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实战丨“智能客服”让服务更智能

作者：本刊记者 李明富

通讯员/农信银资金清算中心 冯薇

一直以来，客服中心被认为是企业与客户之间建立互信的间接桥梁，其能否给客户带来良好的服务体验直接关系到企业的信誉与形象。近年来，天津农商银行客服中心积极拥抱智能技术，探索智能客服应用，将智能机器人技术引入电话银行系统，推动客服中心由人工电话服务向智能化服务转变，提升服务体验和客户满意度。

因需而变，建设智能平台

众所周知，智能语音导航和智能在线客服可以让用户了解大体的问题所在，并在用户与智能平台交流中，可以减轻客服的压力，为后台客服争取更多的时间。

天津农商银行的智能客服系统建设始于2017年12月，经过三个月的调研和设计，2018年7月进入多轮的测试阶段，2018年9月3日智能语音导航系统上线，2019年3月在线客服系统上线。

为了建设能够适应多种渠道接入方式的客服中心系统，项目分两个阶段实施：第一阶段，实现智能语音导航、基础平台、智能知识库系统等基础框架的功能；第二阶段，利用智能机器人机交互系统实现智能化的在线客服，包括网银渠道接入、手机银行接入、吉祥生活APP接入和微信银行接入。实现客服的一大部分工作由机器人来完成，而客服的主要部分工作转变为管理维护机器人，维护智能客服系统。

在该系统中，智能平台可以帮助后台客服解决大部分基础的简单问题，这让后台客服的工作负担不太沉重，集中精力解决复杂，非重复的问题，从而提高客服的工作效率和客户的满意度。

据了解，智能平台的智能语音导航业务流程设计非常自然和人性化，当用户拨打客服电话，在播报的语音菜单上选择转人工时，进行下述处理：首先判断智能语音是否满线，若满线直接转人工坐席服务，否则转接到智能语音IVR上来进行服务；判断用户是否静默，若有静默情况，三次处理后自动挂机；如无则根据用户说出的话语，通过ASR语音识别转为文字，再通过NLU语义理解匹配到最优答案；如果用户提出的问题是业务类需求中包含的7类场景时，需要系统进行反问，向用户确认意向，如果不是，用户需要重新说出需求，同时记为一次不理解；如果不能满足客户需要，即两次不理解用户问题时，则转接人工坐席服务；一些特殊问题（投诉、举报等）需要直接跳转人工坐席来为用户服务，问题答案在机器人问答管理中进行配置；每次会话结束时，提供评价功能，用户对本次会话进行评价，转人工的会话不需要对智能语音服务进行评价；在机器人知识库中完善问题和答案，可以提高问题理解准确程度，通过对历史录音数据的分析标注工作，可以针对性地提高语音识别中的准确率。

同样，在线客服业务流程也独具特色。首先，客户与智能机器人进行交互，智能语音识别模块（ASR模块）对客户提出的语音问题转写成文字，自然语言理解模块（NLU模块）识别出客户意图，找到对应的业务规则，将业务规则通过文字转语音（TTS模块）转换成语音，播放给客户；其次，智能机器人根据对客户意图的理解返回信息执行下一步操作，如果客户需要转接到传统IVR进行操作，如账户余额查询、开户行查询等，智能机器人确认客户的意图后自动跳转到传统IVR节点，不需要客户再进行繁琐的按键逐层进入；最后，解决客户需求之后，正常结束的会话可以对智能机器人的服务进行按键评价。

天津农商银行客服中心积极拥抱智能技术，探索智能客服应用，将智能机器人技术引入电话银行系统，推动客服中心由人工电话服务向智能化服务转变。

大胆创新，让平台更智能

为了实现客服中心的智能化服务，天津农商银行从一开始就将系统定位于高度智能化的服务平台。整个项目的创新点包括核心技术创新、兼容性、容错性、交互信息和业务知识优化等。

核心技术创新。采用基于长短时记忆(LSTM)和时间延迟深度神经网络(TDNN)相融合的声学建模技术，更好地对声学上下文建模、提升针对实网客服语音实时识别的准确性和响应的快速性；采用基于深度神经网络建模的方法有效去除垃圾语音（铃声、笑声、咳嗽声等非自然人语音）；采用谐波检测技术有效检测语音起始点；基于地方口音语音数据进行自适应模型优化训练，提升针对天津地区口音的识别准确率。

