在今年 5 月份的 Google I/O 大會上，Google 的「打電話 AI」Duplex AI 現身，對客戶來電的預訂資訊靈活處理，尤其那句意味深長的「Uh hum」更是深入人心。一時間，「AI 客服」相關話題上升，熱度並不亞於前陣子的「AI 同傳」。
事實上，人工智慧客服早已經遍佈在我們生活的各處，它們存在於各大電商平臺，以及銀行服務 APP 中、部分客服公眾號中，甚至是運營商、銀行客服電話，它們主要負責解決大量由客戶提出的常見的、且重複度極高的問題。尤其是在「雙十一」這樣客單量龐大的時期，這些 AI 客服們承擔大部分諮詢工作，24 小時日以繼夜任勞任怨，有問必答。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。
AI 客服最大的好處是一步直達，對話連線服務
細心的人會發現，在一些電商或者 O2O、銀行 APP 裡的搜尋框裡，已經悄然增加了一個「小話筒」的圖示，使用者點開就可直接把想要搜尋的東西說出來，等待下一步結果出現。這在以往各大主流搜尋網站已經是標配的存在，如今已經植入到服務 APP 或智慧客服的應用中。在智慧客服體系裡，語音輸入不僅提供了一種比手動敲鍵盤更快捷、方便的輸入方式，還提供了更直觀的服務連線模式，使得服務「一觸即達」。
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。
以上只是大多數 AI 客服案例的一種，且完成僅限於 App 裡，主要解決搜尋產品/服務，常見疑問解答等問題。目前市面上大多數網際網路產品的互動設計還是基於 GUI（圖形使用者介面），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，至少需要在 APP 上執行五個步驟：找到淘寶—開啟 APP—點選我的淘寶—點選待收貨—點選檢視物流。
而如果透過 CUI（對話使用者介面）語音對話的形式，說出「檢視我的淘寶快遞」的指令，即可一步直達服務。在這個過程中，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。
對企業來說意味著成本降低，對使用者意味著體驗提升
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。
△「阿里小蜜」潛伏在淘寶充當人工智慧客服
「節省人力成本，提高服務效率」很顯然是這些商鋪和企業長期以來使用人工智慧客服的主要原因。不過這樣的說法有些籠統，以下的描述或許能夠給大家一個更清晰的概念：
在客服領域也存在二八定律，即消費者的提問中，有八成以上的問題都是高度重複的，只要知識庫的資料足夠全面、對話設計足夠到位，智慧客服就能夠為使用者提供滿意的解決方案。
例如，當前京東使用的無人客服，可為京東每月節省上千萬的人力成本，人機互助協作提高了消費者問題的處理效率，避免人力資源浪費。對於使用者來說，自動化對話體驗可以直接獲取相關服務，減少了跳轉，許多問題也可自行解決。
在前不久的 2018 百度世界大會百度大腦論壇現場，百度 AI 技術平臺體系執行總監吳甜提供了在實踐中得到的一組資料：相對於人工客服，新一代智慧客服讓人工通話接單量降低 70%，人工客服人均通話時長降低 50%；而相較於傳統按鍵智慧客服，新一代智慧客服讓人工通話接單量降低 20%，人工客服人均通話時長降低 15%，大大提升客服服務效率。
在人工成本方面，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%，況且機器人還能 24x7 線上，確保企業服務不斷線的情況下，增加轉化效率、多渠道與使用者互動。
打造這樣的一套人工智慧客服系統，也是個不小的投入
實際上，以上的低成本也需要建立在前期的投入上，也就是上述提到的「知識庫的資料足夠全面、對話設計足夠到位」。
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，其中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透過匹配關鍵詞「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。
這也是目前大部分人機對話互動技術的一個難點，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。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。而這也意味著大量的資料庫建立工作，且需要大量的例句材料作為訓練基礎。
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。
智慧客服已經成為對話式 AI 平臺的一大落地方向
去年，亞馬遜 Alexa 帶動國內智慧音響市場以及語音智慧的熱度上升，其中「對話式 AI 平臺」已成為各語音平臺商的一大戰略佈局，同時也為其他非語音技術企業打造定製化智慧客服機器人鋪平了道路。
在這兩年裡，不管是大型語音技術公司，還是語音互動創業公司，都陸續推出了對話式 AI 平臺平臺，包括百度 DuerOS、阿里 AliGenie、Naturali 奇點機智對話流、思必馳 DUI 開放平臺、雲知聲 Unisound 等。
在今年，對話式 AI 平臺正處於快速增長階段，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。
△ 對話平臺被 Gartner 評為 2018 年十大戰略技術趨勢
舉個例子，雲知聲打造的 Smantha 智慧客服已經應用在金融、物流領域，根據其公開資料，雲知聲已與國內一家物流公司合作推出「AI 下單機器人」，以應用「雙 11」物流高峰期。
類似的，Naturali 奇點機智打造的「對話流」不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，著實降低了技術門檻。
△ 與傳統開放平臺相比，對話流的最大優勢在於三個方面：準、快、廣
目前，電商平臺唯品會與 Naturali 奇點機智進行深度合作，正在打造 APP 內的智慧語音助手，讓使用者能夠透過語音對話的方式，除了語音搜尋相關商品，還可以容易地獲取一些隱藏比較深的服務，比如查詢快遞狀態、開發票、申請退款、開啟指紋支付等功能，一句話的事，就能直達最終頁面。
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。
Naturali 奇點機智認為，由於端到端的深度學習框架讓開發成本降低了不少，各公司的實力差距也逐漸縮小。這時候，競爭力主要體現在「靈活定製」的能力上，即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。
小結
在客戶群體龐大、諮詢問題重複性高的電商、金融、通訊等領域，智慧客服的應用得到了迅速普及，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。
在這過程中，更多企業希望根據具體的業務需求進行場景化靈活定製，這可能在前期定義語音對話體驗時會有一定花費。但從自身精力以及長遠成本和收益來看，智慧客服會為企業節約大量成本。
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