听起来很有趣吧？先别着急目瞪口呆，放下这些终极AI，我们先聊一聊接地气的AI产品吧。想想每天，你接触的最有用的AI产品智能客服能否替代人工，能在多大程度上取代人工呢？

　　毋庸置疑，智能客服机器人的存在和发展，已经证实了第一点。虽然机器人不能百分之百的取代客服，在句意理解上还存在少许缺陷。但是机器人通过训练使用之后会越来越聪明，也越来越拟人化，能回答问题的能力也随之提升。

　　目前根据一份智能聊天客服机器人数据分析表明，智能客服机器人的成本只有人工客服的十分之一。即使智能客服仅挡掉用户60%的问题，能获得的收益也已非常可观了。另外考虑到人口红利在逐渐消失、人工成本在逐步增加等情况，智能机器人取代人工客服的压迫感将进一步呈现。

　　上文提到智能客服能挡掉用户60%的问题，是一个很武断的假设，真正的替代率，跟产品形态以及技术水平两个方面有很大关系。

　　智能客服发展十余年，其产品形态并没有很大的突破，无非是作为人工客服入口的第一道“防线”。其道理很简单，就是取代人工客服重复回复的话术，这些话术已经固定沉积为机器人的知识点。放开来想，其实人工客服所有重复的话术、重复的操作（例如一线人工客服最常遇到的查询账单、催订单、判断和处理投诉等等，如果仅仅是简单的重复操作和简单的逻辑判断）都是将来被机器人替代的潜在对象。当然，这需要和业务原有的数据深度打通，才能创造出新的用户体验。此外，我们常说，客服是其所服务的业务的一面镜子，主体业务的繁盛拥趸和不足缺陷都会体现在客服的日志里面。客服渠道的数据，也是用户满意度调研、用户画像数据的重要来源。相信未来的智能客服的产品形态，可以帮助企业把客服从一个成本中心转变为用研中心。

　　相比产品形态改革的踟蹰不前，智能客服的技术水平却获得了突飞猛进的发展。自从深度学习这一技术开辟了后人工智能时代以来，相继在语音、图像方面取得颠覆性的突破，而在自然语言理解方面的应用与研究，也不断突破人们以往对人工智能的认知。

　　我们的实验研究证明，深度学习能在客服的自然语言理解场景产生质的提升。同时我们注意到，当前新技术的工业转化速度也不断加快。红遍全球的APP Prisma，其理论方法的最初研究由德国大学学者于2015年9月份发表论文（采用的是卷积神经网络的反向处理），而基于这个理论的应用Prisma由俄罗斯一家互联网公司于2016年6月份发布上线。从学术研究到产业应用上线，时隔不到一年，相比于早期人工智能技术产业化转换，时间和空间都大大压缩。我们有理由相信，在未来，不断会有更多新的技术被应用在智能客服的场景当中来。

　　除了自然语言理解的能力提升，智能客服还可以将其他技术能力开放给企业。

　　比如智能推荐，可以应用于给用户推荐导购这种售前客服场景（我们发现很多电商客服的访客是希望从人工客服这里获得导购意见，如选多大尺码，颜色是否合适等）；

　　比如情绪识别及应对，可以分辨用户情绪的好坏并给予相应的回应。例如用户言辞激烈，表示强烈不满，如：“你们的产品质量简直太差劲了”，客服能主动向用户推送安抚信息然后再给出解决方案，如：“您先消消气……”

　　再比如主动客服，在用户访问客服来投诉之前，就主动发现用户的来访问客服的潜在可能（比如订单长时间未完成、物流异常等），这些可以由智能客服基于大数据挖掘和预测技术来发现潜在规律，进而主动推送解释信息给用户，也可以降低到达人工客服的访问量。

　　总之，人工智能技术辅助企业客服，未来应当是全方位的，并非我们之前认知的那样单纯。国内众多智能客服都致力于赋能予机器理解用户想法和感知用户情感，并不断探索新的智能客服产品形态和技术方案，让客户的管理和抉择更加有据可依，打造全新的智能客服系统。