兼容性。项目在不影响原有IVR电话银行系统的前提下，将智能语音导航嵌入现有的电话银行系统。

容错处理。在智能导航中，如果出现两次不理解客户意图的情况或者多次转接IVR的情况，都会直接转到人工坐席对客户问题进行及时解决。

交互信息。在客户通过智能导航转到人工坐席上时，可以将该客户在智能导航中进行的交互记录实时发送到客服人员的电脑弹屏上，方便了解客户需求。

业务知识优化。业务知识优化模块采用可便捷配置的设计模式，客服中心可以自主对知识规则进行配置，提高了系统对于新业务的响应速度。

系统上线，效果显而易见

智能客服系统一期和二期上线后，原先一些不能得到解决的实际问题，现在都可以迎刃而解。

首先，提高了运营效率。目前，天津农商银行的客服中心人工进线量的80%是通过智能语音机器人进行分流及答复，其中60%转人工处理，20%转自助语音导航，20%机器人直接答复。同时，提供24小时服务，提高了自助语音使用效率。此外，还搭建起客服系统“自助+智能+人工”的三层服务模式，服务接通率提升至日均95%以上。

其次，降低了运营成本。减少人工处理量40%。据悉，上线后的智能客服平台可以减少人力成本40万左右/年，富余出的人力，优选资深的坐席人员从事“人工智能训练师”工作，负责训练机器人的语音理解能力，客服中心通过自我赋能，突破仅提供业务服务的成本中心局限，利用人工智能将员工个人经验转换为集体经验，隐形技能转换为显性技能。将解放出来的人力投放到其他更多元化的客户经营中去。

第三，改善了客户体验。为客户提供快捷高效的处理方式，客户可使用自然语言进行人机交互快速沟通，一站式到达，比如现在直接说出与余额有关的问题即可直接进入查询，所说即所得，一句话办理业务，以查余额为例，过去客户查询余额需要层层选择菜单至少用时1：30秒左右（不排队的情况下），目前仅需50秒左右。

第四，应用人工智能可以直面服务挑战。通过研讨、测试，实现电话银行系统在停服期间“机器人服务+人工咨询”的服务模式，新建机器人知识规则，累计新增相似问句1000余条、优化知识点31个，覆盖切换期间大量客户咨询的问题，确保了全渠道停服期间的客户服务质量及效率，充分发挥了客服中心作为唯一保留渠道的服务价值。各渠道停服期间，日均电话总进线量上涨1倍以上，人工电话接通率仍保持97%左右。

目前，天津农商银行的智能机器在同业中处于明显的优势地位：一是智能客服进入结点。该行智能机器人是客户转接人工服务后的必经之路，极大地提高了智能客服的利用率，也避免了对其他致电客户的打扰。二是智能机器人处理咨询业务。智能机器人将常见客户咨询问题存储，在线直接答复客户。

此外，系统上线后天津农商银行还加大了智能机器的训练工作，着重对智能语音训练，对每日客户与机器人的历史明细进行数据挖掘及聚类，训练人员对机器人未回答的问题分类展示，增加可能关联的知识点，由训练人员实时添加扩展问以及标准问法。目前的训练实现了全量分析，不断提高机器人的训练效率、准确率。日均处理2000多条机器人会话，经过上线后三个月的不断训练，机器人理解率由60%上升到85%以上。

对话易聊科技高管：解读AI在线客服技术，算法和垂类数据是突破口

智东西（公众号：zhidxcom）

作者 | 韦世玮

编辑 | 心缘

智东西7月27日消息，昨日，售前AI客服机器人公司易聊科技宣布永久免费开放易聊人工在线客服系统（IM），易聊科技联合创始人张炜、易聊科技首席科学家和AI算法带头人王函石等高管并与智东西等少数媒体进行了深入交流，在介绍其智能客服产品布局和最新成果的同时，也对易聊AI技术的优势与迭代路径展开了分享。

成立于2014年的易聊科技，是国内最早将AI技术应用于售前客服领域的企业之一，为企业客户提供在线客服、AI客服机器人、CRM（客户关系管理）、SCRM（社会化客户关系管理）等，覆盖从流量到成交的全链路产品和服务。

“我们希望IM免费后，把利润让给客户，让更多客户用我们产品。”易聊科技联合创始人张炜谈道，易聊的核心宗旨是：第一，IM免费后易聊也能活下去，因为智能客服的收益能够覆盖IM免费的成本；第二，免费之后希望让IM运营、技术、规模更加健壮，功能更加完善，为更大企业用户提供高品质的智能服务。

此次易聊科技与智东西等媒体的交流，也是他们首次对外公布自身关于智能客服方面的研究和工作。

从左到右分别为易聊科技AI机器人产品负责人王元元、易聊科技联合创始人张炜、易聊科技首席科学家和AI算法带头人王函石、易聊智能在线客服负责人马立炀

谈到易聊在线客服系统，易聊科技AI机器人产品负责人王元元首先就给我们抛出了几组数据——人工效率提升300%，人工成本下降30%，获客率提升30%，客服压力降低70%。“这些数据都是应用易聊科技在线系统带来的效果。”她说。

