AI赋能下的客服中心：策略、实践与价值创造

panjl | 2024年5月30日 | 2024年, 客世原创 | 评论已关闭 | 3063

概要：在数字化转型的浪潮中，客户服务中心作为企业与客户互动的关键节点，正经历着由人工智能（AI）技术引领的革新。AI技术的应用不仅极大提升了运营管理的智能化水平，还显著增强了客户服务的个性化体验，同时为员工提供了更加高效的工作辅助工具。本文全面探讨了AI在客服中心的多维应用策略，包括预测性排班、知识管理、员工培训、客户服务自动化、人工服务辅助以及服务监测等多个层面的创新实践。通过这些策略，AI技术正推动企业服务模式的创新，增强用户体验，提高运营效率，并为企业带来深远的价值创造。文章最后总结了AI技术在客服中心的应用前景，强调了其在未来服务行业中的引领作用。

一、引言
在当今快速发展的商业环境中，客户服务中心的作用已经超越了传统的服务界限，成为企业价值创造的核心环节。AI技术的引入，更是为客服中心带来了革命性的变革。本文将探讨AI在客服中心的多维应用策略，包括运营管理、客户服务、人工服务辅助以及服务监测等方面的创新实践，以及这些技术如何共同作用，提升服务质量，优化运营效率，并最终推动企业的整体价值增长。

二、AI技术在客服中心的应用策略
AI技术的引入为客服中心带来了革命性的变革。以下，我们从运营管理、客户服务、人工服务辅助以及服务监测等方面探讨AI在客服中心的多维应用策略与创新实践。

1.运营管理方面

（1）预测与排班
在运营管理领域，预测与排班是确保服务质量和资源优化配置的关键环节。AI系统能够准确预测服务需求的周期性波动和突发事件引起的需求峰值。通过对过往呼叫数据的深入挖掘，AI能够识别出服务需求的模式和趋势，从而为排班计划提供科学依据。例如，某大型电信公司利用AI预测模型，根据节假日、促销活动和季节性变化等因素，成功实现了更为精确的排班安排，显著提升了客服人员的利用率和客户满意度。

（2）AI知识管理
知识管理是呼叫中心运营中的核心组成部分。通过自然语言处理（NLP）技术，AI能够从海量的文本资料中自动提取关键信息，并将其结构化存储于知识库中。此外，AI系统还能够根据用户的具体查询，智能匹配和推荐相关的知识点，从而提升了客服人员解答客户问题的准确性和响应速度。例如，一家国际银行通过部署AI驱动的知识管理系统，不仅减少了客服人员查询知识库的时间，还显著提高了客户服务的满意度和效率。

（3）培训与辅助
AI在培训与辅助方面的应用，为客服人员的技能提升和知识管理提供了新的途径。通过个性化学习路径的设计，AI能够根据每位员工的学习进度和能力水平，提供定制化的培训内容。此外，基于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的模拟对话平台，使得员工能够在模拟的工作环境中进行实战演练，有效提升了应对实际工作挑战的能力。

（4）其他预测性分析与运营决策
AI在预测性分析方面的应用，为呼叫中心的运营管理带来了革命性的变革。AI能够预测服务流程中可能出现的问题和客户不满的情况，从而采取预防性措施。此外，AI还能够识别服务流程中的瓶颈和低效环节，为流程再设计和优化提供数据支持。例如，某电商平台通过部署AI分析系统，成功预测了购物高峰期间的客服压力，并针对性地优化了服务流程，显著减少了客户等待时间和服务投诉。

2.客户服务中的AI

（1）自助服务与聊天机器人
在现代客户服务领域，AI驱动的聊天机器人已经成为提供高效、全天候服务的重要工具。这些智能系统利用先进的自然语言理解（NLU）技术，提供针对性地响应和解决方案。此外，当遇到超出其处理能力的复杂问题时，聊天机器人能够智能地识别并及时将用户转接给人工客服，确保问题得到妥善解决，从而提高了客户的整体服务体验。例如，北京铁路局客户服务中心建立了智能服务引擎和客服数据运营平台，采用语义提取技术理解用户意图，并结合语音导航实现业务查询、处理及咨询。该系统的人工代替率约为65%，比实施前提高了20%，语音识别和导航的准确率超过90%，有效解决了服务效率低和运营成本高的问题。

