（本文为“证券机构数字化转型与证券科技创新”征文活动入围文章。）

　　随着移动互联网时代的到来，网络信息呈现出碎片化、移动性、实时性、个性化、多媒体化、大数据化等特点。一方面，对于信息服务商：多渠道的信息和资源，要快速梳理尽快形成知识库，以便更好、更及时地为客户服务；另一方面，对于信息用户：越来越快节奏的生活，要重视移动互联网全媒体时代的到来，使人们提出对服务的更高要求：及时、快速、准确的多渠道服务，这给信息管理和服务带来了新的挑战。同时随着金融、电信、互联网等各行各业客户服务量的高速增长，传统的客户服务模式已无法全面满足企业发展的业务需求，服务成本也大幅攀升，在这样的大背景下，以自然语言处理(NLP)技术为核心的智能客户服务应运而生。

　　近年来智能机器人技术在人工智能领域也取得了长足的进步。它与基因工程和纳米科学一起被称为21世纪的三大前沿技术，对生产生活方式产生革命性的影响。如何利用互联网的先进技术，改变服务模式、提高服务水平、提高客户对服务的满意度、建立“智能客户服务”体系，是提高客户服务能力和水平的新探索。

　　智能客服是在大规模知识处理的基础上开发的面向呼叫中心的应用。它具有行业通用性的、能大规模进行知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答、推理等。它不仅为呼叫中心提供了细粒度的知识管理，而且建立了呼叫中心与大量用户之间的通信，建立了基于自然语言的快速有效的技术方法，为呼叫中心的精细化管理提供了所需的统计分析信息。

　　人工智能客服的主要应用技术包括自然语言处理类技术（包括机器翻译、文本挖掘、情感分析）、语音类技术（语音识别、语音合成等）和视觉类技术（包括生物识别、图像识别、视频识别等）。

　　（一）传统呼叫中心现状及问题

　　传统呼叫中心现因智能引流渠道较少，运营基本全部依赖人工，受坐席数量及业务服务类型限制，客户流量较大、业务服务类型较多，且每年承担了大量的回访、通知和服务类的电话外呼任务，极易出现客户长时间排队等待或呼损情况，影响客户满意度。普遍存在运营成本高、服务效率低、统计难度高、人员流动大等问题。

　　1．岗前培训成本较高

　　传统呼叫中心基本全部依赖人工。人工上岗前需要进行长期、系统的培训，对客服工作的每个环节一一细化，包括解答技巧、服务态度、工单填写及选择、受理注意事项都需要详细介绍。目的是让员工通过岗前培训，对客服工作有进一步的认识，为以后的工作奠定基础。这就导致岗前培训成本居高不下。

　　2．人工服务时间无法保障

　　由于人工服务成本过高，不少呼叫中心都取消了7*24小时服务。若客户在呼叫中心非工作时间遇到问题，则无法找到人工客服，这就造成无法满足客户碎片化的服务需求，影响客户服务体验，进而影响呼叫中心和企业在客户心中的地位。

　　3．人工统计难度高

　　在呼叫中心运营中，各项数据统计工作是重中之重，如：接通率、通话时长、客户投诉、客户满意度等。这些数据直接对应的是客服人员或电销人员的专业素养。受人工成本及人工监测标准化影响，在实际工作中，这些数据的人工质检监测往往存在着覆盖率低、标准不一、延时风险高等问题，导致人工统计难度较高。

　　4．人工服务情绪化

　　由于人工服务长期接受的被服务请求几近相同，人工服务容易对重复化、程序化的工作产生厌倦心理；同时，在人工服务过程中，坐席受个人情绪的影响，很容易在客户服务中带有负面情绪，甚至造成人员流失。

　　5．人工服务效率不足

　　目前呼叫中心运营中坐席流动性较大，坐席数量无法保障；同时，又因人工服务基本是一对一服务，坐席服务效率无法充分释放出来，影响同一时间内服务客户的数量，导致呼叫中心的服务效率严重不足。

　　（二）智能客服行业内发展情况

　　智能语音技术的快速发展正在突破人们的想象，人工智能语音客服正在向智能化、拟人化、简便操作化的成熟技术与完善的服务方向发展。随着AI技术的发展，由机器人替代人来工作，逐渐成为各个行业都在发生的变化。以人工智能技术、神经网络技术和深度学习算法为基础的机器人，通过知识梳理和学习泛化，逐渐可以达到人工服务的能力和水平。外部人工智能公司，如阿里、科大讯飞、智齿科技均自2018年起，加大在智能外呼方面的投入，目前均已有成熟的语音引擎产品上市。据市场调研，智能外呼在金融市场银行及各证券公司客服服务中需求极为旺盛，金融领域的应用规模占市场规模60%以上。