实际上，在2014年公司成立前，易聊科技创始人和技术团队就已经积累了10年在线客服领域的开发和定制化服务经验，为易聊科技的成立奠定了基础。

简单来看，易聊在线客服系统有五大功能，覆盖“流量进入-对话分配-接待对话-创建线索-线索分配”整个流程。

同时，在整个流程中，易聊科技还支持数据统计、营销统计，对话和名片等数据按照时间、来源、渠道等不同维度进行统计，为客户做数据分析提供了一个支撑。

1、全渠道接入，流量一网打尽

易聊智能客服产品体系覆盖30多个推广流量平台，覆盖搜索平台、信息流、短视频等平台，客户在各个渠道进行推广的流量都能统一汇集到易聊在线客服，实现统一的服务入口，让客户更方便、更便捷地管理流量，从而提升咨询效率。

2、对话智能分配，提升接待效能

获取流量之后，系统会根据用户的搜索关键词、咨询品类、浏览过页面、来源渠道、客服转换率等智能识别访客，分配给最适合的客服接待。同时，还能按照技能、业务类型和地域等对客服进行分组，针对性地接待访客，从而提升咨询效率。

3、人机结合，全场景辅助人工接待

系统还能用AI机器人辅助人工进行接待，主要分为两种方案，一是AI机器人单独接待，它可以7×24小时无休在线，随时保持最佳状态，即便在晚上也能提升客户的对话率和获客率；二是AI机器人辅助人工进行接待，由AI机器人先筛选出意向较高的访客分给人工客服，让人工客服接待质量较高的访客，提高转化率。

4、快速创建线索，实时分配销售跟进转化

系统主要通过两种方式获取访客联系方式，第一是AI机器人在对话过程中自动抓取手机号、微信号、QQ等联系方式，快速创建名片；第二是预知输入，当访客进入网站时可能并不清楚自己的需求，在输入框留下自己的联系方式又删掉了，系统可以通过“预知输入”功能获取访客联系方式，并快速创建名片，提高获联率。

5、全量数据统计，运营管理一目了然

在线索分配阶段，易聊开发了自己的CRM系统，也有对接第三方的CRM系统，线索分配后有微信提醒功能，将线索分配给对应负责人，以便及时跟进线索，抓住商机。

易聊科技首席科学家、AI算法带头人王函石提到，不管是哪种机器人，还是售前售后场景，对话系统都涉及意图识别和对话管理两方面处理。

其中，意图识别主要是识别访客在对话过程中表达的意思，对话管理则是控制整个对话流程。例如访客来了后，系统会根据对话内容识别访客想做的科目和项目，并对内容直接作出响应，同时还要考虑回答是否涉及场景切换。

“易聊机器人主要处理售前场景，所以在对话控制上投入更多，意图识别只能算是对话控制的一部分。”他说，与售后场景相比，售前场景的对话深度更深、目标需求更明确、响应速度要求更高，同时还更聚焦在对话管理上，与访客的整个对话过程中要考虑终极导向和目标。

因此，易聊售前机器人最突出的特点主要在于对话控制部分。“我们的对话控制是特别庞大的系统，产生式和特征识别都是百万级的。”王函石解释，意图识别当中的数量、场景的数量以及场景限定下作出反馈行为的数量都称为“产生式”。

“意图识别也是易聊对话机器人的基础。”王函石透露，目前易聊意图识别平均准确率能达到98%。

除此之外，易聊在监督学习和无监督学习两方面都有自己的创新算法，一个是监督方法当中的“层次化判别模型”，一个是无监督方法当中的“自适应快速聚类方法”。

但在王函石看来，售前机器人的效果好不好，主要靠的是知识库的分布程度和覆盖范围。“易聊机器人最主要的特点是在它庞大的知识库上。”他说，因此易聊在知识库的构建上也花了许多时间。

“知识工程的难点主要在于知识库的构建。”王函石提到，到目前为止，知识库的构建基本都摆脱不了人工，虽然有机器辅助方法，但都不是很先进。

不过，易聊在知识库中提供了大量工具，并将知识库拆分成了两类，一是QA（问答）知识库，二是产生知识库。

谈及现阶段智能客服市场，易聊科技联合创始人张炜认为，目前大多厂商都集中在售后领域，因为风险低、人工成本低，多数场景都比较容易切入。但做售前领域的厂商特别少，因为售前对客户的接待和流失率非常敏感，因此对IM的要求特别高。

但易聊的优势在于，售前领域门槛高、风险大，导致现在市场中做售前的玩家还较少，“只要我们比别人的访客转化率高那么一两个点，就能一直保持自己的优势。”张炜信心满满地说。

整体来看，易聊科技面向大型企业和中小型企业同行，都分别有着不同优势。

王函石认为，面向大厂玩家，一方面大厂收集数据往往是总量大、范围广，但由于大数据存在稀疏性特点，大厂对特定细分行业的数据可能不足；另一方面，大厂在算法和算力之间更偏重算力，“因为算力更容易用资金堆积起来，但是算法不太好预估。”他说，因此中小型企业能够生存下来的突破口主要在算法和垂类数据上。

