人工智能+智能客服是目前很热的赛道，电商巨头纷纷入局，阿里在2015年7月发布阿里小蜜1.0，定位于私人购物助理，京东自2012年12月成立JIMI智能客服团队，至今已承担超过50%的京东客服任务，网易自从推出考拉海淘和网易严选之后，自建网易七鱼解决客服压力，腾讯部署腾讯企点等。
而对于智能客服的老牌企业和创新企业而言，也在不断地差异化，老牌的智能客服提供商小能科技面向电商、家电、汽车、金融、教育领域为主，小i机器人面向金融、政务、通讯、医疗领域为主，而快商通面向医疗、教育、电商领域为主。
是什么原因造就客服行业的蓬勃发展？离不开几个因素。①电商行业连续10年稳健发展，传统的呼叫中心服务变成多媒体矩阵（网站、移动APP、微博等）的综合客服，②经济蓬勃发展，国内消费观念转变，跨境贸易流行让贸易的体量增速稳健，③客服概念的延伸，从传统的呼叫中心售后客服扩展为售前促进交易、售后优化服务、被动等待变成主动出击，并且售前客服在人员占比上是80%。正是由于上述要素，客服行业的容量从十亿级别市场，在10年内骤升到千亿级别市场。
这是需求推动供给的市场
在供不应求的时代，第一代呼叫中心围绕着如何更好地为客户提供服务渠道的思考，当时候的呼叫成本较高，所以主要应用于机票预订等高净值服务，服务的形式是人工客服一对一服务，基于稀缺性，那时候的客服服务成为“热线电话”，放在信息膨胀、信息量过度的今天，是不可想象。
第二代呼叫中心的兴起是由于提供服务的公司多了起来，以10086、121121天气预报等为代表，同时IVR(Interactive Voice Responce，交互式语音应答)系统的出现，能够让用户通过按键交互的方式实现查询、挂号、转账等基本功能，这种技术带来的进步，大大减少了坐席客服投入成本，这也是技术反哺客服的第一次尝试。
第三代呼叫中心的出现也围绕着技术提高效率的原则。计算机电话集成)技术的诞生与应用是推动力，CTI技术实现了电话交换机系统与计算机系统的集成，即实现了语音与数据的同步。客户信息与资料采用数据库方式存储，座席代表可以在处理电话服务的同时从计算机系统中调取和修改客户信息数据，为客户提供个性化的服务。至此，主动营销和被动等待服务、个性化、多样化服务已经渗透整个交易市场。
第四代的智能客服出现主要跟 消费习惯迁徙有关，随着电商和线上线下消费一体化的趋势推动，消费者的购买场景和售后咨询都已经搬到线上，商家对客服的需求不仅仅是呼叫中心，而是打通工单、CRM、网站、APP全渠道，多媒体的客服服务，这一波的需求带动了以小能科技、小i机器人、智齿科技、快商通为代表的创业者入局，他们旗帜鲜明举起了智慧客服的旗帜，与传统呼叫中心割席分坐，从此，智能客服逐渐走进企业视野，呼叫中心被边缘化。
然而，发展并没有就此终止，故事中的关键点，第五代智能客服出现了，它的出现是基于人工智能技术（人脸识别、声纹识别、语音转录）为代表的技术力量推动，很多厂商甚至形容这是客服机器人，好比它懂人、类人的属性，里面有几个技术优化原有应用的场景，分别以企业代表的形式阐述。
以小能科技为代表，业务场景1，机器学习解决业务问题。80%的问题都是售后基础性问题，例如：退货、发票申请、是否包邮等，这些问题机器通过三类学习能够解决，①常识性内容的学习，让它更像人，②业务性内容的学习，让它更懂业务，③除此之外还有新规则，新内容的自学习能力（可自动获取网站数据形成知识库、可根据人工互动记录生成知识库、机器人自动引导中用户选择的问题，添加为可能问法等等）。
业务场景2，场景判断，智能分配，人机协同，机器人的服务能力是有边界的，意味着它没学习到就回答不了，这就需要人工去配合和切换，另一方面，不同类型的客户进入不同等级的页面也有成交概率的差异，例如，在客服资源稀缺的情况下，基于最大成交的可能性，VIP客户与普通客户相比，人工坐席客服应该分配给VIP客户，同理，当机器人能够跟踪客户的页面浏览轨迹，人工坐席客服应该配置给支付环节页面的客户，而不是商品浏览客户的页面。因此如何在客服资源有限的前提下，实现智能分配，让“最优的客服配置给最优的客户”。
