文|三易生活
“轉(zhuǎn)人工！我要轉(zhuǎn)人工”，相信這是許多朋友在與客服溝通時到曾說過的一句話。日前，在中國青年報社社會調(diào)查中心對2018名受訪者進(jìn)行的一項調(diào)查結(jié)果顯示，95.7%的受訪者使用過智能客服，但其中僅有41.3%的受訪者覺得智能客服好用。對此，《人民日報》也發(fā)表評論稱，“智能客服不智能，AI反倒成障礙”。
從回答生硬機械、到難以準(zhǔn)確地理解用戶提問，再到不能解決個性化問題，這一系列問題的存在也影響了用戶對智能客服的評價。而在此前江蘇省消保委發(fā)布的《2021年江蘇省消費投訴和輿情熱點分析報告》中就曾提到，智能客服“不智能”的問題成為了八大消費維權(quán)熱點之一。
作為人工客服的“替代品”，智能客服理應(yīng)是人工智能技術(shù)商業(yè)化落地的一個典型案例。據(jù)悉在2019年雙十一期間，阿里旗下淘寶、天貓平臺97%的在線服務(wù)都是由智能客服“阿里小蜜”完成，共進(jìn)行了3億次的在線咨詢服務(wù)，解決率達(dá)70%，完成了8.5萬名人工客服的工作量。而在2021年的雙十一，京東智能客服“言犀”則累計提供服務(wù)超過6.4億次，平均降低了50%的客戶成本，提升了15%的轉(zhuǎn)化率。
事實上截至目前，從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融業(yè)、快消行業(yè)，再到電信運營商，許多行業(yè)都已經(jīng)普及了智能客服。然而如此普及的智能客服給消費者帶來的體驗卻不甚美妙，同樣是在中國青年報社社會調(diào)查中心的這次調(diào)查中顯示，在使用過程中受訪者遇到比較多的問題，分別是回答生硬機械（占比62.1%）、不能準(zhǔn)確理解提問（占比52.2%），以及不能解決個性化問題（占比48.6%）。
智能客服“不智能”儼然已經(jīng)成為了消費者不滿意的關(guān)鍵所在，而回答機械、不能準(zhǔn)確理解提問、不能解決個性化問題這一類消費者的感受，其實也都指向了同一個事實，那就是當(dāng)下智能客服只能解決一些初級的、固定的內(nèi)容。通常來說，如今智能客服都使用的是Q&A問答知識庫，是通過消費者輸入的關(guān)鍵詞來檢索和匹配答案，例如買衣服、鞋帽問尺碼，買電子產(chǎn)品問保修政策和參數(shù)時，智能客服都可以迅速得給出答案。
但當(dāng)消費者就某些個性化的具體問題找到智能客服時，就會出現(xiàn)不能準(zhǔn)確理解提問意思，然后用固定的套詞來進(jìn)行溝通的結(jié)果，也讓消費者頗有一種“一拳打在棉花上”的感覺。然而消費者為什么會找客服？在如今搜索引擎已經(jīng)十分成熟的情況下，絕大多數(shù)情況往往是消費者在網(wǎng)上已經(jīng)找不到問題解決的辦法，迫切地希望客服可以來幫忙，所以這時候機械化的智能客服也滿足不了消費者的需求。
雖然客服是為消費者服務(wù)的，但不同消費者是遭遇的情況卻是因人而異，在很多時候人與人交流都不一定能解決問題，更何況是當(dāng)下的人工智能。事實上，采用人工客服+智能語音客服協(xié)作的方式來提供服務(wù)，由智能語音客服解決淺顯或常規(guī)性問題，人工客服解決復(fù)雜問題，是相當(dāng)多企業(yè)使用智能客服的初衷。只可惜目前消費者遇到的情況，是人工客服越來越難找、智能客服的比重越來越高。
在人工客服缺位、只能依靠智能客服的情況下，理想中人與機器搭配的情況顯然并沒有被踐行。那么為什么這些企業(yè)會如此鐘情于智能客服呢？其實原因用“降本增效”這四個字就可以解釋。傳統(tǒng)人工客服的響應(yīng)慢、服務(wù)時間有限、服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度難以保障，再加上人員流動性大、培訓(xùn)成本高，以至于相當(dāng)多企業(yè)都會將客服中心放到二三線城市來降低成本，例如京東的客服中心就在江蘇宿遷，餓了么的客服中心則在河南新鄉(xiāng)。
可是大規(guī)模使用智能客服的企業(yè)，難道會不知道以當(dāng)下人工智能的水準(zhǔn)，智能客服是處理不了很多復(fù)雜問題的嗎？顯然他們對此心知肚明。當(dāng)蘋果投入了大量資金打造的Siri都被譽為“人工智障”的情況下，更何況是遠(yuǎn)沒有其智能的智能客服。
這個問題的誅心之論，就是相當(dāng)多的企業(yè)就是試圖用智能客服這種“機氣人”，將帶著問題的用戶擋在服務(wù)之外，與其說是一種服務(wù)，還不如說是為了不服務(wù)。
誠然，智能客服在降低成本上已經(jīng)做得相當(dāng)出色，但其在增加效率方面卻表現(xiàn)得并不那么盡如人意，但這也當(dāng)下人工智能技術(shù)的發(fā)展水平有關(guān)，如今業(yè)界普遍認(rèn)為，AI技術(shù)的成熟還需要5到10年時間。當(dāng)可以學(xué)習(xí)、思考、解決所有問題的人工智能技術(shù)尚未落地時，不論技術(shù)還是產(chǎn)品方面，現(xiàn)階段顯然都支撐不了智能客服的落地。因此在智能客服還只能解決初級問題的情況下，面向消費者的個性化則勢必出現(xiàn)“對牛彈琴”的問題。
可面向垂直行業(yè)，最大的問題則是AI團隊與客戶之間難以真正的進(jìn)行精誠合作，畢竟，客服的核心是“把問題梳理清楚”，這就要求AI團隊要深入客戶的業(yè)務(wù)流程，但“把問題梳理清楚”就意味著同時也知道問題該如何解決。可又有多少企業(yè)會將“家底”向外界展示，要不咨詢行業(yè)又為何會走向衰落呢？
但如今智能客服不智能，看似是個技術(shù)問題，實則更像是個成本問題。當(dāng)自然語言處理、架構(gòu)化知識庫、語音交互技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜是支撐智能客服的關(guān)鍵技術(shù)時，相應(yīng)的技術(shù)優(yōu)化顯然需要大量的成本來完成，特別是深度學(xué)習(xí)是必然依靠海量的樣本訓(xùn)練，以及不停針對性優(yōu)化算法的，既需要高精尖的人才、也需要大量的時間和資源投入。然而問題是，客服部門往往在企業(yè)的組織體系中屬于成本部門，不光不掙錢還要燒錢，因此自然也就得不到重視。
所以在智能客服智能化不足的情況下，就導(dǎo)致了消費者與智能客服的互動，已經(jīng)形成了刪繁就簡的溝通習(xí)慣，即簡單問題查詢解決、復(fù)雜問題直接轉(zhuǎn)人工客服。但這種在某種程度上減少了智能客服接觸復(fù)雜問題的機會后，智能客服的升級周期則極有可能會變得更加漫長。
因此，只能說在某些企業(yè)急功近利地大規(guī)模使用智能客服來代替人工客服的過程中，人工客服與智能客服高低搭配的理想模式并沒有被踐行，甚至導(dǎo)致了智能客服缺陷的進(jìn)一步被放大。隨后就是消費者對于智能客服的認(rèn)可度越來越低，并讓這一切陷入了死循環(huán)。