除此之外，相比同样的中小型企业，易聊依然具有两方面优势：

一是数据优势。“因为我们进入售前行业较早，特别是教育和医疗，数据回类积累非常多。”王函石分析，假设最开始易聊的算法能处理10通左右对话，经过优化后通数变多，在这个过程中收集到通数更多的数据，但后进入的同行收集到10通左右算法就聊不下去了，而易聊可以收到更深入的数据。

二是算法、算力、数据紧密结合。中小企业在算力上并不具备优势，所以需要算法和数据更加紧密的结合。由于易聊先有数据优势，所以在处理多轮对话的深度上比同行更深。

关于未来产品技术路径的规划，王函石透露，现阶段易聊科技在算法、识别、知识库构建方面的研发已经成熟，并开始投入使用，在研项目中还有一个智能决策系统。

何为智能决策系统？“对外部信息的捕获，内部通过模型计算，获得所认知的状态，通过这个状态，我们结合自己的知识、智慧，总结出相应的答案，这个答案就是我们所作出的决策。”王函石解释，问答机器人售前售后都可以理解为是多轮的决策过程。

因此，未来易聊科技还将用智能决策的方法重新构建对话机器人。除了售前机器人外，易聊在营销场景下的CRM、外呼等产品，也将会用智能决策的方式统一重构和改造。

作为国内较早进入售前AI客服机器人行业的AI企业，易聊科技在AI在线客服SaaS平台、智能CRM等相关领域已积累了深厚的技术和运营经验，已逐渐构筑起了自身的技术城池。

未来，随着易聊科技AI在线客服技术的不断成熟、迭代和发展，并逐渐布局到更多行业赛道中，我们期待它不仅能为行业发展带来更多创新与思考方向，也能为众多企业实现客服运营降本增效提供不可或缺的技术支撑。

智能客服系统竞品分析

作为企业客户关系管理（CRM）的重要组成部分，客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位。但是，长久以来，客服行业都存在诸多痛点，客服人员流动性大、培训成本高、客服效果难以把控、大量重复性问题过度消耗人工客服，同时，如何提升售前、售后转化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等，都是各类企业面临的普遍问题。

早期客服机器人的出现在一定程度上解决了简单重复性问题，而深度学习算法的应用又降低了客服机器人所依赖的知识库构建和维护成本的大幅下降，加上大数据分析和智能语音技术在客服场景深入应用，AI正在变革客服行业的原有业态。但是不同的行业应用也不一样，不同的场景，解决的问题也不一致；从整体上看；适合自己的产品才是解决企业痛点的唯一有效的办法；单从产品上看，每一个产品的着重点，模式+技术+服务类型都是不一样的。

智能客服行业竞争与成长逻辑分析

产品运营化和服务深度化是智能客服行业的成长逻辑

产品运营化：通过产品传递服务理念和方式

无论是SaaS客服软件，还是客服机器人、云客服，对企业的核心需求来说，并不是用一套可以用的产品，更重要的是通过这些产品，用相对较少的成本为企业的客户提供更完善、更优质的服务，从而带动业务的提升。因此，无论是云客服企业，还是机器人公司，都需要思考如何通过产品设计、流程优化、服务方式等，解决企业核心痛点和问题。

虽然，市场上针对B端的市场需求量大，但AI并不是万能药；这个成本技术含量很高；通过设计交互方式的变革降低成本、提升效率这才是解决企业的痛点问题。

服务深度化：通过将定制需求产品化提升服务能力和效率

AI、物联网新等新技术的大范围应用，定制化服务客单价高，能积累较多的行业经验，有利于公司快速发展；但客制化需求耗时长，业务繁重，规模化量小并不适用各行业。

智能客服软件产品及服务类型

多渠道接入+四位一体+数据分析

互联网的发展及各平台的涌现，使得客服需求渠道日益丰富，除了早期我们熟悉的电话、短信、网页，还衍生出APP、微博、微信、H5、小程序等新兴的渠道。为了满足客户多种渠道的客服需求，目前市场上都支持全渠道接入。

在客服产品方面，主流云客服厂商已经形成了涵盖呼叫中心（呼入+电销）、在线客服、工单、文字+语音客服机器人在内的四位一体客服系统，完全可以满足企业的需求。

为了帮助客户提高销售转化、实现精准营销，只能客服在接入环节追踪各渠道用户的浏览轨迹。随着客服需求进入到呼叫中心、在线客服系统、工单系统或者客服机器人、人工客服或机器人客服会对相应的客户诉求进行处理，在此过程中产生的大量会话数据、行为数据、反馈数据一方面可以反辅客服机器人的训练模式，提高机器人回答准确性和服务效果；另一方面，智能客服公司还会基于这些数据提供质检和用户数据分析等服务，帮助客户提升客服效果，实现精细化运营。