（2）智能路由与派单
智能路由与派单系统通过分析客户的查询内容、历史交互记录以及情绪状态，实现了对客户需求的精准识别和高效处理。以一家国际金融服务公司为例，该公司利用AI智能路由系统，根据客户的账户类型、服务历史和当前问题，自动将客户请求分配给具有相应专长的客服团队。此外，该系统还能够实时监控客服的工作负载，动态调整工单分配，确保每位客服的工作量均衡，从而提高了整体的运营效率和客户满意度。通过这种方式，AI不仅优化了资源分配，还提升了客户服务的响应速度和质量。

3.人工服务中的AI辅助

（1）自动语音识别（ASR）与语音转写
自动语音识别（ASR）技术作为人工智能领域的一项重要分支，近年来取得了显著进展。通过构建声音信号与文本之间的直接映射关系，显著提升了识别准确度，即便在多变的口音、语速以及嘈杂的背景噪音中也能保持较高的鲁棒性。谷歌的Speech-to-Text API便是这一技术应用的典范，它利用深度学习算法为开发者提供了实时且高精度的语音转写服务。在实际部署中，一家国际呼叫中心借助该API，极大提高了通话内容转写的准确率，加快了后续的信息检索和问题分析速度，从而为客户提供了更加迅速和精准的响应。

（2）自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）技术的进步为知识推荐系统带来了革命性的变革。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT-

4（Generative Pretrained Transformer 4）等预训练语言模型，通过大规模语料库的预训练，能够捕捉到自然语言中的深层语义和语境关系。这些模型在理解复杂的自然语言查询方面表现出色，能够提供更加精准的知识推荐和问题解决方案。微软的Azure Cognitive Services集成了BERT模型，为在线客服平台提供了强大的语言理解能力。一家电子商务公司利用该服务，优化了其在线客服的知识推荐系统，使得客服人员能够快速定位到准确的产品信息和常见问题解答，显著提升了客户咨询的处理效率和服务质量。

（3）知识推荐
知识推荐系统在客户服务中的应用，极大地提高了客服人员解决问题的效率。通过利用NLP技术，系统可以从庞大的知识库中快速检索和提取相关信息，为客户提供准确的答案和建议。此外，通过机器学习算法，知识推荐系统能够根据历史交互数据和用户行为模式，不断优化推荐结果的相关性和准确性。例如，IBM的Watson Assistant不仅能够理解用户的查询意图，还能根据上下文提供个性化的推荐，使得客服人员能够更加高效地处理用户请求。

（4）语音转写
语音转写技术在人工服务中的应用，不仅局限于将通话内容转换为文本记录，它还为后续的数据分析和服务改进提供了基础。通过结合ASR技术和NLP技术，语音转写系统能够自动识别和转写通话中的关键词、短语和意图，为客服人员提供即时的信息支持。此外，语音转写内容还可以用于服务质量监测、培训材料制作和客户趋势分析等多个方面。例如，一家金融服务公司通过部署语音转写系统，不仅提高了客服记录的完整性和准确性，还通过分析通话文本发现了服务流程中的多个改进点，从而优化了整体的客户服务体验。广东某运营商研究并开发了适应方言环境的ASR转写后纠错技术。该技术在粤语转写方面将准确率从71.8%提升至83.7%，显著提高了方言及细分行业词汇的转写准确率，满足了客服座席快速响应和知识库实时补充的业务需求。

4.服务监测

（1）智能质检
智能质检系统正在逐步引入音频情感分析和视频行为分析等先进技术，以全面评估客服人员的服务质量。音频情感分析技术通过分析语音的音调、强度和节奏等特征，能够准确识别客服人员和客户的情绪状态，从而实时监测服务过程中的情绪波动。视频行为分析技术则通过分析客服人员的面部表情和肢体语言，评估其服务态度和专业性。这种技术可以揭示客服人员在服务过程中可能未察觉的非言语行为问题，为客服中心提供更全面的服务质量改进建议。例如，中国电信上海分公司的呼叫中心利用AI技术优化了人工抽检服务质量的方式，扩大了质检覆盖范围，提高了质检效率，实现了全量质检。原质检人员在全量质检中进行重点抽测，进一步提升了服务质量。

