2021年中国智能客服产品采购指南 -文本机器人

报告目录

01. 传统客服部门工作压力大，亟需技术赋能

02. 智能客服产品热力图

03. 文本机器人介绍

04. 文本机器人代表产品

05. 文本机器人未来发展趋势

O1. 传统客服部门工作压力大，亟需技术赋能

随着消费升级，用户对产品及配套服务的期望越来越高，客服作为企业与用户之间沟通的桥梁，起到关键性的作用。客服的应用场景不断延伸，目前已覆盖售前、售中、售后的全流程。

日益增长的客服需求也使得呼叫中心遇到了非常多的挑战，具体来看：

一方面，客服坐席人员对工作的满意度极低，导致客服人员流失率居高不下，主要是因为（1）工作压力大，客服人员经常需要值夜班，加班严重；（2）工作内容枯燥，客服人员的日常工作是回答大量重复性的问题，员工本身的自我认同感较低；（3）负面情绪多，客服人员每天会面对形形色色的客户，部分客户会刁难客服人员；（4）薪资待遇低，客服人员的工作价值度不高，导致薪资较低，且晋升机制不明确。

另一方面，呼叫中心管理人员也面临着巨大的管理压力，主要是因为（1）团队搭建难度大，客服人员流失率高，导致团队稳定性差，招人困难；（2）坐席工作效率低，人工客服每天的工作时间有限，很难满足客户7*24小时的咨询需求；（3）客服工作质量难以监测，客服工作要保证接通率和客户满意度，但人工质检一般只能抽检，很难做到100%质检，使得客服工作质量难以监测；（4）工作价值难以展现，客服部门一直被认为是成本中心，高层重视度低，客服部门很难做出业绩被企业认可。

人工智能时代的到来使得呼叫中心智能化转型成为可能，智能客服目前已在呼叫中心实现大规模应用 。

O2. 智能客服产品热力图

智能客服是指利用人工智能、大数据、云计算等技术赋能传统呼叫中心，为企业搭建统一的客服体系，提高客户满意度，同时提升客服工作效率和营销获客能力。

随着智能客服产品的不断演进，目前智能客服可分为云客服和客服机器人两个主要大类，以及智能质检、坐席辅助等配套产品，其中客服机器人根据技术、应用场景等不同又可分为文本机器人、语音机器人、培训机器人和数字人等。

我们对企业用户的智能客服产品采购及使用情况进行长期跟踪，并绘制为产品热力图的形式，以展现企业用户对智能客服产品的采纳度。以下为智能客服产品热力图：

如图所示，根据产品用户量的不同，产品热力图将智能客服产品由高到低划分为四个层级——标配、普及、专业和创新，各层级的定义如下：

· 标配：产品逐渐成为或已成为企业客户标配，受到市场广泛认可；

· 普及：产品已被多个领域企业客户认可，正被大范围普及；

· 专业：行业头部客户或专业领域客户正使用本类产品解决其业务问题；

· 创新：产品已被追求创新的企业或部门采购使用，但产品还未被大众所知。

我们将智能客服产品主要划分为：云客服、文本机器人、语音机器人、智能质检、坐席辅助、培训机器人、数字人。位于各个层级的智能客服产品及其定义如下所示。

标配：云客服

1)云客服：云客服系统是一套完整的智能服务体系，基于互联网，依托于云服务，帮助企业建立虚拟客户服务中心，支持客服人员和客服管理人员统一进行操作与管理。在具体的接待方式上，云客服系统通常采用“客服机器人+人工客服+工单系统”的模式。

普及：文本机器人、语音机器人

2)文本机器人：文本机器人主要应用于网页、微信、APP等渠道的文本客服场景，例如历史账单查询、投诉、产品/服务信息咨询等，可替代人工客服解决频次高、业务量大、流程化程度高的咨询问题。

3)语音机器人：语音机器人基于自然语言处理、语音识别、语音合成等技术，主要用于外呼和呼入场景，尤其是呼叫量大、频次高的场景，例如用户回访、账单催收、用户调研等，可以替代或部分替代人工客服，帮助企业减少人力成本，增加营销机会。

专业：文本机器人、语音机器人

4)智能质检：智能质检利用自然语言学习技术和预定义规则，分析客服坐席人员与客户的对话，实现质量检查，提高坐席效率和客户满意度。

5)坐席辅助：基于深度学习、自然语言处理、ASR、意图识别等多项技术的融合，用于客服人员和客户对话的实时场景，通过可视化的界面实时监测并提示客服人员关键信息点，帮助客服人员及时补充/修改表达内容，输出完整的对话流，进而优化客户服务质量。

创新：培训机器人、数字人

6)培训机器人：培训机器人根据不同的业务场景，配置不同的知识点，以人机交互的方式为企业员工提供场景式陪练，提高企业对员工的培训效率，降低培训成本。

7)数字人：数字人是基于NLP、语音、计算机视觉等多模态技术的深度融合，是客服机器人未来的发展形态。数字人可以对人体的音色、表情、动作等进行模拟仿真，形成虚拟客服形象，提升用户与机器人的交互体验。

