2018雙十一狂歡開幕在即，各家智慧客服已經蓄勢待發。阿里的“阿里小蜜”、京東的“無人客服”、蘇寧的“蘇小語”、網易“七魚”等，在雙十一期間將承擔客服諮詢主力的角色。無論是語音還是文字的對話形式，億萬使用者將享受對話式AI智慧客服帶來的便利。
智慧客服解決了長期以來企業的痛點，並在很多環節為企業帶來事半功倍的效果。在使用者的問題高度重複的情況下，智慧客服可以很大程度上釋放人力、節約人工成本、使企業24x7線上、提升使用者體驗、增加轉化效率、多渠道與使用者互動等。
雙十一即將引爆智慧客服的剛需，而這一領域的發展趨勢是什麼？又面臨著那些挑戰？
AI 能否取代人類：人工客服將全面失業？
創新工場董事長李開復預言，人工智慧和自動化將具備取代40-50％崗位的技術能力，而其中有固定臺本和對白內容的各種互動、工作內容重複性較高的客服人員可能會受到一定威脅。
在今年的Google開發者大會Google I/O上，Google Assistant幫助主人電話預約理髮的情景展現讓人眼前一亮，尤其那句“嗯哼”彷彿讓人工智慧擁有了更接近人的情緒和表達。
智慧客服在洞察人性上仍存挑戰，距離進化為有溫度的品牌代言人還有一定差距。人機互助與共存是短期內客服領域的發展趨勢，智慧客服將為人工客服賦能，使人工客服的價值得到昇華。
技術難點：理解使用者意圖
“對不起，這個問題我聽不懂哦”、“稍等，幫您轉至人工客服”......相信大家多少感受過智慧客服不太智慧的一面，主要原因是在理解使用者意圖上出了問題，語義理解是核心難點。
以買襯衫為例，當使用者說：“這件襯衫參加優惠活動嗎”，市面上多數智慧客服通過匹配關鍵詞“襯衫”、“優惠”，來識別使用者的意圖，但當使用者的表達發生變化，比如說“這件襯衣打折嗎”、或“這款衣服有什麼折扣”，它可能就聽不懂了，單純依靠關鍵詞匹配不能算是真正意義上的語義理解。
一百個人口中，也許有一百種對於同一意圖的不同口語表達，這是語言的魅力，同樣也是對話互動的難點。能做到理解使用者的不同說法，並且對應到同一意圖，才能真正理解使用者並給予準確的反饋。
企業在創造智慧客服時，是無法提供同一意圖的所有說法的，而一個好的對話平臺，能夠使用有限的例句進行泛化擴充，利用演算法技術、語料庫、知識庫訓練有效的模型。
一步直達：對話連線服務
目前市面上大多數網際網路產品是基於GUI（圖形使用者介面）的，也就是使用者需要層層點選完成相關操作。例如，當使用者想檢視淘寶快遞時，需要至少五個步驟：找到淘寶—開啟APP—點選我的淘寶—點選待收貨—點選檢視物流。
而近年來，隨著人機互動的發展，基於對話的CUI（對話使用者介面）已成為大勢所趨，通過語音對話的形式，可以直接獲取所需服務，“檢視我的淘寶快遞”指令一說出，即可一步直達。機器往往需要完成“聽懂——理解——回答”的閉環，完成多倫對話、意圖推理、個性化及情感互動。
一個真正智慧的智慧客服，不僅僅要聽懂、理解使用者的意圖，還要提供相關服務。服務的形式可以是準確的文字/語音回覆、一個相關連結、或是跳轉至其他頁面請使用者進一步完成後續操作等。只有真正理解使用者意圖，並且將對話與服務最終連線起來，才能用AI幫助客戶解決問題、提高使用者對智慧客服的滿意程度。
以招商銀行“掌上生活”APP為例，當使用者對其內建語音客服助手說：“我要還100塊”，一句話即可直接帶使用者到信用卡還款頁面。
招商銀行掌上生活語音客服助手
成本降低：所有企業都能享受AI
據統計，智慧機器人客服可以解決85%的常見客服問題，而一個機器人坐席的花費只相當於一個人工坐席花費的10%。
但是，並非所有企業都有具備開發智慧客服機器人能力的技術人員，即使有技術團隊，研發企業的智慧客服機器人也是一個耗時、複雜的過程。目前傳統的對話式AI平臺普遍面向有自然語言處理（NLP）技術背景的開發者，而對於相關技術相對薄弱的企業、或是沒有開發人員的企業來說，打造定製化智慧客服機器人仍然存在比較大的挑戰。
對話式AI平臺：打造智慧客服的必備武器
2018年，對話平臺被Gartner評為2018年十大戰略技術趨勢。無論是大型語音技術公司、還是語音互動創業公司，都陸續推出對話式AI平臺平臺。百度DuerOS、阿里AliGenie、騰訊雲小微、Naturali奇點機智對話流、思必馳DUI開放平臺、雲知聲Unisound等等，對話式AI平臺在今年處於快速增長階段，產業鏈不斷細化，生態逐漸豐富，智慧客服作為其中一大產品形態已實現大範圍商用。
由於端到端的深度學習框架讓開發成本變低了很多，各公司的實力差距相比以前在逐漸縮小，這時競爭就逐漸轉移到如何針對不同場景進行有效定製，如何降低技術門檻讓更多的企業受益。
語音對話平臺“對話流”的推出引發了行業高度關注。對話流不僅僅能夠為企業打造智慧客服、也可以打造語音助手、聊天機器人等不同形式的語音互動體驗，跨平臺裝置，可廣泛整合於WEB、APP、小程式、微信公眾號、智慧硬體等終端。企業沒有NLP 技術積累，也能直接建立，並且可以針對不同場景需求進行高度定製，在中文語義理解能力上行業領先。
對話流可以創造從識別使用者意圖到完成相關操作的完整體驗，不僅僅能夠定義對話體驗，也可以幫使用者完成後續操作，以需求、服務為搜尋物件，即搜即得、即說即用，將對話與服務有效連線起來。
結語
智慧客服在電商行業的應用迅速普及，從瞭解溝通產品資訊、到完成下單購買、再到訂單追蹤、問題反饋，形成售前、售中到售後的完整閉環，在提升使用者體驗的同時增加轉化率。
智慧客服的競爭已經從售後逐漸轉移到售前，其作用已經從被動的資訊反饋逐漸延伸到主動的精準營銷，根據使用者資訊、購買歷史、喜好進行智慧推薦，並且對使用者的購買習慣進行主動詢問，幫助使用者完成二次甚至多次購買。