智能客服细分产品技术介绍

客服机器人底层技术：从关键词+搜索、到NPL+深度学习

文字客服机器人：算法能力+工程化能力+服务能力

语音客服底层技术：呼入识别+呼出合成+多轮对话+智能分析

语音客服机器人：辅助人工提升电销及外呼效率

当然，客服机器人并不是解决以上场景痛点的唯一方法，无论是短信提醒、微信服务号、小程序等都可以成为解决上述问题的途径新方式，并且从效率和成本角度看，语音客服机器人成本相对较高、效率也相对低，电话漏接、拒接的情况非常普遍。因此，需要找到合适的客服机器人并能够高效的解决问题的场景，才能发挥长期价值。此外，由于受访用户所在的环境、口音不可控，当前语音识别还不能很好的解决环境噪音、口音等问题；因此在这些情况下，语音机器人的识别、交互效果会大打折扣。

引入产品分析

灵声机器人——营销特点突出

公司简介：杭州声讯网络科技有限公司是一家专注于人机交互、语义理解等人工智能的科技型企业；基于深度神经学算法以及云数据平台，研发代替人工拨打电话的智能语音机器人。通过机器人筛选出意向客户并整理提交给销售人员，让销售人员可以用最少的时间寻找到真正有意向的客户，解放了销售人员80%以上的重复劳动。

成立时间——2016-12-14

规模——150-500人

融资情况—— B轮

主要产品——电话销售与客服解决方案、真人语音群呼、全方位数据分析、标签化CRM系统、话术场景库。

优势与亮点

外呼作用为主——客户打进来无法接听，只能后台呼叫转移，转移到指定的号码；帮助筛选意向客户。

接入——只需一键，即可将大量的未知提交给机器人，无需人工重复操作。

机器人学习——可将不同的场景话术提交给机器人，机器人将读取相关数据，并成为相关领域的销售精英

机器人筛选——机器人根据不同领域的销售或客服话术，与客户互动，从大量的中，筛选出可能的意向客户并进行分类

意向客户——最后销售或客服人员根据机器人的数据分析以及通话记录进行有效的二次跟进。

真人式语音群呼——销售可将自定义的话术提交给机器人；销售上班后只需一键启动，机器人就会以真人式的语音对目标客户进行群呼；

呈现效果：帮助销售制定标准化服务，同时节省80%以上的时间并提高6倍以上的效率。

筛选分类与过程录音——灵声机器人在多线路进行群呼时，会筛选出意向客户，并将其根据ABCD分类存储在系统里面；整个过程都有录音试听，可以清晰地进行聊天挖掘，为客户管理提供有效决策；

呈现效果：对意向客户沟通轨迹的全方位记录，提高跟踪准确性。

交互学习和拨号时间管理——灵声机器人会自动把标准问题与学习到的相似问法进行关

联，随着交互数据的累积会变得越来越智能；销售或企业可通过拨号时间设置来管理机器人的上班时间，保证在最合适的时间段与目标客户进行交互；

呈现效果：对客户问题进行收集挖掘分析，给客户提供更精准化标准化的服务提高成交率

资料批量导入导出——深层次标签化CRM系统销售可根据行业、地域等属性进行批量上传，并可权限设置批量导出功能；系统也支持销售对进行增删改查等操作；

呈现效果：可按不同属性批量上传与增删改查，提供便利性。

公私海的灵活性应用——为企业设定公平公正的销售平台，避免内部人员撞单内耗，销售都

是有自己的私海，可以将溢出的开放到公海，过段时间后也可以再捡回；私海中有计划、状态、结果等列表，销售可对拨打结果进行实时跟踪；

呈现效果：为企业设定公平公正的销售平台，避免内部人员撞单内耗等。

信息的标签化过滤与搜索——系统会根据设定的规则不同维度的对进行分类，如：意向度、通话时长、行业等标签，另外销售也可以给信息进行自定义标签进行分类；信息标签化分类后，销售可根据任何标签名称进行查询搜索，最大程度上提高销售在CRM管理方面的效率；