　　（一）拨号音检测\提示音检测

　　拨号音检测系统监听自动拨出的电话，根据客户电话给出的语音提示，通过语音识别技术做精准分类，判断电话信息是否有效，并形成报表。批量快捷判断有效联系方式，提高工作效率，避免人工的重复无效工作。

　　（二）智能外呼

　　针对通知、回访、断点服务等大量且简单重复的特定场景外呼类型，可设置智能外呼任务，由系统实现自动外呼和智能问答。外呼可设置类型为自动外拨（根据设置的条件，系统自动执行外呼）或预览外拨（需坐席浏览审核后手动一键外呼）。

　　1．语音合成自动外呼

　　通过语音合成或人工录音上传所需通知话术，系统自动外拨客户电话进行通知，通知内容可自行设置是否可打断，客户根据通知内容可自行挂断或选择接入人工坐席详细咨询。后台可对问卷内容、外呼记录及语音转文字聊天记录、录音、报表等直接查看或下载保存。

　　2．智能问答

　　通过自行上传或设置回访、断点等外呼任务及全局问答库，系统自动外拨客户电话，并通过语音识别、语义理解技术等实现一问一答形式的多轮语音对话。并可自行设置通话中客户是否可直接转入人工和客户满意度。后台可对问卷内容、外呼记录及语音转文字聊天记录、客户满意度情况、录音、报表及转人工情况等直接查看或下载保存。

　　智能语音的发展已可具备多轮次可打断复杂语音对话能力。在垂直场景下，根据对话语境进行多轮次自然语言理解。支持用户随时打断，保障机器人可及时灵活响应客户对话，对于打断句子进行二次分析，优化话术内容。

　　（三）智能导航

　　引入智能语音识别技术，客户拨打客服热线后只需说出关键词，系统即可自动识别判断调出对应自助语音服务节点或进入人工服务。同时形成相关报表，可实时或定期导出客户问题未覆盖点，及时丰富相关问题库。对于机器人大量并发情况，系统工作人员可监控多路机器人同时工作，在监控过程中可实时转接给人工服务。系统开放知识库在线学习更新能力，方便系统管理员针对实际交互过程中遇到的各类语音场景、新兴词等进行标注，促进智能机器人不断优化、完善交互能力，紧跟时代节奏。系统同时可对通话中的用户语速语调变化等异常信息进行情绪侦测，对客户情绪激动客户提升监控级别，及时转接人工处理。

　　（四）坐席助手

　　1．来电节点及原因自动归档

　　目前我们依靠人工判定在通话结束后进行的来电原因选择，其主要目的是为了便于后台专题分析、实时了解客户诉求变化，对于在冗长复杂的来电原因架构树中找到想要的关键节点，受限于系统显示速度等，还是会浪费客服代表的一些时间。借助智能语音技术有效识别关键词功能，对于用户多次强调的关键词则自动判定弹出供客服代表查看并确认点击，可大大提高工作效率，提供更快捷的客户服务。

　　2．工单自动录入

　　根据客户诉求可选择是否需要协助或投诉，并调出对应工单，智能语音助手根据沟通内容自动录入相关信息，最后由人工查验修改后手动提交。

　　3．营业部信息自动调出

　　通话出现某某营业部或某某位置、某某部门等关键字，系统自动调出对应营业部、附近营业部或对应部门相关信息，方便坐席人员选择对应查看。

　　4．短信自动录入

　　根据客户诉求关键字判断自动调出对应短信内容，根据坐席选择，自动录入相关内容及客户手机号码，后手动触发短信。

　　（五）智能运营监控

　　实时监控智能外呼平台和呼入平台状态，当平台运营指标出现设定情况或达到特定阀值通过弹出框或短信、邮件等方式进行自动告警，以便及时处理；实时监控机器人智能问答中客户不满意的记录及未能解答或卡壳的问题点，导出汇总，及时更新完善问答库，提升机器人服务质量；实时监控重大违规点，及时告警，及时处理；实时监控工单系统，有待处理工单或工单有新进展实时通知。

　　（六）智能知识库

　　根据使用频次及咨询命中率排名，按照频次和排名度显示不同颜色，方便重点知识重点查看及快速查找；关键字标题检索、全文检索、智能搜索、高级筛选；支持坐席自行设置风格，调整顺序；知识问答库支持坐席上传遇到问题及解答方案；知识库更新提醒、问答库更新提醒等。

　　（七）智能培训

　　实时或定期分析质检结果，提供日报表、周报表、月报表查看分析个人质检违规类型的分布情况及趋势，定位服务短板，同时从班组或坐席角度出发根据时间周期进行汇总比较分析违规情况。实现薄弱业务和薄弱员工的精准定位，由传统的标准化、大众化培训向根据员工能力定制型个性化推送培训的方式转变。

