智能客服新选择 —— AI IN ONE-巨人网络通讯

智能客服新选择 —— AI IN ONE

智能客服经过几年轰轰烈烈的建设，相信不少行业同仁，对智能客服又有了进一步的认识和理解。

有朋友欣喜若狂地告诉我，如果不是因为客服智能化改造，过去三年，让他们减少了6000名座席人员，疫情期间，作为集团管理者，他每天到哪儿去找这6000多个口罩？疫情来临时，他们觉得，过去几年在客服智能化方面所做的探索和投入都是值得的。

还有朋友已经从单纯客服智能化改造，延伸到把服务的智能化推进到各个部门，各个业务环节和与客户交互的各个触点上，希望以此实现让问题最少发生、发生后最快解决、解决后让客户满意的高度，从而引领数字智能走向体验提升，从追求解决最满意到追求客户整体体验费力度最低，让行业大多数企业望尘莫及。

更多的朋友在这一轮客服智能化改造中，满是创伤和痛苦，从开始招标选择厂商到后期的项目实施交付，从对智能化充满期待，到项目实施后的失落和不解，对未来客服智能化道路更是一脸茫然。

有朋友打电话给我，向我讨教哪家机器人好，哪家语音导航出色，哪家智能外呼稳定，哪家智能质检优秀，哪家座席辅助可用，哪家座席陪练助手效率高。

还有朋友很认真地与我探讨ASR的识别率，我和朋友说：你一定先确定好自己的期望值，90%的识别准确率，经过多轮对话，5轮对话后就成了90%*90%*90%*90%*90%=59%，先把期望值明确了，我们再谈识别准确率。

我也劝那些朋友，你们也别研究这么多产品这么多指标了，你们先研究一下这么多AI公司，哪家最有可能不倒，先研究一下你们自身的业务怎么和AI结合，研究一下你们是否有能力安排支撑人员对AI做持续支持再说（图1）。

图1：诸多AI公司该如何选择

看到目前市场上琳琅满目的智能客服产品和方案，我不禁感慨历史的轮回。

目前国内市场智能客服产品和方案的现状和2006年前中国客户服务中心产品和解决方案的情形一模一样，当年作为客户服务中心的管理者都经历过那段痛苦时光，那时ACD、CTI、IVR、外呼、录音、排班等各个产品系列都有所谓的头部企业，每一次客户服务中心系统的选型，都是一次N家N个产品的N次组合，每次客户服务中心管理者向老板汇报的时候，老板都是一脸不解，客户服务中心这么专项的领域，怎么能有这么多厂商，这么多产品，这么多组合，难道就不能都选一家吗？我们真的需要每一样产品都选第一名，然后大杂烩地组合在一起吗？

2006年，Avaya挑起了Contact Center Total Solution这杆大旗，从此，让客户服务中心管理者知道，原来客户服务中心是可以这样选型的，你可以用A，也可以用B，还可以用C,你用哪家都可以，但你真的不用再去单独选择ACD、CTI、IVR、外呼、录音、排班……那样的选择对业务一点都没有帮助。

十几年过去，现在的管理者，很多都不曾知道那些在ACD、CTI、IVR、外呼、录音和排班领域曾经那么出色的品牌，他们以为客户服务中心系统生来就是这样的，就象你买一辆车，根本无需考虑发动机、传动装置、刹车甚至轮胎是谁的，你要买的是一辆车。

十几年前客户服务中心市场选型的场景，今天在中国客服智能化改造过程中，又一次重演。

过去几年，凡是经历过客服智能化改造的朋友，都有过这样的经历：

一说要做客服智能化改造，一下子涌来20多家厂商；开始交流时，前几家的产品和方案听上去觉得很新鲜，后面越听越觉得各家都差不多，完全不知道该如何选择；客户一想，那就来个POC吧，于是甲乙双方出人出力，20多家厂商轰轰烈烈搞了4个月，居然有10家都通过了。

客户一看这样不行呀，那就在10家里招标，看看谁便宜吧，结果有3家居然不要钱。客户彻底晕掉，辛辛苦苦申请下来的预算，用不到十分之一，在老板那被抱怨办事没谱。在商务部门那边也抬不起头，商务部门只认最低价中标。