O3. 文本机器人介绍

3.1. 文本机器人定义

文本机器人是客服机器人的一种。

客服机器人是指辅助或替代人工客服的机器人，主要应用于常规、重复性的对话交互场景。相较于人工客服，一方面客服机器人可以提升服务效率，降低人力成本，另一方面，客服机器人可以提供7*24小时的服务，及时响应用户需求，为用户带来更好的服务体验。

传统的客服机器人基于“关键词+模板”，将输入语句与预先定义的FAQ进行匹配，机器人的准确率为30-40%，需要人工输入庞大的FAQ知识库，维护成本较高。

新一代的客服机器人基于NLP技术和深度学习算法等，可以从大量未标注的语料库中进行对话模型的训练，并预装多行业、多领域的知识，可完成单轮和多轮对话，精准识别用户意图，准确率可达到80-90%。基于NLP技术的客服机器人自带泛化能力与自我进化功能，大大降低了维护成本。

按照技术和应用场景等不同，客服机器人可分为文本机器人、语音机器人、培训机器人、数字人等。

文本机器人主要应用于网页、微信、APP等渠道的文本客服场景，例如历史账单查询、投诉、产品/服务信息咨询等，可替代人工客服解决频次高、业务量大、流程化程度高的咨询问题。目前，文本机器人的技术成熟度较高，大部分售后咨询可以完全由文本机器人独立完成，不转接人工客服，大幅提升企业的业务办理量，提高业务办理效率。

3.2. 文本机器人用户

文本机器人的主要用户为呼叫中心的一线客服坐席人员，随着应用场景的拓展，文本机器人的用户逐渐延伸至企业其他部门，例如营销部门、人力部门等。

3.3. 文本机器人价格

文本机器人的收费模式分为项目制和订阅模式两种。

项目制中包括文本机器人的License授权费用、实施费用和维保费用等。传统行业例如金融、运营商等一般会选择项目制的模式，定制化程度较高，客单价在几十万-几百万，少部分超大型项目的客单价可达到千万级别。

订阅模式根据文本机器人的功能、会话数量等收取年费。互联网公司例如电商等以及中小型公司一般会选择订阅模式，定制化程度较低，客单价在3-10万。

3.4. 文本机器人部署方式

文本机器人的部署方式分为本地化部署（包括私有化）和SaaS订阅两大类，传统行业的客户由于对数据安全性要求较高、信息化预算较大，一般会选择本地化部署；互联网公司例如电商等以及中小型公司对数据安全性要求较低、预算较少，一般会选择SaaS订阅模式。

3.5. 文本机器人典型案例

重庆银行成立于2007年，前身是1996年成立的重庆市商业银行股份有限公司，是我国中西部和长江上游地区成立最早的地方性股份制商业银行。

过去，重庆银行每位人工客服每日接听电话有限，通常为50-80个电话接线，且经常需要客户提供额外信息进行描述，电话占用时间较长，服务效率较低，一方面大量占用客服资源，另一方面客户拨打电话时常需要等待10-20分钟才能接通，客户体验不好。

为了提高客户服务的及时性和便捷性，重庆银行于2018年7月推出了“智能客服小余”，运用自然语言处理技术、深度学习等人工智能技术充分打磨智能客服产品，向客户传递“有问题，找小余”的服务理念，旨在拓宽客户服务渠道、丰富客户服务内容、提升客户服务效率、创新客户服务形式，让客户日常业务咨询、问题解答、业务办理等需求得到毫秒级应答。

“智能客服小余”推出一年以来，重庆银行实现了智能客服替代率70%，回复成功率90%，日均1000+提问量，标准回复占比56%。7*24小时随时在线的智能客服，不仅极大降低了重庆银行人工客服日常处理简单问询的工作量，也提升了客户服务回应率，优化了客户体验 。

O4. 文本机器人代表产品

O5. 文本机器人未来发展趋势

从技术上看，多模态技术使用户享受更好的客服体验。生活中实际的客服场景、数据存储形式等都是文字、语音、视频多种模态融合的。长期来看，用户需要更好的客服交互感受，单一模态无法满足日益增长的用户需求。多模态技术通过文本、语音和视觉等形式捕捉同一事物不同维度的细节和信号，提升理解能力或识别准确率，可以使用户享受更好的客户服务。因此，基于多模态技术的数字人成为客服机器人的未来形态。

从采纳度上看，文本机器人将逐渐成为客服部门的刚需。文本机器人实现对人工坐席的辅助和替代，为甲方节约了大量的人力和财力，已逐渐成为甲方客服部门的刚需。根据Salesforce2019年3月对全球3500名客服专业人员的调研，当前有23%的服务组织正在使用客服机器人，此外有31%的服务组织则希望在接下来的18个月里使用客服机器人，由此可见甲方对客服机器人的整体采纳度正在不断提升。

从应用场景上看，文本机器人将从客服场景延伸至更多交互场景。目前文本机器人主要应用于客服场景，但除此之外，营销、风险管理、人才管理、运营等场景同样也有大量与用户的交互需求，均可以通过文本机器人完成。目前金融行业对文本机器人的使用已拓展至更多交互场景，例如信用卡的开卡、分期以及银行营业网点转型等，未来其他行业也将实现多场景的延伸。