呈现效果：不同维度的标签分类和搜索，最大程度上提高销售在CRM管理的效率。

工作原理：

核心技术实现形式——

1、NLP ——让机器人更能听懂一句话背后的意思

2、语音识别——行业语音识别（asr）准确率高达87%（据细分行业第一）客户长短句通话做到实时识别，平均响应时间400毫秒。

3、机器学习——采用HMM神经学算法能对领域不断优化，能不断自我学习，不断提高识别率

4、数据挖掘——通过对录音文本转译和数字化特征展示，利用关联语义索引，构建业务主题并分类建模，可对业务主题进行深度钻取和挖掘

5、监控管理——通过提供多维度的管理报表和对关键运营指标的可视化管理，帮助各层级管理人员了解服务运营情况，获取全面的运营管理决策支持

6、交互分析——采用深度神经学算法和卷积神经网络算法，抗噪性强，一问多回都能高度理解

多种部署方式

混合云

特点：安全性高，语音质量高，可个性化定制，开发灵活

适合企业：坐席规模大，对安全性要求高，个性化需求多

公有云

适合企业：针对坐席少零散，投入比较小

特点：建设零成本，部署灵活，无地域限制，有网络即可，建设时间短，安装客户端直接开通账号

私有云

特点：通话质量好，号码本地化

适合企业：有号码本地化需求，对通话质量要求高

小云AI智能机器人

公司简介——深圳市云之讯网络技术有限公司，简称云之讯，云之讯是一家专注于为互联网、移动互联网的广大开发者和企业提供通讯能力的PaaS平台服务商，平台支持构建语音、短信、视频、互联网音视频等融合通信解决方案。作为PaaS通讯平台,云之讯已经形成了比较完整全面的服务链条。公司以传输云、服务云、软件云为业务主体，通过为产业链赋能、服务于广大中小企业，或直接对接行业大客户，形成自己的云通信战略。

云之讯通过构建一张开放式的融合通信网络，并把融合通信的能力打包成非常友好的API和SDK的方式提供给开发者，让各行各业的业务系统低成本、快速便捷地接入通讯能力，降低开发者建设和使用融合通信能力的技术门槛和投资门槛。

云之讯的通讯业务模块主要服务于O2O、移动办公、免费电话和智能硬件等领域。其中，O2O通讯服务主要是为移动医疗、远程教育一类的app添加嵌入式音视频技术，用户可直接在app上与教师、医生等交流；企业通讯服务主要是通过语音群聊、音视频会议等方式帮助企业内部沟通，如阿里巴巴推出的钉钉中就采用了这一服务；安全通信方面，云之讯与VEB安全手机(专为政商高端人士打造的国产安全智能手机)合作，通过一系列加密技术，防止个人信息、短信和通话内容被。

云之讯目前拥有10万用户，服务千余家公司，服务终端用户超过2亿。云之讯致力于构建领先的通讯云平台，锻造业界领先的通讯能力，并日益臻于完善。

成立时间——2014年03月18日

融资情况—— B轮

规模——150-500人

核心优势——核心技术的成功积累

自主研发、高度成熟的移动IM/OTT//视频的技术方案的具备；面向各种应用场景的智能处理技术(智能调度、智能路由、智能呼叫等)的持续突破

大容量并发处理能力

支持无限平滑扩容+分布式部署组网方案。

用户场景及体验的感知力

团队曾成功运营KC/有信的业务经验及对开发者需求的控制能力，对开发者的诉求的亲身理解与把握发起。

主要产品——分四大类：信息、呼叫中心、互联网通讯、流量

简介——一款适用于产品或服务推广需求的智能电话营销机器人。通过平台群呼潜在客户，模拟销售人员沟通进行信息筛选。集筛选意向客户、锁定目标客户、精准客户分类三重营销于一体，全面实现市场营销。

特点：

信息录入——一键批量导入、意向客户分类、让销售高效工作

智能学习——成为销售精英

小云AI还可与传统呼叫中心进行对接，助力产业转型升级，实现呼叫中心由成本中心向价值中心的转型；在人工智能爆发的黄金期，小云AI也将继续优化自身技术、拓展应用领域、助力更多企业抢占营销先机，运用人工智能技术为企业创造更多价值。

优势与亮点

采用先进的语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、CC（呼叫中心）融合技术，通过模拟真实电销对客户进行营销、咨询、回访、调查等任务。

小云AI功能强大，支持呼入、呼出、自动分类、自定义提取标签、自定义上传录音、触发短信、支持TTS变量、自定义和可视化编辑话术、机器人转人工等业务功能，能够切实满足企业大规模电销、调查、回访等需求，帮助企业从海量销售线索中高效筛选出意向客户，提升企业的运营管理效率和销售业绩，同时极大地降低企业运营成本。

小云AI拥有自身的独特优势：小云AI语音识别（ASR）采用智能多引擎技术，应用场景下识别率高达92%，达到业内领先水平，平均响应时间仅800毫秒。同时，支持CRM功能，能够将呼叫数据直接导入，并运用强大的数据分析能力，对、线索进行精细化分类筛选和管理，帮助企业进行高效而精准地的商机挖掘和长效跟踪。

小云ai机器人主要是用于外呼，做客户分类筛选和管理的，云客宝更多用于crm 还可以做二次回访，外呼电话。

部分产品界面截图——

小灵呼

公司简介——南京小灵呼科技有限公司，业务遍及29个省市，产品体系完善、功能集全；拥有呼叫中心LCall、电话客户管理系统LOffice、呼叫中心中间件LQ、小灵呼Sip Server等多项领先的核心技术产品。

