不难看出，类似这样的质检技术往往是对客服话语事后行为进行评估和质量检测，客服回答的好或者不好，结果是确定的，质检技术无法介入客服和客户质检的对话中，因此并不能实时优化客服服务，提升线的客户满意度。

　　那么是否存在一类产品，可以直接介入客服人员和客户的对话中，从最根源处提升客户的满意度呢？当然有，这就是坐席辅助系统。

　　在实际的工作中，很多客户服务部门收到用户的投诉，诸如抱怨客服人员语速过快，业务解答不完整，服务态度恶劣等等。从客服自身来说，他们也有很多痛点，比如业务知识体系太过庞杂，业务流程太长，业务本身的枯燥感导致的情绪不稳定等，都无法令其保证100%的满意度。对客服管理者而言，服务品质当然很重要，但从现实情况看很多需要业务解决类和营销类的电询，客服人员的表现也因个体能力各有差异，难以拉平，这都是现实的硬伤。由此不难看出，不论是一线客服人员还是客服管理人员均希望能有成熟的产品来做助手，帮助自己更好地完成作业。

　　坐席辅助系统是基于客服和用户对话的实时场景，通过可视化的界面实时监测并提示客服关键信息点，帮助客服及时补充/修改表达内容，输出完整的对话流，进而优化服务质量的产品，该产品背后离不开深度学习，自然语言处理，ASR，意图识别等多项技术的融合，它比较贴合的业务场景如电话销售，VIP客服服务等AI电销难以发力的地方。

　　那么一个成熟的坐席辅助系统是如何完成辅助的？是如何帮助客服提高客户满意度的呢？

　　通过IVR派发的一通电话，客服往往无从了解到客户的具体信息，如电讯的历史记录、业务记录、客户职业、用户偏好这些。但是通过坐席辅助系统，用户一旦接入，客服即可在界面上看到客户的用户画像，这些用户画像以标签形式进行展现，如【美容顾问】【信用卡办理】【健身达人】等，有了这些标签，客服人员就可以做到知己知彼，有的放矢了。

　　知识推荐功能，是客服人员在接听电话的同时，坐席辅助系统主动识别客户的进线意图，调取后台知识库，利用FAQ/知识图谱的手段，实现知识的主动推荐，客服也可以手动查询查找知识点，如此客服人员就不必查询另外的业务系统了。

　　流程状态导航，是指坐席辅助系统主动提示客服，当前的所处的状态为流程中的哪一个环节，以及提示下一步的流程环节。以“退保”为例，客服按照公司流程，需要涉及4个主要环节。

　　在上面的展示中，坐席辅助系统，可以显示当前所处的环节，已完成环节和接下来的环节，并且分别用不同的标记进行了区分。这样结合上文的知识推荐，客服不但可以清楚查看自己所处的节点位置，还可以通过知识推荐展开下一个节点内容。

　　除了在文本内容介入，协助客服提高客户的满意度之外，坐席辅助系统，还能及时监测客服的服务语气/服务态度/语速等语音条件，提升客服和客户的语音交互对话，这就是通话状态的监控，监控的对象往往是双向的，即既有对客户语气的监控，也有对客服人员的监测。

　　通话状态除了可以监测以上的语音指标，按照不用企业用户的需求，还可以联入【敏感词】【服务禁语】的监测，当客服对客户表达了不尊敬的内容时，系统会给出警示，提醒客服优化自己的服务用语。

　　把以上这几个功能点融合一起，就构成了一个完整的坐席辅助系统-客服的工作界面了。

　　证据显示，在这样的系统辅助下，客服的工作效率至可以提高20%，另外，非业务指标-客服工作幸福感也比原来得到了增强，坐席辅助系统无疑是一线客服人员绝佳的工作小助手了。

　　那么坐席辅助系统如何帮助管理者提高管理效率？下面需要介绍是非常重要的一个模块——坐席地图。

　　坐席辅助系统，不仅可以针对某一通通话完成知识推荐，流程状态导航，通话状态的监测，还可以针对管理者还可以从宏观的层面输出坐席工作人员的全部通话报表，方便管理人员查看，这样的视图我们将称为坐席地图，如下图所示。

　　通过坐席地图，客服管理者更快从宏观层面了解各个分部门的坐席当前状态，也可以了解对应的重要指标，如通话总数、敏感词的通话发生数、语速过快的通话数、抢话的通话数等，及时做出管理决策或培训干预，优化客服的服务流程。

　　坐席辅助系统，不仅可以帮助坐席工作人员实时了解自己的工作状态，还可以通过坐席地图，辅助管理者优化对一线客服人员的管理。该系统设计复杂，集成了NLP（自然语言处理）、Emotion识别（情绪识别），ASR（自动语音识别）、Intent识别、自动纠错等多个AI行业的高难度技术，刚一推向市场，便受到了众多知名保险/金融行业的企业的青睐，纷纷投入使用，我们有理由相信它在不久必将成为客服服务技术应用领域的一颗明珠。