（2）智能定责
智能定责系统通过应用复杂的预测模型，如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM），能够更准确地分析和定位服务问题的原因。这些模型通过集成多个机器学习算法，提高了对复杂数据集的分析能力和预测精度。例如，一家金融服务公司的IT服务部门采用了GBM模型来分析客户服务中断的工单数据。该模型能够识别出导致服务中断的多种潜在因素，包括软件缺陷、硬件故障和操作失误等，并为每个因素分配一个责任权重。通过这种方式，公司能够快速定位问题根源，并采取针对性地改进措施，显著减少了服务中断的发生频率和影响范围。

智能定责系统还可以通过自然语言处理（NLP）技术，分析客户反馈和工单描述中的文本信息，自动识别服务问题的关键词汇和模式，从而辅助客服中心进行更精确的问题分类和责任归属判定。

图运营商AI客服平台架构示例

AI技术在客服中心的应用策略已经展现出其强大的潜力和价值。通过预测与排班、AI知识管理、培训与辅助等手段，AI不仅提升了运营管理的效率，还极大地增强了员工的工作能力和服务质量。在客户服务领域，AI驱动的聊天机器人和智能路由系统通过精准匹配客户需求与服务资源，提高了服务的个性化和响应速度。此外，AI在人工服务中的辅助作用，如自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP），进一步释放了客服人员的潜力，使他们能够提供更加专业和高效的服务。最后，智能质检和智能定责系统的应用，使得服务监测更加自动化和精细化，为企业提供了深入的服务改进洞察。

三、AI客户服务中心的价值创造

在客户为王的商业环境中，AI客户服务中心正逐渐成为企业提升服务质量、增强用户体验和优化运营效率的关键。AI客户服务中心通过赋能用户、赋能运营和赋能员工为企业创造着独特的价值。

1.赋能用户：服务渠道的多元化融合、用户体验升级

AI客户服务中心支持多种媒体形式的接入，如Email、Web、Video、SMS、WAP、APP、小程序、AIGC对话框等。这种多渠道接入能力不仅丰富了企业与用户的互动方式，也为建立新型客户关系提供了系统支持。例如，通过统一的开放接口，企业能够更精准有效地扩展媒体渠道的接入，实现信息资源、用户资源和多媒体运营平台的最大化整合。AI客户服务中心使用户可以根据自身需求，灵活选择和定制功能模块，实现个性化服务体验。智能呼叫分配系统（ACD）和计算机与电话集成（CTI）技术的应用，进一步提升了服务的便捷性和客户体验的丰富性。这些技术的融合不仅提高了营销与服务的精准性，也为企业创造了更多价值。如，某运营商在全国统一推出的热线和互联网在线服务等多渠道7×24小时智能客服平台，利用认知图像和人机交互技术，提供了智能客服助手和智能质检等多项服务。该系统实现了95%的用户意图识别率，用户等待时长节约了70%，极大提升了服务的精准性和效率。

2.赋能运营：服务过程的全过程把控、运营管理精细化

AI客户服务中心实现了对客户服务全过程的有效管理和控制。通过用户互动平台和满意度评价体系，企业能够明确管理责任，优化服务流程，合理安排业务，科学组合手段与渠道。这不仅缓解了人工服务压力和管理问题，还降低了营销成本，加强了服务营销体系，全面提升了企业服务营销体系的能力、效率和价值。例如，在上海12345市民服务热线中，语音流网关抓包技术、智能语音转换技术和工单智能填充技术的应用，为话务员提供了座席语音智能助手和工单智能填写模块，并实现了全量智能质检。一年多的试点应用后，平均处理时长降低了10.3%，IVR参评满意率从95.8%提升至96.3%，有效提升了服务的生产效率和满意率。

