第三章 2019年智能服务发展新趋势
四、 服务范围
在上文中也说过，简单重复的咨询类问题，占了客户问题的70%以上，而且这部分问题，都是有标准的，比较容易建立起应答，所以一直以来，智能客服主要是负责解答客户的咨询类问题。
而现在，在智能客服的服务范围上面，从原来的单纯的问答，逐步转向了任务型、操作型，也就是可以帮助用户去做业务办理了。这个是一个非常明显的趋势转变。客观上，因为技术的成熟、人力成本的不断攀升，需要智能客服去承担的问题量越来越多，所以就逐步地向办理类的问题去迁移，扩大智能客服的服务范围。
这在运营商、保险、银行、电商等领域的运用尤为突出。例如中国移动已有实体机器人能流畅的实现帮客户办卡，全程无需人工参与。再比如招商银行APP端的智能客服，已经能解决基金买入这种操作类的问题了；用户想购买选好的基金，只需要输入“购买XX基金”，即可直达下单页面，快速下单交易，例如：用户输入“购买100大盘x筹”，招行的智能客服会直达招商大盘x筹混合基金下单页面，并自动填写购买金额。并且在这类操作型的问题中，智能客服的解决率也能达到人工客服的水平。
由上可知，19年一个重要的趋势是，客服中心逐步地在向一个纯成本中心，就是纯接待咨询的中心，可以低成本地转向去做营销以及办理类的业务。
五、 生产端智能化
智能服务早已不再局限于通过在线或电话的交互方式来解决客户问题，智能服务的发展也不单是注重智能客服机器人本身了，更多的与智能客服机器人相衔接的功能，逐渐获得了关注。
比如说智能调度、智能人际辅助、智能质检，还有一些智能化管理，比如说智能培训等类的。从纯智能客服机器人，现在大规模的向各生产端去做应用了，市场上也涌现了大批智能化供应商。这也是本文为什么会以“智能服务”为关键词，而不是“智能客服”；客户服务的范围已经扩大了，凡是运用智能化手段，直接或间接解决客户问题，提升客户体验的端，都可以囊括其中。
以智能调度为例，在网约车、外卖服务等领域，它就发挥了极大的价值。例如滴滴的智能调度系统，结合了大数据与人工智能，搭建出交通和决策大脑，收集每个城市，每一时刻所有交通出行相关数据，然后做出最优的决策，最大限度提升司乘匹配率和成交率。这一智能调度功能渗透到了各个环节：价格预估、时间预估、最佳路径匹配、司机和乘客分配、订单分派、供需预测等。然而用户与它不会产生像在线客服那般的交互，用户也很难感知其本身的存在。但它发挥作用的结果，实实在在的影响到了用户在该平台的最终体验。
生产端的智能化，是一个必然趋势。我们一直在强调，客服行业是人工智能运用的最佳试验落地场。在汲取智能化在客服领域应用的经验后，将这种经验、能力加以升级，扩放到与智能客服机器人紧密连接的各端，这是客服从业者应当主动去发掘的能力。
六、 智能语音产品
用户最早对客服语音产品的认知，应该来自于语音导航系统，特别是来自各运营商的。早期的IVR系统，主要起到的作用不是直接解答客户问题，而是路由，就是将客户问题分类，引向相应的人工应答组。
智能语音产品实现流程
智能语音交互是近期比较热门的客服智能化升级形式，目前全国接近300百家企业参与到智能语音市场。例如19年初，浦发银行app推出声纹文本认证服务，除了允许app用户使用声纹作为登录密钥或交易密码之外，用户还可以通过语音交流直接调用手机银行app中大部分功能，不同于目前市场上主流的语音转译成文字，再通过文本快捷菜单进行交易的方式，浦发采用AI交互的应用模式，用户全程通过自然说话的方式与app进行交互，app不仅能够’读’出用户的语音文字，还能够智能’理解’其需求。除浦发银行之外，广发银行也在其新发布的手机银行4.0版本中增加了智能语音搜索、语音转账、智能客服等语音交互功能。2019年4月，建设银行也与科大讯飞签订战略合作协议，将重点发展智能语音和其他人工智能方面的智能化金融业务。