環(huán)信CEO劉俊彥表示：“很多甲方公司已經(jīng)認(rèn)識到智能客服機(jī)器人的可用性，所以很多傳統(tǒng)行業(yè)的大企業(yè)今年拿出預(yù)算要上線客服機(jī)器人，可以說今年開始進(jìn)入大規(guī)模商業(yè)化階段。我們預(yù)計(jì)智能機(jī)器人未來市場規(guī)模至少是百億級。”Gartner數(shù)據(jù)顯示，全球89%的公司主要競爭領(lǐng)域就在客戶體驗(yàn)，同時Gartner預(yù)測，隨著企業(yè)想方設(shè)法提高客戶滿意度和降低運(yùn)營成本，2019年虛擬客戶助手(智能客服機(jī)器人)的使用量將增至三倍。

　　隨著消費(fèi)升級的推動，中國從勞動密集型轉(zhuǎn)向看重服務(wù)質(zhì)量，從價格敏感逐步向服務(wù)體驗(yàn)敏感轉(zhuǎn)化；中國社會移動化的趨勢，用戶無時無刻不在移動終端上，用戶傾向用手機(jī)隨時隨地聯(lián)系客服，現(xiàn)在對客服的請求量比以前呈指數(shù)型增加；隨著人口紅利消失，勞動力成本和工具成本倒掛，年輕人不愿意再從事這種簡單、枯燥的客服工作。這些現(xiàn)狀和矛盾，都促使了智能客服機(jī)器人的興起和迅速落地。

　　智能客服機(jī)器人的應(yīng)用有著顯而易見的優(yōu)勢。首先，提高用戶感知，為企業(yè)在線客服、新媒體客服等提供統(tǒng)一智能的自助服務(wù)支撐，降低了用戶問題得到解決的難度和復(fù)雜度；其次，提升服務(wù)效率，縮短咨詢處理時限，分流傳統(tǒng)人工客服壓力，節(jié)省服務(wù)成本；再次，快速收集用戶訴求和行為數(shù)據(jù)，支撐產(chǎn)品迭代優(yōu)化。

　　然而，如何才能科學(xué)的評測和選型智能客服機(jī)器人?《智能客服機(jī)器人之客戶服務(wù)行業(yè)最佳實(shí)踐》報告給出了答案。

　　據(jù)Gartner報告顯示，目前聊天機(jī)器人主要分為兩個大類：閑聊機(jī)器人與任務(wù)目的導(dǎo)向機(jī)器人。其中，閑聊機(jī)器人的主要目的是和用戶交流情感，不一定需要解決實(shí)際問題，即我們通常所說的搭訕。這類機(jī)器人的代表是微軟小冰，比如當(dāng)用戶問“明天天氣怎么樣?”，閑聊機(jī)器人不一定會給出正面回答，而是回復(fù)“你自己不會去查嗎?”

　　個人助理機(jī)器人主要目的是為用戶提供一些服務(wù)，如設(shè)置提醒、查天氣、訂票、對其它設(shè)備的控制等，這類機(jī)器人的代表有Siri、微軟Cortana、亞馬遜Alexa。

　　客服機(jī)器人則是指幫助客服回答問題提高人工客服效率的機(jī)器人，目前商業(yè)領(lǐng)域有眾多服務(wù)于企業(yè)智能客服的機(jī)器人廠商。

　　與閑聊機(jī)器人不同，這兩類機(jī)器人都會幫用戶真正解決問題，如同樣對于“明天天氣怎么樣?”的問題，用戶會收到更加具體如“明天天氣：晴，4C/15C”的回復(fù)。

　　當(dāng)虛擬機(jī)器人讓企業(yè)客服也逐漸步入人工智能時代，對智能客服機(jī)器人有著更高的需求和要求，而不是簡單的“賣萌陪聊”。換句話說，陪聊型機(jī)器人顯然不是智能客服的最佳選擇。對進(jìn)行咨詢的用戶而言，最基礎(chǔ)的需求就是優(yōu)良的客服體驗(yàn)。對企業(yè)而言，除了客服體驗(yàn)之外，如何解放人力成本同樣是關(guān)注的重點(diǎn)。

　　以教育企業(yè)新東方為例，新東方有較強(qiáng)的服務(wù)+轉(zhuǎn)化的需求。目前，新東方的主要校區(qū)都有上線環(huán)信智能客服機(jī)器人，極大的解決了效率問題。以前，有很多重復(fù)的售后咨詢問題消耗著商家大量的客服資源。如學(xué)生問“幫我查一下課程老師”，客服要回答“給我課程號”；學(xué)生不知道的情況下，還需要再提供手機(jī)電話。等客服按著給到的信息查完，這個過程通常要耗時五分鐘，并且這種高頻場景在其余行業(yè)也都時刻在發(fā)生著。而這種情況通過環(huán)信的多輪對話機(jī)器人完全就可以完全解決，可以幫人工客服解決大量簡單重復(fù)的問題，提升效率。