　　（八）智能语音质检

　　智能语音质检系统，通过语音识别、关键词检索、音频对比、情感识别等技术，将呼叫中心的通话录音进行语音转文本的处理，针对业务话术用语、礼貌用语、禁忌语等关键词的设置对坐席人员的通话内容进行分析，并且可以对坐席语速、静音时长等方面进行分析。对比传统的人工质检，智能质检可达到100%全方位覆盖。智能质检还可以通过深度挖掘语音数据信息进行分析，寻找差异，总结优势劣势，从而制定有针对性的优质话术，提供更优质的服务。

　　1．语音识别

　　智能质检系统通过先进的语音识别引擎，将语音完整地转换为文本，整体文本准确率可达90%以上，金融行业的文本准确率更可高达95%以上，并且还可以通过后期不断进行人工训练干预从而达到进一步优化。

　　2．话者分离

　　智能质检系统拥有说话人分离技术。由于一般呼叫中心都是双话路，因此智能质检系统可以很容易地将“客服”语音和“客户”的语音进行分离，进行更直观的的对话内容展示。

　　3．质检规则

　　根据呼叫中心对业务流程自定义规则，智能质检系统可以覆盖全量数据，筛查后留下真正值得投入人工质检力量的部分，既节省了呼叫中心的人力成本，又做到了质检数据的全覆盖。

　　4．话务检测

　　智能质检中话务检测功能非常全面，完全杜绝人工质检标准不一的问题。静音检测技术，智能质检系统能够准确判断呼叫中心坐席让客户等待的时间是否违反服务标准；智能质检系统的语义解析技术，可对呼叫中心坐席该说的、不该说的、漏说的各维度内容进行快速准确的检测；智能质检系统语速检测技术，可对呼叫中心坐席的说话语速进行准确的计算并量化；智能质检系统的抢话检测技术，能够准确找出一通录音中存在抢话的时间段；智能质检系统的情绪检测技术，可对呼叫中心坐席和客户双方的负面情绪进行检测。

　　5．评分体系

　　智能质检系统自定义评分细则以及相应的加减分值，从而量化服务质量，使用呼叫中心坐席更直观的看到评分结果。同时，还支持呼叫中心坐席异议复核的线上处理。

　　6．质检评估

　　智能质检系统的质检报告详细，不仅可查阅话务检测结果、内容检测结果、命中录音明细、分话务组，还可以查阅坐席风险详情。

　　7．告警推送

　　智能质检系统可以实时监控高危紧急对话场景如“客户投诉”、“客户曝光”等舆情风险；还可以监控如“客户业务受影响”、“客户资金受影响”等业务风险。

　　8．数据分析

　　智能质检系统对质检的语音进行数据分析、话务统计、热点分部、异常分析可视化展示，为呼叫中心的管理层决策提供依据。在业务分析界面，可以按时间统计展示了会话热词的字符云（分析对象包含全部、客户、客服）及按关键词按出现次数的排名统计、对客户意图提取及可视化展示、对客户意图提取分类及关键词按出现次数的排名统计、负面情绪趋势的折线图。

　　智能客服系统采用机器学习、语意分析、语音交互等先进技术，为客户提供7*24小时无间断、快速、准确的智能交互服务。智能客服的优势不仅体现在价格上，除了解决传统客户维持人力的资本问题，在实际应用中，以呼叫中心过去多年积累的客户服务数据为基础，由业务团队归纳整理客户常见问题，构建强大、全面的知识库，使其在大并发时刻、对于削峰填谷的处理、提供随时随需服务和个性化服务等方面都有不可比拟的优势。

　　（一）成本

　　智能客服促进了人力、管理、运维等成本的大幅缩减。单从电话外呼来看，智能客服一天可以拨打上千通电话，而即便是对业务非常熟练的人工客服每天也只能拨打上百通电话，在当下人工成本越来越高的环境下，无疑使用智能客服可以大大的节省人力成本的开销。

　　（二）时间

　　提高客服的反应速度和工作时间方面，智能语音客服没有生理局限，服务时长远大于人工，可实现7*24小时服务。尽管目前智能客服在实际应用中，需要一些时间来不断完善知识库体系，但它确实在提供随时随需服务特定场景工作中处理有明确结论的重复性问题上，效率极高。智能客服的逐步普及把客服人力从繁复的机械问答中解放出来，使人工服务聚焦于有温度的，有更高价值的个性化服务中。

　　（三）渠道

　　移动互联网时代呼叫中心的客户来源于多个渠道，智能客服的应用使得呼叫中心在服务多渠道的客户接入方面更游刃有余，满足呼叫中心全面服务客户，快速高效服务客户的需求。

　　（四）智能算法

　　智能客服通过智能算法训练和学习，可以提高客户满意度。人工客服需要或短或长的培训，才能把相关的知识点掌握牢固，而智能客服完全不需要培训，直接把相关的信息输入到系统知识库中，就可以工作了，高端一些的智能语音机器人还可以自主学习总结，对于客户的集中关心点加以强化，沟通效果自然会大幅度的提升。