业务场景3，人脸识别、OCR技术、声纹识别技术能解决更多的业务场景。在传统客服中，我们并不能判断账号的使用者是否本人，安全存在隐患性，人脸识别、OCR技术、声纹识别技术的组合权让很多业务可以在线上实现，而同时能实现身份的安全与验证。
业务场景4，智能预警。在客服过程中，会出现客服资源暂缺而客户等待的情况，或者客服暂时离开而应答不及时，这时候就需要机器人监测并发出超时预警，以确保客户服务及时跟进。
另一方面，人工智能围绕着呼叫中心的客服质量检测和营销能力提升也起到关键性的作用。以普强信息公司为例，这是一家基于围绕着“ 语音识别系统”和“ 语音分析系统”而展开服务的公司，通过提供语音识别和转录能力，将客服在营销过程中的通话全部转录为文字，然后基于关键词搜索，建立模型，从而判断客服服务质量，另一方面，个别优秀的电销人员的录音也会进行分析，发现里面的关键词和语术规律，反馈给电销中心，提高整个电销团队的订单成交概率。
人工智能并不能取代坐席客服
据分析，智能客服行业特征是业务和技术导向模型，以小能科技为例，公司将近300人的规模，其中销售和研发产品各占了三分之一，这意味着是技术和业务双驱动的公司。同时，这个行业也有应用难题，需要新技术去驱动。
例如：情绪识别和语音识别，传统的呼叫中心围绕着IVR技术实现交互语音问答展开，这针对常规的功能是有效的，但是对于投诉和个性化问题就没能很好解决，机器人如何在语音通话转入人工服务之前提供更多的价值服务以及为人工坐席客服提供更加有价值的信息，例如，客户情绪的判断，以及客户的之前咨询次数和咨询内容等。
还有成熟的虚拟客服机器人系统如何嫁接到实体的机器人并且在线下业务场景有针对性地解决客户服务的问题都是在研发的方向。
同时，我们需要认知到AI的局限性，从业者小能科技创始人缑斌涛认为人工智能技术能在第四代智能客服解决方案的基础上提高5倍的效率，解决70%的客服问题，但人工智能不能取代所有的人工坐席客服，，将稀缺的坐席客服资源匹配到最优的客户将成为长久的行业命题。
在智能客服领域，新三板公司包括中科汇联、快商通、智臻网络，B轮融资的公司包括小能科技、智齿科技、Udesk沃丰时代，而早期的项目也有不少，这个行业处于飞速发展的阶段，并且现金流正向，企业营收和利润双增长的蓬勃景象，因此我们相信人工智能+智能客服将成为行业落地最早期和最成功领域之一。
而对于智能客服的老牌企业和创新企业而言，也在不断地差异化，老牌的智能客服提供商小能科技面向电商、家电、汽车、金融、教育领域为主，小i机器人面向金融、政务、通讯、医疗领域为主，而快商通面向医疗、教育、电商领域为主。
是什么原因造就客服行业的蓬勃发展？离不开几个因素。①电商行业连续10年稳健发展，传统的呼叫中心服务变成多媒体矩阵（网站、移动APP、微博等）的综合客服，②经济蓬勃发展，国内消费观念转变，跨境贸易流行让贸易的体量增速稳健，③客服概念的延伸，从传统的呼叫中心售后客服扩展为售前促进交易、售后优化服务、被动等待变成主动出击，并且售前客服在人员占比上是80%。正是由于上述要素，客服行业的容量从十亿级别市场，在10年内骤升到千亿级别市场。
这是需求推动供给的市场
在供不应求的时代，第一代呼叫中心围绕着如何更好地为客户提供服务渠道的思考，当时候的呼叫成本较高，所以主要应用于机票预订等高净值服务，服务的形式是人工客服一对一服务，基于稀缺性，那时候的客服服务成为“热线电话”，放在信息膨胀、信息量过度的今天，是不可想象。
第二代呼叫中心的兴起是由于提供服务的公司多了起来，以10086、121121天气预报等为代表，同时IVR(Interactive Voice Responce，交互式语音应答)系统的出现，能够让用户通过按键交互的方式实现查询、挂号、转账等基本功能，这种技术带来的进步，大大减少了坐席客服投入成本，这也是技术反哺客服的第一次尝试。
第三代呼叫中心的出现也围绕着技术提高效率的原则。计算机电话集成)技术的诞生与应用是推动力，CTI技术实现了电话交换机系统与计算机系统的集成，即实现了语音与数据的同步。客户信息与资料采用数据库方式存储，座席代表可以在处理电话服务的同时从计算机系统中调取和修改客户信息数据，为客户提供个性化的服务。至此，主动营销和被动等待服务、个性化、多样化服务已经渗透整个交易市场。