　　一般來說，智能客服機(jī)器人問題按照業(yè)務(wù)場景主要分為售前銷售和售后服務(wù)兩大類。

　　售前銷售的特點(diǎn)是引導(dǎo)需求變具體，通常會以銷售為導(dǎo)向，需要非常多的技巧，更加個性化和藝術(shù)化，所以售前銷售場景下，除了機(jī)器人單輪對話、多輪對話、API?集成，還會用到人機(jī)協(xié)作，其中尤其對多輪會話和人機(jī)協(xié)作有更多的應(yīng)用。

　　售后的特點(diǎn)是問題通常為一些重復(fù)性的服務(wù)性請求，比如退貨，查訂單，故障報告。在這種情況下，會使用到機(jī)器人單輪對話、多輪對話以及?API?集成，其中對單輪會話有更多的應(yīng)用。

　　Gartner報告顯示，單輪會話是指簡單的一問一答，問題可以用一句話來描述，不依賴于上下文。比如問“你們發(fā)哪家快遞”。答“我們發(fā)中通”。在客服場景下，大量的問題都是這樣的單輪問答。一般這樣的問答依賴于一個知識庫，機(jī)器人從知識庫里檢索相似的問題，給出答案。

　　不過，說來簡單，但真正想完成更流暢、體驗(yàn)更好的單輪會話同樣有三個難點(diǎn)：

　　其一，需要識別同一問題的不同表達(dá)方式。譬如，“你們快遞是用哪家”，做得不好的機(jī)器人，就需要把很多不同問法都輸入到機(jī)器人的知識庫里。而做得好的機(jī)器人，只需要輸入其中一個問法，其他的近似問法即可自動識別，返回一個相同的答案“親，我們快遞是申通和順豐。”

　　其二，理解語義細(xì)微差別，處理差異性問法。高可用的機(jī)器人會以詞+句式理解問句語義，即使問句相似，但語義存在差別，會自動匹配到對應(yīng)的不同答案。比如你干嘛的?你在干嘛?你干嘛��！這三個句子從用詞來說，看上去都差不多，但其實(shí)表達(dá)意思完全不同，機(jī)器人系統(tǒng)能否正確識別，十分考驗(yàn)技術(shù)功力。

　　其三，聚類高頻問題，自動學(xué)習(xí)優(yōu)化知識庫。除了算法層面優(yōu)化，要提高召回率和準(zhǔn)確率，就需要完善知識庫。這里指的并非是人工補(bǔ)充知識庫，而是指機(jī)器人需要有自主學(xué)習(xí)能力，即機(jī)器人根據(jù)歷史對話數(shù)據(jù)，自動總結(jié)及挖掘不在知識庫內(nèi)的高頻問句，補(bǔ)充和完善知識庫。

　　不過，在客服場景中，很多問題不能通過簡單的一問一答單論會話解決。比如當(dāng)顧客提問訂單什么時候能到?機(jī)器人回答請?zhí)峁┯唵翁�，然而顧客很有可能記不住訂單號，這時就需要機(jī)器人參考上下文信息，引導(dǎo)顧客提供其他信息或數(shù)據(jù)進(jìn)入下一輪對話，直到準(zhǔn)確回復(fù)用戶想要的答案。

　　如何評價多輪會話的效率?這主要通過任務(wù)完成率和多輪會話開發(fā)定制的快速簡單程度。一個多輪會話機(jī)制，成功結(jié)束的會話數(shù)量越多，則說明任務(wù)完成率相對較高，從而說明該多輪會話的可用性更好。

　　從技術(shù)角度，多輪會話比單論對話的難點(diǎn)顯然要更多，這主要體現(xiàn)在準(zhǔn)確的進(jìn)行語義理解，狀態(tài)管理和個性化語言生成，預(yù)裝行業(yè)知識圖譜、預(yù)構(gòu)建行業(yè)業(yè)務(wù)場景，第三方系統(tǒng)集成這四方面。

　　此外，人機(jī)協(xié)作在智能客服領(lǐng)域同樣不容忽視。單輪會話和多輪會話經(jīng)常用于企業(yè)的售后場景，而在售前場景中，企業(yè)客服不僅要擔(dān)負(fù)問題解決的任務(wù)，還要擔(dān)負(fù)銷售轉(zhuǎn)化和成單的任務(wù)。尤其當(dāng)企業(yè)獲客成本很高，潛在客戶線索非常珍貴，直接交給機(jī)器人接待很容易造成流失。因此這時由人工客服負(fù)責(zé)接待，機(jī)器人進(jìn)行輔助，是更可行的方式。當(dāng)客戶提出問題，機(jī)器人會根據(jù)自身的機(jī)器體系和歷史會話數(shù)據(jù)計(jì)算，向人工客服推薦答案。

