客服机器人回复「淘宝客服是机器人怎么办」

今天给大家普及一下客服机器人回复「淘宝客服是机器人怎么办」相关知识，最近很多在问客服机器人回复「淘宝客服是机器人怎么办」，希望能帮助到您。

智能客服已经逐渐出现在人们的生活之中，并且因为其智能化的特点，在很大程度上节省了人工成本。

2018双十一期间引爆了一场智能客服大战。阿里的“阿里小蜜”、京东的“无人客服”、苏宁的“苏小语”、网易“七鱼”等，在双十一期间承担了客服咨询主力的角色。

无论是语音还是文本的对话形式，亿万用户享受到了对话式AI智能客服带来的便利。智能客服解决了长期以来企业的痛点，并在很多环节为企业带来事半功倍的效果。

在用户的提问高度重复的情况下，智能客服可以很大程度上释放人力、节约人工成本、使企业24×7在线、提升用户体验、增加转化效率、多渠道与用户互动等。

双十一即将引爆智能客服的刚需，而这一领域的发展趋势是什么？又面临着那些挑战？

一、AI 取代人类：人工客服全面失业？

创新工场董事长李开复预言，人工智能和自动化将具备取代40-50％岗位的技术能力，而其中有固定台本和对白内容的各种互动、工作内容重复性较高的客服人员可能会受到一定威胁。

在今年的Google开发者大会Google I/O上，Google Assistant帮助主人电话预约理发的情景展现让人眼前一亮，尤其那句“嗯哼”仿佛让人工智能拥有了更接近人的情绪和表达。

智能客服在洞察人性上仍存挑战，距离进化为有温度的品牌代言人还有一定差距。人机互助与共存是短期内客服领域的发展趋势，智能客服将为人工客服赋能，使人工客服的价值得到升华。

二、一步直达：对话连接服务

目前市面上大多数互联网产品是基于GUI（图形用户界面）的，也就是用户需要层层点击完成相关操作。

例如，当用户想查看淘宝快递时，需要至少五个步骤：找到淘宝—打开APP—点击我的淘宝—点击待收货—点击查看物流。

而近年来，随着人机交互的发展，基于对话的CUI（对话用户界面）已成为大势所趋，通过语音对话的形式，可以直接获取所需服务，“查看我的淘宝快递”指令一说出，即可一步直达。机器往往需要完成“听懂——理解——回答”的闭环，完成多伦对话、意图推理、个性化及情感互动。

如何为客户输出更为全面的高质量的服务，根据用户的需求，一步到位直接提供相应的服务已成为智能客服的一大挑战。用户期待智能客服不仅仅能够回答问题，也能够解决问题，主动提供个性化、灵活、深度服务。

以招商银行“掌上生活”APP为例，当用户对其内置语音客服助手说：“我要还100块”，一句话即可直接带用户到信用卡还款页面。

三、技术难点：理解用户意图

“对不起，这个问题我听不懂哦”、“稍等，帮您转至人工客服”……相信大家多少感受过智能客服不太智能的一面，主要原因是在理解用户意图上出了问题，自然语言理解是一大技术难点。

以买衬衫为例，当用户说：“这件衬衫参加优惠活动吗”，智能客服可以理解，但当用户的表达发生变化，比如说“这件衬衣打折吗”、或“这款有什么折扣”，它可能就听不懂了，但其实都是对应到同一个意图。

一百个人口中，也许有一百种对于同一意图的不同表达，这是语言的魅力，同样也是语音对话交互的难点。能做到理解用户的不同说法，并且对应到同一意图，才能做到真正的智能。

四、成本降低：所有企业都能享受AI？

据统计，智能机器人客服可以解决85%的常见客服问题，而一个机器人坐席的花费只相当于一个人工坐席花费的10%。

但是，并非所有企业都有具备开发智能客服机器人能力的技术人员，即使有技术团队，研发企业的智能客服机器人也是一个耗时、复杂的过程。目前传统的对话开发平台普遍面向有自然语言处理（NLP）技术背景的开发者，而对于相关技术相对薄弱的企业、或是没有开发人员的企业来说，打造定制化智能客服机器人仍然存在比较大的挑战。

五、对话平台：打造智能客服的必备武器

2018年，对话平台被Gartner评为2018年十大战略技术趋势。

无论是大型语音技术公司、还是语音交互创业公司，都陆续推出对话平台。百度DuerOS、阿里AliGenie、腾讯云小微、Naturali奇点机智对话流、思必驰DUI开放平台、云知声Unisound等等，对话平台在今年处于快速增长阶段，产业链不断细化，生态逐渐丰富，智能客服作为其中一大产品形态已实现大范围商用。

由于端到端的深度学习框架让开发成本变低了很多，各公司的实力差距相比以前在逐渐缩小，这时竞争就逐渐转移到如何针对不同场景进行有效定制，如何降低技术门槛让更多的企业受益。

结语

智能客服在电商行业的应用迅速普及，从了解沟通产品信息、到完成下单购买、再到订单追踪、问题反馈，形成售前、售中到售后的完整闭环，在提升用户体验的同时增加转化率。

智能客服的竞争已经从售后逐渐转移到售前，其作用已经从被动的信息反馈逐渐延伸到主动的精准营销，根据用户信息、购买历史、喜好进行智能推荐，并且对用户的购买习惯进行主动询问，帮助用户完成二次甚至多次购买。

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