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智齿客服徐懿:未来客服新形态将是“融合”+“智能”

2017-11-24 10:48:49   作者:   来源:亿欧网   评论:0  点击:


  导语:徐懿认为:客服企业的两大核心要素是“融合”以及“智能”,围绕这两点,该领域所有公司将被划分为四个象限,而客服行业未来的趋势一定是向着高度融合及智能的方向发展。
  关于智齿
  SaaS客服企业——智齿科技,成立于2014年,在2015年3月获得真格基金、华创基金、芳晟股权投资基金770万元Pre-A轮融资;2015年12月获得IDG资本投资的500万美元A轮融资;2017年5月23日获得由拓尔思、界石资本领投,IDG和金科君创跟投的5000万元B轮融资。旗下智齿客服系统,是包含云呼叫中心、机器人客服、人工在线客服、工单系统在内的全客服平台。
  SaaS客服智齿所在的“人工智能+客服”赛道,近年来吸引了不少巨头以及创业者,SaaS在中国到底经历了怎样的发展阶段?客服未来的趋势又是如何呢?亿欧为此采访了智齿科技CEO及联合创始人——
  问:你认为未来客服发展的趋势是什么呢?
  徐懿:随着互联网的快速发展,用户接入客服的渠道也相应变得多种多样,包括微博、微信、电子邮件、在线客服等等。传统客服的做法是针对每一个渠道,制定特定的软件,成本较高且不易管理。
  智能客服出现后,首先要做的就是渠道融合,将不同渠道纳入到一个统一的平台进行管理。
  其次是功能融合,具体包括客服机器人、在线工单、呼叫中心、AI大数据分析平台。
  最后是数据融合,传统客服行业存在这三方面的弊端:
  1、在线客服与接线客服之间的数据互不相通;
  2、客户的历史记录,包括电话、邮件、公司等各种信息在接待过程中无法显示;
  3、在派发工单时,不能让所有参与人员了解到工单的处理状况。针对以上情况,智能客服需要做的是,打通各个环节的数据,实现数据融合。
  再来看看“智能”,这一关键因素主要体现在三个方面:
  1、无论是在线客服还是接线客服,每天都需要面对80%的重复性问题;
  2、对于每天产生的大量数据,包括录音、用户喜好等等,客服人员只能做简单的记录,并不能将其全部关键信息进行深度挖掘;
  3、对于一些潜在客户,如果因为客服人员本身的不专业而流失,有无可能将其记录下来进行二次销售?以上问题都可以通过深度学习、机器学习、NLP等人工智能技术进行解决。
  根据融合与智能这两大核心要素,智齿科技CEO徐懿将所有客服企业分为四个象限:
  1、不智能+不融合:这一象限内的公司基本上是十几年前的客服,要么单独做在线客服,要么单独做呼叫中心。
  2、不智能+融合:这一象限内的公司,在渠道、功能、数据等方面的融合打通做得比较完善,但是在人工智能技术方面较为薄弱,多停留在关键词匹配阶段。
  3、智能+不融合:目前很初创企业都希望自己做一个人工智能公司,然而,单纯的客服机器人无法解决所有客服问题。这类公司只有NLP底层平台,且该平台的数据基础是基于生活场景中的闲聊库,然而,客服机器人的核心是对其应用领域内大量数据进行深度学习。算法模型不专业,又缺少融合的方案,这类公司在客服行业能走多远?
  4、智能+融合:徐懿认为,企业服务需要遵循的规律是开源>节流>管理,也就是用户需要客服软件帮助其赚钱的需求要强于帮助其省钱和提高效率。智齿科技一直希望用人工智能的方式帮助企业做开源和节流,而管理这一环节,通过全客服平台,用户完全可以自己做好。
  问:你是怎么看待SaaS在中国的发展呢?
  徐懿:美国所有的成功的saas公司分了三个阶段,从信息化到云化再到AI化。
  第一个阶段是信息化驱动的,原来没有信息系统都是纸质的文件,到了六七十年代以后突然有信息系统催生了一批公司,大部分的公司它的整个商业模式其实是本地部署的方式,但这种方式有很多缺点,成本很贵;维护麻烦且资源浪费但基于这个阶段就已经催生了上千亿市值的公司。
  到1998年,salefsorce成立了,以SaaS的方式来提供整个的服务,在美国,整个SaaS占全部市值的40%,在美国科技界整个企业服务里面SaaS是核心占到40%,也诞生了像salesforce、workday等等一系列几百亿美金的公司。
  salesforce去年收购了十几家以AI技术为核心的公司,所以第三个阶段是AI,AI可以很好地帮助企业做开源节流的事情。
  信息化+云化+AI化:中国没有那么长时间的发展,中国所有企业服务的公司,需要迎接三个趋势的机遇:即信息化+云化+AI化,原来都没有任何软件,就突然到了需要软件、需要解决信息化的问题,又解决云端部署的问题,又具备AI的功能,这是它大概的趋势。
  亿欧认为,人工智能的加码,为传统客服带来了颠覆性的改变。面对智能客服这样一个足够大的市场,各家企业需要做的,是判断好市场趋势,找到适合自家的发展之路,建立好产品和商业两方面壁垒。同时,对于初创型公司来讲,深耕于垂直细分行业,找到领域内顶尖用户的数据进行模型训练,当为重中之重。
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