3.赋能员工：提高响应速度和工作质量、释放工作压力

AI系统利用自然语言处理（NLP）技术，高效地构建和维护企业知识库，使客服人员能够即时访问并检索到最相关的信息，以回应客户的询问。这种智能化的知识支持显著提升了响应速度并保障了服务的高标准和一致性。同时，自动语音识别（ASR）技术的应用让通话内容能够实时转换成文本，让客服可以更专注于沟通，而非记录。这些文本记录不仅用于服务后的检查和分析，还有助于个性化服务的提升和员工培训的针对性改进。通过智能分析员工的操作和服务过程，AI系统进一步优化了服务质量，为员工提供了定制化的提升途径。例如，广东某运营商研究并开发了适应方言环境的ASR转写纠错技术。该技术在粤语转写方面将准确率从71.8%提升至83.7%，显著提高了方言及细分行业词汇的转写准确率，满足了客服座席快速响应和知识库实时补充的业务需求。

四、总结：

本文深入探讨了人工智能（AI）技术在客服中心的多维应用及其带来的价值创造。

通过对运营管理、客户服务、人工服务辅助和服务监测等方面AI将全面提升客服中心的服务质量和运营效率。在运营管理方面，AI技术的应用使得预测与排班更加精准，优化了资源配置，并通过知识管理提高了客服人员的工作效率。在客户服务领域，AI驱动的聊天机器人和智能路由系统提升了服务的个性化和响应速度。对于人工服务，AI辅助工具如自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）技术，极大地减轻了客服人员的工作负担，同时提高了服务的准确性和一致性。此外，智能质检和智能定责系统的应用，使得服务监测更加自动化和精细化。

AI赋能的价值体现在以下几个方面：首先，AI提升了客服中心处理大量客户需求的能力，通过自动化和智能化工具，提高了服务效率；其次，AI通过数据分析和预测模型，增强了企业对市场变化的适应性和决策的科学性；再次，AI技术的应用改善了用户体验，通过个性化服务增强了客户满意度和忠诚度；最后，AI还为员工提供了强大的辅助支持，通过知识推荐和实时指导，提升了员工的工作质量和专业水平。

尽管AI在客服中心的应用取得了显著成效，但仍存在一些不足之处。例如，AI技术的普及和应用仍面临技术门槛和成本投入的挑战；AI系统在理解复杂语境和处理模糊不清的人类语言时仍有局限；此外，随着AI技术的发展，相关的伦理、隐私和安全问题也日益凸显。

展望未来，AI在客服中心的应用前景广阔。随着技术的不断进步和完善，AI将更加智能化和个性化，能够提供更加丰富和深入的服务。同时，企业也需要关注AI技术发展带来的挑战，加强技术培训，提高员工的数字素养，确保AI技术的良性发展。此外，企业应加强对AI伦理和隐私问题的重视，制定相应的政策和规范，保护客户数据的安全，赢得客户的信任。随着AI技术的不断发展，客服中心将成为企业创新和价值创造的重要阵地，引领服务行业的未来发展方向。

参考文献：
陈朝飞. 大数据背景下的人工智能客服系统研究[J]. 信息与电脑, 2021(8): 180-182.
刘洋, 董久钰, 魏江. 数字创新管理: 理论框架与未来研究[J]. 管理世界，2020, 36（7）: 198-217,219.
马晓亮，刘英等.电信运营商 AI 客服平台技术研究与应用分析[J].电信科学，2023，9：141-149
杨大庆.智能语音技术在呼叫中心的应用研究 [J].电子通信与计算机科学，2022，4（4）：34-37.
尹序鑫,孙冰等. 呼叫中心座席服务数字化转型应用实践[J].中国金融电脑，2023,08:55-58.
张杰. 语音及语义智能化技术在呼叫中心领域的研究与综合应用[J].电信科学，2023，Z1：209-215.

[作者简介]章小初（1971-），女，博士，高级经济师，浙江工商大学杭州商学院专任教师，主要研究方向组织数字化转型、移动互联网与组织能力。

本文刊载于《客户世界》文集2024第二辑•战略与创新。