伴隨時代的更替，我國客戶行業(yè)已逐漸從以傳統(tǒng)電話客服軟件為主的第一代客服，過渡至以PC端網(wǎng)頁在線客服為主的第二代客服?，F(xiàn)如今，隨著5G時代的悄然來臨，我國客服行業(yè)已逐步進(jìn)入以智能客服為主的第三代客服。

當(dāng)前，用戶在接聽或撥打客服電話時，都會聽到十分悅耳的聲音在根據(jù)用戶提出的問題做出耐心且詳細(xì)的回答;或用戶在各大平臺文字咨詢時，也會接收到及時且詳細(xì)的反饋信息幫助用戶解決問題;再或者用戶直接通過視頻渠道，將問題更加生動形象的傳遞給客服以便得到更加具象的反饋。

但是，在這個科技飛速發(fā)展的時代中，用戶所接受信息的客戶服務(wù)端早已不再完全由人工操作，而是逐漸被人工智能所替代。并且，再不久之后的5G時代中，人工客服或?qū)⒃贌o“人工”，向全面實現(xiàn)人工智能化發(fā)展。

人類社會的發(fā)展隨著科技的進(jìn)步，呈現(xiàn)指數(shù)級的加速增長，而客服數(shù)字化建設(shè)就是最具代表性的例證。據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，截至2018年12月31日，全國就共有73家提供數(shù)字客服解決方案的企業(yè)獲得融資，其中獲得天使輪、A融資的企業(yè)占比已超25%。

此外，第三方機(jī)構(gòu)Gartner也發(fā)布過相關(guān)評估報告，預(yù)計到2020年，全球85%的呼叫中心將進(jìn)行數(shù)字化變革，而人工智能無疑是其中最被人看重的技術(shù)力量。

值得重視的是，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，隨著“深藍(lán)”“AlfaGo”等“機(jī)器大腦”表現(xiàn)越來越優(yōu)異，客服行業(yè)將是人工智能時代最先被攻占的“高地”，而客服人員也將面臨人工智能的全新挑戰(zhàn)。

在移動互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的高速發(fā)展之下，眾多企業(yè)的客戶流量入口已從以PC端為主向混合式、去中心化轉(zhuǎn)變，對于企業(yè)來說，則需要更加針對性的產(chǎn)品去提供精細(xì)化服務(wù)，提升用戶體驗。得益于智能客服發(fā)展，企業(yè)在用人成本上得到了有效的控制。

眾所周知，在當(dāng)前的社會體系中，企業(yè)所需要支付的用人成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)比支付給員工的工資高很多。除去員工工資以外，企業(yè)還需為員工支付，保險，食宿，管理等方面資金。

更為重要的是，當(dāng)企業(yè)雇傭員工保證生產(chǎn)時，還需要考慮員工跳槽、有效人才供給不足、員工能力不足、責(zé)任心欠缺等極其不易掌控且風(fēng)險極高的用人成本。

而反觀智能客服，除卻在前期需要做大量的業(yè)務(wù)訓(xùn)導(dǎo)外，其在往后的工作中效率都表現(xiàn)極高。例如，智能客服沒有生理局限，服務(wù)時長遠(yuǎn)大于人力;不存在情緒變化，可以維持標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)質(zhì)量。

更為重要的是，當(dāng)客戶業(yè)務(wù)存在明顯的波峰波谷情況時，智能客服可以在短期內(nèi)實現(xiàn)大批量復(fù)制，以應(yīng)對業(yè)務(wù)并發(fā)規(guī)模的波動，實現(xiàn)彈性運(yùn)維。

當(dāng)下，在5G技術(shù)逐步滲透之下，業(yè)內(nèi)提供智能客服、智能語音的廠商已不再少數(shù)。而目前較為“智能”的客服機(jī)器人，幾乎都已完成智能客服所需實施的初始搭建、上線運(yùn)營、效果優(yōu)化、持續(xù)維護(hù)等四個基本流程。

此外，目前智能客服已擁有搭建、運(yùn)營機(jī)器人所需的產(chǎn)品功能，以及專業(yè)實施運(yùn)營團(tuán)隊。而后，在科技的高度發(fā)展下，智能客服也將始終持續(xù)優(yōu)化迭代產(chǎn)品，為客戶提供更好的支持服務(wù)。

在人力成本急劇上升的時代，對于傳統(tǒng)客服行業(yè)進(jìn)行“降維打擊”的智能客服，正在逐漸發(fā)揮它的威力。

結(jié)合先進(jìn)算法與強(qiáng)大的計算能力，智能客服正逐步打造出一個強(qiáng)大的大腦，逐步在自然語言處理、聲紋識別、語音識別、圖像識別等方面取得的重大突破，為客戶提供精準(zhǔn)的智能客服服務(wù)。

時至今日，智能客服還未普及到人盡皆知的程度，大多數(shù)消費(fèi)者服務(wù)企業(yè)的客服系統(tǒng)仍然都是電話客服系統(tǒng)。但是，相信在不久的將來，隨著5G不斷的滲透以及視頻客服的流行，智能客服有極大的可能剝離人工，大幅度提高用戶體驗和服務(wù)效果。