近日，环信联合Gartner发布了《智能客服机器人之客户服务行业最佳实践》报告。
  环信CEO刘俊彦表示：“很多甲方公司已经认识到智能客服机器人的可用性，所以很多传统行业的大企业今年拿出预算要上线客服机器人，可以说今年开始进入大规模商业化阶段。我们预计智能机器人未来市场规模至少是百亿级。”Gartner数据显示，全球89%的公司主要竞争领域就在客户体验，同时Gartner预测，随着企业想方设法提高客户满意度和降低运营成本，2019年虚拟客户助手(智能客服机器人)的使用量将增至三倍。
  随着消费升级的推动，中国从劳动密集型转向看重服务质量，从价格敏感逐步向服务体验敏感转化;中国社会移动化的趋势，用户无时无刻不在移动终端上，用户倾向用手机随时随地联系客服，现在对客服的请求量比以前呈指数型增加;随着人口红利消失，劳动力成本和工具成本倒挂，年轻人不愿意再从事这种简单、枯燥的客服工作。这些现状和矛盾，都促使了智能客服机器人的兴起和迅速落地。
  如何才能科学的评测和选型智能客服机器人?
  智能客服机器人的应用有着显而易见的优势。首先，提高用户感知，为企业在线客服、新媒体客服等提供统一智能的自助服务支撑，降低了用户问题得到解决的难度和复杂度;其次，提升服务效率，缩短咨询处理时限，分流传统人工客服压力，节省服务成本;再次，快速收集用户诉求和行为数据，支撑产品迭代优化。
  然而，如何才能科学的评测和选型智能客服机器人?《智能客服机器人之客户服务行业最佳实践》报告给出了答案。
  据Gartner报告显示，目前聊天机器人主要分为两个大类：闲聊机器人与任务目的导向机器人。其中，闲聊机器人的主要目的是和用户交流情感，不一定需要解决实际问题，即我们通常所说的搭讪。这类机器人的代表是微软小冰，比如当用户问“明天天气怎么样?”，闲聊机器人不一定会给出正面回答，而是回复“你自己不会去查吗?”
  任务目的导向机器人则包括个人助理机器人与客服机器人。
  个人助理机器人主要目的是为用户提供一些服务，如设置提醒、查天气、订票、对其它设备的控制等，这类机器人的代表有 Siri、微软 Cortana、亚马逊 Alexa。
  客服机器人则是指帮助客服回答问题提高人工客服效率的机器人，目前商业领域有众多服务于企业智能客服的机器人厂商。
  与闲聊机器人不同，这两类机器人都会帮用户真正解决问题，如同样对于“明天天气怎么样?”的问题，用户会收到更加具体如“明天天气：晴，4°C/15°C”的回复。
  当虚拟机器人让企业客服也逐渐步入人工智能时代，对智能客服机器人有着更高的需求和要求，而不是简单的“卖萌陪聊”。换句话说，陪聊型机器人显然不是智能客服的最佳选择。对进行咨询的用户而言，最基础的需求就是优良的客服体验。对企业而言，除了客服体验之外，如何解放人力成本同样是关注的重点。
  以教育企业新东方为例，新东方有较强的服务+转化的需求。目前，新东方的主要校区都有上线智能客服机器人，极大的解决了效率问题。以前，有很多重复的售后咨询问题消耗着商家大量的客服资源。如学生问“帮我查一下课程老师”，客服要回答“给我课程号”;学生不知道的情况下，还需要再提供手机电话。等客服按着给到的信息查完，这个过程通常要耗时五分钟，并且这种高频场景在其余行业也都时刻在发生着。而这种情况通过多轮对话机器人完全就可以完全解决，可以帮人工客服解决大量简单重复的问题，提升效率。
  售前销售、售后服务哪家强，智能客服选型主要难点
  一般来说，智能客服机器人问题按照业务场景主要分为售前销售和售后服务两大类。
  售前销售的特点是引导需求变具体，通常会以销售为导向，需要非常多的技巧，更加个性化和艺术化，所以售前销售场景下，除了机器人单轮对话、多轮对话、API 集成，还会用到人机协作，其中尤其对多轮会话和人机协作有更多的应用。
  售后的特点是问题通常为一些重复性的服务性请求，比如退货，查订单，故障报告。在这种情况下，会使用到机器人单轮对话、多轮对话以及 API 集成，其中对单轮会话有更多的应用。
  Gartner报告显示，单轮会话是指简单的一问一答，问题可以用一句话来描述，不依赖于上下文。比如问“你们发哪家快递”。答“我们发中通”。在客服场景下，大量的问题都是这样的单轮问答。一般这样的问答依赖于一个知识库，机器人从知识库里检索相似的问题，给出答案。
  不过，说来简单，但真正想完成更流畅、体验更好的单轮会话同样有三个难点：
  其一，需要识别同一问题的不同表达方式。譬如，“你们快递是用哪家”，做得不好的机器人，就需要把很多不同问法都输入到机器人的知识库里。而做得好的机器人，只需要输入其中一个问法，其他的近似问法即可自动识别，返回一个相同的答案“亲，我们快递是申通和顺丰。”
  其二，理解语义细微差别，处理差异性问法。高可用的机器人会以词+句式理解问句语义，即使问句相似，但语义存在差别，会自动匹配到对应的不同答案。比如你干嘛的?你在干嘛?你干嘛啊!这三个句子从用词来说，看上去都差不多，但其实表达意思完全不同，机器人系统能否正确识别，十分考验技术功力。
  其三，聚类高频问题，自动学习优化知识库。除了算法层面优化，要提高召回率和准确率，就需要完善知识库。这里指的并非是人工补充知识库，而是指机器人需要有自主学习能力，即机器人根据历史对话数据，自动总结及挖掘不在知识库内的高频问句，补充和完善知识库。
  不过，在客服场景中，很多问题不能通过简单的一问一答单论会话解决。比如当顾客提问订单什么时候能到?机器人回答请提供订单号，然而顾客很有可能记不住订单号，这时就需要机器人参考上下文信息，引导顾客提供其他信息或数据进入下一轮对话，直到准确回复用户想要的答案。
  如何评价多轮会话的效率?这主要通过任务完成率和多轮会话开发定制的快速简单程度。一个多轮会话机制，成功结束的会话数量越多，则说明任务完成率相对较高，从而说明该多轮会话的可用性更好。
  从技术角度，多轮会话比单论对话的难点显然要更多，这主要体现在准确的进行语义理解，状态管理和个性化语言生成，预装行业知识图谱、预构建行业业务场景，第三方系统集成这四方面。
  此外，人机协作在智能客服领域同样不容忽视。单轮会话和多轮会话经常用于企业的售后场景，而在售前场景中，企业客服不仅要担负问题解决的任务，还要担负销售转化和成单的任务。尤其当企业获客成本很高，潜在客户线索非常珍贵，直接交给机器人接待很容易造成流失。因此这时由人工客服负责接待，机器人进行辅助，是更可行的方式。当客户提出问题，机器人会根据自身的机器体系和历史会话数据计算，向人工客服推荐答案。