用数据标签标识时，细颗粒度、微粒化的数据流在智能分析的基础上，可以广泛洞察大众的业务需求和消费习惯，大幅优化企业业务和运营流程，包括用户行为洞察、业务套餐和规则设计的合理度以及营销辅助等等，可以反哺业务部门对业务进行优化，从而变成生产部门的重要辅助。这是未来智能客服数字化转型、智能化变革的核心。

04

生态联合：客服中心将通过行业生态合作 主动拓宽业务边界

未来的客服中心，基于与客户每天接触的海量数据，除了对内服务以外，对外也将具备与生态第三方对接的能力，将可进一步拓宽业务的边界，例如在了解用户业务需求和行为的数据解构方面，可以与类似高德这样的位置信息平台进行联合，一方面精确了解客户的地理位置和行动轨迹，另一方面可以结合当地场景利用APP进行业务和营销的精准推送；在对外营销的精细化运营方面，除了传统外呼/催缴/满意度调查以外，线上还可以与类似阿里妈妈这样的高聚类互联网流量平台进行合作，实现广告流量的互通；在业务合作领域，可以广泛联合产业链上下游资源，实现业务的富生态；在收费支付方面，适应用户行为习惯，联合支付宝进行扫码支付等。

随着互联网和人工智能的发展，客服行业面临的外部环境发生了巨大的变化，在技术越来越深的渗透到业务中、技术和业务密不可分的今天，客服行业的创新企业必不可少要进行组织变革。

以前传统模式业务人员和技术人员是分离模式，但未来智能机器人的训练和培育需要业务和技术人员共同参与。技术和业务联合协作，将两者能力沉淀成基础底座，为人工智能知识图谱和机器人训练提供支撑，才能最终提升用户智能服务的有效性，实现降本增效。未来，高素质的技术和业务的复合型人才以及数据技术人才将成为客服行业人力构成的主流。