成立时间——2007年

产品介绍——电话营销系统即LOffice 营销版，是一款功能完整的电话销售管理系统，其功能服务企业OA、统一通信、客户售前管理、销售库存管理等功能。它可以有效地协助营销型企业有效地管理营销团队并通过细节流程管理提高销售业绩。

该公司产品系统丰富，暂无报价。

优势与亮点

1、营销型应用，适合于对外拓展客户取得订单或者接听电话下单的业务模式。

2、扩展性强，配合8路PCI卡或者24路PCI卡，一个工控机最大支持12个卡。

3、将通信电话呼叫监控、计算机软件管理完美整合。

整体架构

1. 软硬件结合的产品，采用PCI语音卡+软件的模式，只要选择一台普通电脑安装作为服务器。

2. 电话线路可扩展，操作用户数不限，使用时间不限制，一次购买终身使用。

3. 软件体系是先进的B/S架构，互联网、局域网、本地电脑皆可使用，可以帮助集团企业实现多部门、多业务、跨地区的统一集团化管理

系统界面

电话客服系统（LOffice 客服版) 是一款性价比很高的经济型小型服务型呼叫中心解决方案。它以电话管理为基础，集合了计算机技术、语音CTI技术、呼叫中心技术、CRM软件、短信、邮件、传真等多种技术，能将企业的客户关系管理、客户服务请求（投诉或报修）、服务派工、投诉管理、服务工程师业绩统计、日常办公协同工作纳入一体的管理平台，可使整个企业的客户服务管理纳入到统一的规范化管理中。

整体架构：

1. 电话客服系统是一款软硬件结合的产品，采用PCI语音卡+软件的模式，电脑客户自备，安装简单。

2. 电话线路可扩展，操作用户数不限，使用时间不限制，一次购买终身使用。

3. 软件体系是先进的B/S架构，互联网、局域网、本地电脑皆可使用，可以帮助集团企业实现多部门、多业务、跨地区的统一集团化管理。

产品优势：

1、功能重点突出客户服务的理念，专用于处理企业售后流程，有别于营销版。

2、采用统一客户接入号，支持400电话、模拟中继线、家庭电话线路。

3、支持多种灵活的派工模：短信派工、邮件派工、局域网内部电子派工、互联网单位间协作派工。

4、最少1个坐席，最大200个坐席规模，灵活的系统扩展性。

5、基于工作流workflow的售后服务派工流程，各部门各角色协同工作，环环相扣，相互配合，保证客户服务最佳满意度。

6、电话录音、通话记录实时记录，管理层可通过互联网或局域网实时查听。

智能客服行业核心问题分析与总结

根据以上几家公司及市场资料、数据来看，目前智能客服系统行业发展现状，从底层技术、产品服务、获客和业务，都存在明显的痛点和问题，如果做定制化服务对于我们来说，还是有利的，从接入第三方的情况看，目前行业也存在智能云客服、客服机器人、智能语音客服等产品和公司；相对于大厂环境，小厂的竞争比较激烈，各家的服务、产品等体系还不够完善。

1、技术：AI投入大、回报慢，底层技术不成熟

AI技术目前从市场上看，投入大于产出，技术并不是很成熟；真正的智能化有待提升；NPL相关底层技术尚未完全成熟，更多的是利用AI来进行其他能力的完善。

2、产品服务：产品同质化，深度服务能力尚待提升

云客服产品同质化严重，很多都是服务互联网行业起家，由于互联网行业业务较浅，导致专业的客户服务深度不够；提供的产品并不能解决客户的实际情况；如何将云客服软件或客服机器人系统从简单的工具变成变更性的帮助企业提升客户获客、服务、业务发展的利器至关重要。

3、市场：大客户获客成本高，获客难度大

从我们沟通的成本来看，不同行业提供的对接方式不一样，主要的获客成本经历从寻找客户、沟通、到实地参观、参与竞争、测试验收、合同签署等多环节。由于市场信息不透明，寻找到一定量的客户对于我们来说是比较困难的。

4、战略：业务不够聚焦，难以形成行业壁垒

无论是云客服还是客服机器人，各家公司聚焦不一样；产品体系很丰富，服务很多标杆企业、从而进行复制，以至于当前智能客服行业切入的大公司多则几家，多则几十家；技术壁垒不是很高；都可以作为参考接入，但是如果是定制化的产品所需的费用又很高；运维的费用也是一个参考指标；但是各家产品对于我们行业敏感。

5、展望：智能客服的未来

目前通信运营商等在客服领域比较先进的企业已经实现了智能文字客服，通过文字识别技术和智能匹配算法对通过短信和网站文字客服提出的服务诉求智能匹配答案，不需人工判断。要实现智能语音客服，也要通过识别和匹配这两关。