第四代的智能客服出现主要跟 消费习惯迁徙有关，随着电商和线上线下消费一体化的趋势推动，消费者的购买场景和售后咨询都已经搬到线上，商家对客服的需求不仅仅是呼叫中心，而是打通工单、CRM、网站、APP全渠道，多媒体的客服服务，这一波的需求带动了以小能科技、小i机器人、智齿科技、快商通为代表的创业者入局，他们旗帜鲜明举起了智慧客服的旗帜，与传统呼叫中心割席分坐，从此，智能客服逐渐走进企业视野，呼叫中心被边缘化。
然而，发展并没有就此终止，故事中的关键点，第五代智能客服出现了，它的出现是基于人工智能技术（人脸识别、声纹识别、语音转录）为代表的技术力量推动，很多厂商甚至形容这是客服机器人，好比它懂人、类人的属性，里面有几个技术优化原有应用的场景，分别以企业代表的形式阐述。
以小能科技为代表，业务场景1，机器学习解决业务问题。80%的问题都是售后基础性问题，例如：退货、发票申请、是否包邮等，这些问题机器通过三类学习能够解决，①常识性内容的学习，让它更像人，②业务性内容的学习，让它更懂业务，③除此之外还有新规则，新内容的自学习能力（可自动获取网站数据形成知识库、可根据人工互动记录生成知识库、机器人自动引导中用户选择的问题，添加为可能问法等等）。
业务场景2，场景判断，智能分配，人机协同，机器人的服务能力是有边界的，意味着它没学习到就回答不了，这就需要人工去配合和切换，另一方面，不同类型的客户进入不同等级的页面也有成交概率的差异，例如，在客服资源稀缺的情况下，基于最大成交的可能性，VIP客户与普通客户相比，人工坐席客服应该分配给VIP客户，同理，当机器人能够跟踪客户的页面浏览轨迹，人工坐席客服应该配置给支付环节页面的客户，而不是商品浏览客户的页面。因此如何在客服资源有限的前提下，实现智能分配，让“最优的客服配置给最优的客户”。
业务场景3，人脸识别、OCR技术、声纹识别技术能解决更多的业务场景。在传统客服中，我们并不能判断账号的使用者是否本人，安全存在隐患性，人脸识别、OCR技术、声纹识别技术的组合权让很多业务可以在线上实现，而同时能实现身份的安全与验证。
业务场景4，智能预警。在客服过程中，会出现客服资源暂缺而客户等待的情况，或者客服暂时离开而应答不及时，这时候就需要机器人监测并发出超时预警，以确保客户服务及时跟进。
另一方面，人工智能围绕着呼叫中心的客服质量检测和营销能力提升也起到关键性的作用。以普强信息公司为例，这是一家基于围绕着“ 语音识别系统”和“ 语音分析系统”而展开服务的公司，通过提供语音识别和转录能力，将客服在营销过程中的通话全部转录为文字，然后基于关键词搜索，建立模型，从而判断客服服务质量，另一方面，个别优秀的电销人员的录音也会进行分析，发现里面的关键词和语术规律，反馈给电销中心，提高整个电销团队的订单成交概率。
人工智能并不能取代坐席客服
据分析，智能客服行业特征是业务和技术导向模型，以小能科技为例，公司将近300人的规模，其中销售和研发产品各占了三分之一，这意味着是技术和业务双驱动的公司。同时，这个行业也有应用难题，需要新技术去驱动。
例如：情绪识别和语音识别，传统的呼叫中心围绕着IVR技术实现交互语音问答展开，这针对常规的功能是有效的，但是对于投诉和个性化问题就没能很好解决，机器人如何在语音通话转入人工服务之前提供更多的价值服务以及为人工坐席客服提供更加有价值的信息，例如，客户情绪的判断，以及客户的之前咨询次数和咨询内容等。
还有成熟的虚拟客服机器人系统如何嫁接到实体的机器人并且在线下业务场景有针对性地解决客户服务的问题都是在研发的方向。
同时，我们需要认知到AI的局限性，从业者小能科技创始人缑斌涛认为人工智能技术能在第四代智能客服解决方案的基础上提高5倍的效率，解决70%的客服问题，但人工智能不能取代所有的人工坐席客服，，将稀缺的坐席客服资源匹配到最优的客户将成为长久的行业命题。
在智能客服领域，新三板公司包括中科汇联、快商通、智臻网络，B轮融资的公司包括小能科技、智齿科技、Udesk沃丰时代，而早期的项目也有不少，这个行业处于飞速发展的阶段，并且现金流正向，企业营收和利润双增长的蓬勃景象，因此我们相信人工智能+智能客服将成为行业落地最早期和最成功领域之一。