　　經(jīng)過長期的積累，目前環(huán)信已經(jīng)夯實(shí)了三方面的硬實(shí)力。

　　首先，技術(shù)團(tuán)隊(duì)上，環(huán)信有30多人的人工智能團(tuán)隊(duì)，其中算法的人占了一半。經(jīng)過一年半的研究，環(huán)信在基礎(chǔ)算法上做的已經(jīng)比較深入，摸得比較透。

　　其次，工程能力，環(huán)信全公司270人，工程師有170人。工程團(tuán)隊(duì)有很好的正反饋，客戶要什么，然后迅速給用戶去實(shí)踐和試錯，不足之處繼續(xù)改進(jìn)，這是好的工程產(chǎn)品的做法。因?yàn)橛锌蛻舻膶?shí)踐，所以工程化的迭代速度很快。整個環(huán)信的工程師團(tuán)隊(duì)都在支持著AI團(tuán)隊(duì)的每一次迭代。

　　再次，數(shù)據(jù)層面，客服系統(tǒng)每天下發(fā)大概幾百萬條消息。并且在證券、保險、教育等這些有價值的行業(yè)中有大量的行業(yè)支持和行業(yè)知識圖譜。

　　2017年，環(huán)信整合旗下即時通信云、移動客服、智能客服機(jī)器人和主動營銷產(chǎn)品線，推出環(huán)信CEC(Customer Engagement Cloud)，向企業(yè)提供從客戶互動渠道、到客戶服務(wù)、再到精準(zhǔn)營銷的全流程客戶互動解決方案。像教育、保險、金融公司這樣高客單價的行業(yè)客戶，是環(huán)信關(guān)注的重點(diǎn)。這些客戶具有兩個鮮明特點(diǎn)，一方面，高客單價、高粘性互動；另一方面，高客單價客戶對定制化服務(wù)水平格外看重，所以環(huán)信在深刻理解客戶畫像的情況下，做高定制的一體化互動解決方案。

　　現(xiàn)階段，環(huán)信的智能機(jī)器人可幫企業(yè)主降低約80%的客服工作量。首先，支持菜單導(dǎo)航功能，通過層級式引導(dǎo)幫助客戶獲取準(zhǔn)確答案，提高用戶體驗(yàn)；其次，預(yù)置行業(yè)知識庫，行業(yè)相關(guān)的常見問答可以一鍵擁有，節(jié)約創(chuàng)建知識庫時間；再次，可導(dǎo)入客戶現(xiàn)有知識庫，無需重新錄入。智能機(jī)器人在與人工客服的交互過程中不斷學(xué)習(xí)，優(yōu)化知識庫，提高應(yīng)答準(zhǔn)確率；第四，機(jī)器人與人工客服之間無縫調(diào)度，切換至人工客服后依然可以使用智能應(yīng)答簡化搜索提高服務(wù)效率。

　　2016年環(huán)信作為國內(nèi)唯一的SaaS廠商榮膺Gartner 2016 Cool Vendor，2017年3月環(huán)信剛獲得由經(jīng)緯中國領(lǐng)投、銀泰嘉禾跟投的1.03億元C輪融資，顯示出包括國際頂級研究機(jī)構(gòu)和資本市場對于環(huán)信商業(yè)模式和發(fā)展前景的認(rèn)可。正是得益于包括紅杉資本、經(jīng)緯中國、SIG和銀泰嘉禾的鼎力支持，保障了環(huán)信持續(xù)巨額的研發(fā)投入，形成了公司業(yè)務(wù)發(fā)展的正向循環(huán)。

　　目前，環(huán)信的三條主要產(chǎn)品線中，即時通訊云和移動客服產(chǎn)品線分別都已經(jīng)開展了三四年時間，兩個產(chǎn)品線本身均已接近盈利。同時，在產(chǎn)品能力、團(tuán)隊(duì)建設(shè)、品牌建設(shè)、客戶影響力建設(shè)等方面，都已經(jīng)做得很成熟。因此，獲得C輪融資之后，環(huán)信主要會在兩個方面加大投入。首先是人工智能產(chǎn)品線的深化布局，這代表了行業(yè)和企業(yè)自身未來的發(fā)展方向；其次，打造更強(qiáng)大的銷售團(tuán)隊(duì)，今年環(huán)信的銷售目標(biāo)是1個億，這顯然需要一個更強(qiáng)大的銷售團(tuán)隊(duì)來支撐。

　　環(huán)信的中期目標(biāo)是爭取在今年底實(shí)現(xiàn)盈虧平衡，明年實(shí)現(xiàn)盈利，并且計(jì)劃兩年左右時間去沖擊國內(nèi)創(chuàng)業(yè)板IPO。截至2016年年底，環(huán)信移動客服共服務(wù)了近6萬家商業(yè)客戶，涵蓋保險、銀行、電子商務(wù)、教育O2O等多個領(lǐng)域的眾多標(biāo)桿企業(yè)。這些企業(yè)包括泰康在線、中意人壽、中信證券、國美在線、優(yōu)信二手車、新東方、新浪微博、鏈家、58到家等。