在厂商这边，这么便宜的价格，甚至不要费用，根本不可能有持续的优化和服务。

最后所有工作都扣在客服部门或IT部门负责人自己身上，再加上之前的预期和现实结果的反差，让客服或IT管理者陷入无休止的痛苦中。

关键这还只是选了一个文本机器人，后面还有智能语音导航、智能外呼、智能质检、座席辅助、座席陪练助手等一大堆AI产品等着招标呢，想起来就让人望而生畏。

更可怕的是，与十几年前客户服务中心厂商不同，现在大多数AI厂商，都是依靠投资生存，不靠从客户这边获得多少利润，有些AI厂商，他们投标只是为了拿新客户（New Logo），展示给资本市场的，只是企业又拿下多少客户，无关利润，也无关后面项目的交付，这点让客服或IT管理者明知道不该选择这样的AI厂商，却又无可奈何。

于是就有了在一家企业，几乎每年都选择一个不同的AI系统，不同业务部门使用不同的ASR,TTS，NLP，每一套AI都要和业务做一次对接，都要安排人员进行日常的维护，都要支持和辅导不同的AI系统进行学习。更有趣的是，座席与最终用户沟通的录音，要被不同的AI系统重复地做“语音”翻译“文字”的工作，看上去如此不合理，居然这就是现实。

另一方面，很多AI厂商谈及的技术和场景，完全只考虑AI自身，某些AI厂商技术人员，甚至没有半点客户服务中心系统相关知识，特别是在大多数智能客服项目中，竟然没有系统集成商的角色，都是AI厂商工程师自己上，如此一来，AI系统与传统客服系统对接部分，最终往往落在甲方客服部门或IT部门相关人员身上，这就要求相关人员既要懂原有客户服务中心系统，又要懂AI产品，还要懂自身业务需求，对人员要求确实太高。

AI引擎，只是客服智能化的一个工具，要在应用中不断修正和完善，也就是我们常说的学习过程，这个过程很多靠得是时间积累和人力的付出，这对很多客服智能化项目的顺利交付，是一个巨大挑战。

过去一年，我走访了很多Avaya的客户，有一点大家都认同，未来所有的客服都会实现智能化改造。在改造过程中，原有客户服务中心的提供者应该提供什么样的便利，让我们的客户更顺利地拥抱智能客服的新世界，解决他们在客服智能化改造过程中的痛点，这对我们每一位行业从业者，都是新的课题。为此，从去年12月开始，Avaya作为拥有众多优质客户的客户服务中心平台厂商，开始为Avaya的客户提供AIEP(AI Engagement Platform)客服智能化升级赋能平台。

提供这样一个平台的初衷，是希望让市场上AI厂商的产品和解决方案，可以更容易地与原有客服系统进行连接，让AI功能，可以渗透到原有客服的各个环节，发挥更大作用。

希望AIEP平台可以帮助客户解决以下痛点：

比如，由于历史原因，很多客户服务中心平台过去都采用单声道录音，这样既节省了录音授权，又节约录音存储空间，但单声道录音方式，很难满足客户在智能质检上的要求，大大影响ASR的准确率，比如在通话过程中到底是用户还是座席说了敏感词？是谁插话、抢话？双方同时说话无法识别，静音时长如何计算等等，为了让AI发挥更大作用，必须要求原有客服平台可以提供双轨录音，这也是AIEP提供的功能之一。
另外，很多AI功能都需要实时语音流的推送，过去这部分是一个空白，AI厂商认为实时语音流应该由原有客服系统提供，而原有客服系统厂商认为自己没有提供实时语音流的义务，相互推诿。提供实时语音流，是AIEP提供的功能之二。
再比如，多个智能化应用需要分别与客户服务中心平台在通讯协议层面上进行多次对接，造成重复工作，各个系统的ASR和TTS等基础性AI资源不能通用，导致重复标注优化，重复建设，浪费时间和经费，ASR和TTS的资源没有得到充分的利用。

我们知道智能外呼系统的ASR资源白天工作，晚上空闲；而智能质检在进行离线质检过程中，它的ASR晚上工作，白天空闲，但客户往往采购的是不同的系统，让他们分别运行。保护客户原有投资，将不同的AI引擎通过专属平台进行连接，实现异构AI平台的互联互通，最大程度减少用户在ASR或TTS基础AI资源的重复投入，这是AIEP提供的功能之三。
过去做AI的只想着AI，并没有考虑与原有客服平台做更好的融合，比如通过AI可以对座席与客户情绪管理，座席一旦说了敏感词，或者情绪波动，就可以有告警提示，而有了告警提示后怎么办？过去的客户服务中心系统有座席平均通话，或静音时间超长，座席班长可以监听，强拆或强插，这些基本的管理功能，怎么与AI系统结合，这是AIEP提供的功能之四。