一、智能语音客服

1、算法

算法是软件的核心，目前的语音识别算法使用的语言模型仍是一种概率模型，还未发展成以语言学为基础的文法模型；算法不突破，其效果就无法取得突飞猛进的进展。算法的优化不是一朝一夕的事情，需要逐步进行，尤其是语音这种非结构化数据（不便用数据库二维逻辑表来表现的数据），但随着大数据分析技术（用于非结构化数据的管理分析）的发展，也会对新算法开发带来福音，一些核心算法如特征提取、搜索算法和自适应算法也都在一步步改进，且随着数据源的不断丰富，算法的识别效果也越来越精准。

2．适应性

由于方言、语气、环境和音色等因素的影响，限制了语音识别算法的效果，这就需要语言识别系统具有一定的自适应性，不同口音、方言的识别都需要以一个庞大的语音数据库为基础，对这些非结构化数据的管理分析就更加指望大数据技术了。至于排除环境噪音、音色等因素，个人感觉要依赖半导体传感技术的进步，留待硬件领域的专家进一步探讨和提升。

接下来就说匹配了。目前匹配的算法已经相对成熟，也许和大数据技术没有直接联系，不过其准确性也有赖于数据源的丰富程度，同时要在不断产生的“交互数据”中动态调整匹配结果。综上所诉，随着数据源越来越多、大数据技术的不断进步，语音识别系统也在持续完善之中，说到底，算法依然是核心，而数据则是基础，对于这类非结构化数据，也许传统的数据库技术Handle不住，但大数据技术却大有可为。相信不久，语音识别的技术的突破不仅可以实现智能语音客服，还将变革人与物之间的交互方式。

二、语音文本转换

这个功能的核心也是语音识别，所以大数据技术对转换准确度的保障支撑就不用再说了。之所以单列出来谈，是因为其对客户服务别有一番作用。

对于呼叫中心而言，客服人员与用户的通话都是要录音备份的，这些语音数据可真的不小，仅以广东移动为例，广东移动客服中心每年就要新增约60T的数据存储，这个体量对于一般的企业来说已经是“大数据”了。据悉这些数据是用磁带来保存的，而且这些要保存几十年不能销毁，想想到时候光这些磁带所占用的房间租金就是不少钱，更何况其他成本，而如果能将这些语音准确地转换成文本，文本存储所占用的空间就小得多（一个移动硬盘都可以存储一个图书馆的数据量了），存储成本直线下降，不仅实现了低成本高效，对自然环境也是一种利好。

有人会质疑这些录音是为了便于追溯留证，不是原始的录音记录，客户不认账怎么办？当然，我要声明不是所有录音都要转换成文本，对于客户投诉或办理业务的来电仍然保留录音记录，一则便于企业对客服人员的服务态度（说话语气还是要靠语言才能判断）和质量进行抽检，二则备份留证。而对于更多的咨询或查询类来电，通常不必留证。将这些语音转成文本之后不仅减少了存储空间，这些文本数据还可用于后续的信息挖掘，用来改进服务或发现商机，毕竟文本的信息分析要比语音的容易得多。

三、挖掘

在互联网时代，除了用户数、营业额等，数据已经被认为是未来的核心资源。而客服部门作为企业前端的客户直接接触窗口，每天都可以从客户身上获取大量的信息，甚至可以在客户比较满意的时候主动获取一些爱好、职业等信息，积少成多，某些时候这些数据将为企业带来巨大价值。对挖掘的应用，我在此举两个简单的例子：比如通过数据的挖掘可以发现哪些用户是高尔夫球爱好者，进行精准营销，避免盲目营销导致的客户反感及投诉；再如随着定位技术成为手机标配，个人位置信息已经成了客户服务领域待被开采的金矿，国外运营商已经开始分析这些个人位置信息的数据并将洞察结果面向政企客户提供，这些位置信息可以为企业的实体店、营业厅选址提供依据。

当然，我们也反对大数据把客户个人隐私都记录下来并为他人所用，本文仅是从行业发展的角度谈谈大数据带来的影响，尤其在客户服务领域，我认为大数据带来的是无限的可能，更多的可能还有待各位去不断探索；而大数据即可帮助我们获得精准的。

我们做数据收集及分析也是有利于平台长期发展的，并不是为了满足需要来做，而是获得更多的用户动机；使产品有黏性（安全、公正、公开、及时），还要做好体验，提升用户满意度。

6、个人推荐厂家

1、科大讯飞

2、捷通华声

3、图灵机器人

4、思必驰

5、云之声

6、普强信息

7、出门问问

8、小能科技

9、智齿科技

10、环信

11、容联七陌

12、小I机器人

13、追一科技

14、云问科技

15、极限元

38家已融资智能客服公司概况

资料及数据来源——

1、http://www.listenrobot.com/

2、http://www.199it.com/

3、https://www.jingdata.com/index

4、http://www.yixieshi.com

5、http://www.woshipm.com/

6、http://www.ucpaas.com/product/cloud-AI.html

7、http://www.it9000.cn

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