　　（五）情绪控制

　　智能客服不存在情绪变化，可以维持标准的服务质量。特别是当客户业务存在明显的波峰波谷情况时，智能客服可以在短期内实现大批量复制，以应对业务并发规模的波动，实现弹性运维。目前智能客服大多数用于外呼电话，有些客户对外呼电话的态度很不友好，如果是人工打电话，每天都会遭到客户无数次的拒绝，情绪上必然会有影响，长期以往也会造成人员的流失；而智能语音客服采用先进的模拟个人语音技术，语气上与人类发音没有很大差别，同时又无情绪变化，即便是客户发再大脾气也不会感到任何的不适。

　　（六）人机互助，提升客户体验

　　智能客服对客服行业而言是很好的助力，所以对它和传统客服的定位是辅助而不是竞争，智能客服是与人工座席相互协同，相互促进的“伙伴”，共同高效完成客户的诉求，提升客户体验。

　　（七）提供客户属性的综合分析

　　智能客服可以对客户属性进行综合分析，根据分析的结果，向客户有针对性的推介产品，将非公司客户变为公司顾客、变流量为业务量，辅助公司相关业务部门扩大现有业务规模。

　　（八）构建多层次的服务体系

　　智能客服可以有效地将智能机器人、普通员工和投资顾问有机结合起来，通过层层递进的服务体系，解决客户提出的各类问题，成为公司整体服务体系和客户沟通的桥梁。

　　（九）智能质检，保障服务高质

　　服务中和服务后的智能质检让响应速度、质检率和评价标准都有了显着提升，最终实现为客户提供更高质的服务。同时在加强客服内容分析和管理、挖掘行业客服业务和运营价值、助力呼叫中心的运营方面起到很大的作用。

　　在巨大的发展前景下，智能客服在落地的过程中也面临不少挑战：能否能理解客户的意图；能否在服务的过程中精确感受到客户的情绪；客服平台能否变得越来越聪明；机器人在某些场景下无法完成的任务应该采取怎样的应对措施；整个服务过程是否安全；操作是否方便快捷等。

　　（一）增加识别能力，提高客户服务效率

　　智能客服经过不断的训练，通过提高智能客服的识别能力，如客户在进行提问时，一般除了第一轮提问外，后续提问会存在省略主语的情况。智能客服通过人工训练后，如果在同一会话中一旦命中某个实体或意图，可以在下一轮提问中省略此实体或意图，这样就解决了客户省略提问时识别度不高的情况进而提高客户服务效率。

　　（二）增加模板设置管理，提升识别能力

　　通过在智能客服中添加词槽管理、句法模板，可以将词语归类，并且设置话术模板，使得满足这个模板的客户问句都能进行识别。

　　（三）增加答复内容种类，方便解答问题

　　智能客服常见的解答模式只有文字，有时文字解答不方便客户理解。通过增加智能客服的答复内容多样性，使得智能客服可以通过图片、表格、表情、链接、视频等形式给客户解答问题，可以更直观地让客户了解到问题的答案。

　　（四）增加拒识语句的多样性，满足个性化拒识设置

　　智能客服对于拒识语句的答复往往是一致的，这样对于服务客户来说不太友好。可以为不同的拒识语句设置不同的拒识回答，也可以通过训练优化拒识模型。

　　（五）增加任务场景设置，实现场景服务

　　智能客服往往只能进行单一语句的识别与解答，若客户咨询的内容是同一场景下的情况，智能客服无法将客户咨询的内容串联到同一场景下，导致智能客服无法满足客户服务的需求。通过增加任务场景的设置，使用智能客服认识和了解服务场景，提高客户服务的满意度。

　　在传统的客户服务模式已经逐渐无法满足目前客户服务需求量激增，人工智能技术不断发展完善的大背景下，智能语音客服的快速发展也正在逐步实现人工与智能客服的完满结合。智能语音客服的发展进程是智能客服与人工客服相互补充、相互助力，也是语音识别（ASR）、自然语言处理(NLP)等人工智能技术不断进步并与市场需求不断磨合的发展进程。人工智能对于呼叫中心的服务改进是非常重要的，通过人工智能可以完成许多繁重乏味的工作，这是传统行业需要做出的变革，也是新技术带来的挑战。事实上，呼叫中心的生存，以及学习，都与时代潮流殊途同归。

　　伴随着人工智能技术的进步与发展，智能客服行业轮廓初现并展现出巨大的发展前景，相信在不远的将来，智能客服也会衍生出2C的产品，并将会深入到每一个家庭，服务每一个人，给企业和大众带来丰富多彩、轻松便捷的服务。