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要說哪些職業最可能優先被人工智能所占領，客服這個崗位相信一定會得到不少提名——大量的重復勞動，高昂的人力成本，客服在今天仍被視為最沒有技術含量的工種之一。
毫無疑問智能客服能夠擊中企業優化服務過程中的痛點：
l 一方面，針對高頻次、高重復率的提問和海量客戶，高性能的智能客服機器人能夠提高工作效率，極大地降低人工成本。據統計，智能機器人客服可以解決85%以上的常見客服問題，一套智能客服系統可替代數百上千人工坐席的工作量。
l 另一方面，如何為客戶輸出更為全面的高質量的服務，更好地提升用戶在消費升級當中的體驗？Gartner的數據顯示全球89%的公司主要競爭領域就在客戶體驗，并預測，隨著企業想方設法提高客戶滿意度和降低運營成本，2019年虛擬客戶助手（智能客服機器人）的使用量將增至三倍。智能客服似乎更能滿足當下消費者們對于客戶服務的移動性、即時性和社交性以及多渠道化的需求。
然而在智能客服的落地應用的過程中，企業同樣要面對種種挑戰：一是存在人工智能無法應對用戶提問不清晰、提問流程的差異性和提問方式的多樣性等等問題；二是并非所有企業都擁有自主研發的技術能力和資金。
一個優秀的智能客服機器人，要在長期的交互過程中不斷學習和自我完善，達成對接收到的語句進行更精準的語義分析，能夠通過上下文關聯、場景管理、個性化推理等過程對自然語言進行準確理解，同時更需要積累龐大的知識庫，特別是在相關專業知識方面進行長期學習。
而幾度經歷轉型和挑戰的小i機器人，在智能客服這一領域，終于擁有了更大的話語權。日前，小i機器人入選雷鋒網發布的「AI 最佳掘金案例年度榜單」，并獲得“最佳智能客服獎”。該榜單根據企業提交的“解決方案/產品資料、商務合作（單個行業的業務統計）、企業自身情況”三個維度的信息，以20個明確評分項為標準，并同時邀請多位傳統企業CIO、系統集成商項目高管、AI企業解決方案負責人、投資機構合伙人、學界教授等數十位評委，對參選企業和脫敏后的信息，進行了第二輪分析評審。
早年間嘗試過VPA（虛擬私人助理）服務形式的小i機器人意識到，通用型人工智能目前還較難產生商業價值，轉為特定領域服務的人工智能或許才能得到相對更為廣泛的商業應用。小i創始人兼CEO朱頻頻表示，他們早在2006年就入局探索智能客服領域，這一市場發展到現在已形成以大中型企業如銀行、電信、電子商務等行業為主的格局，這也正是小i專攻的B端政企用戶群。主要做法是通過客服機器人系統，幫助政府和企業提升工作效率，來代替售前、售后的客服人員，回復各類客戶咨詢。
如今的小i已為近千家大型企業和政府單位提供智能機器人產品，單是金融領域的合作企業就接近100家，粗略統計，2017年的合作金額近億元。截止至去年12月，其服務用戶數超過8億，遍布100多個國家和地區，手握中國智能客服市場90%份額，小i能有這樣的成績絕非偶然。
小i的中文深度語義開放平臺主要依靠多年來數千億次交互積累的自然語言處理技術，為開發者和合作伙伴提供開放的接口。當前如百度、騰訊、訊飛都在這一方面有所投入，注重交互式語音語義的研發，面向更廣大開發者，但適合做語音助手的內容未必能適配專業領域的需求。朱頻頻告訴雷鋒網，像銀行等商業領域，客服交流過程中會出現大量的術語，銀行需要的產品技術與服務是要助其實現自身商業價值，而不是為了有客服而客服，這就必須建立在更專業的知識庫和更高標準的語義理解上。深耕行業做到專注，是小i能夠在業內形成超高占有率的核心因素之一。
以小i為浦發銀行打造的智能客服系統為例，機器人應用自然語言處理技術，領域內多項專利技術及海量行業知識庫和語義庫，幫助浦發銀行打造的高效先進的智能客服體系。該系統能夠確保良好的用戶體驗和應答準確率，支持高并發和平行擴展服務能力。
在浦發銀行，智能客服機器人覆蓋并打通電話熱線、網站、短信、QQ、微信和APP等全渠道，浦發銀行客戶可通過現有任何應用隨時隨地通過機器人獲得各類服務。
該智能客服系統通過漏斗式的服務方式，能夠顯著提升服務效率，分流大量人工壓力，降低人工服務成本，有效改善用戶體驗和提高用戶滿意度。
特別是在一直為人詬病的電話熱線上，小i機器人為浦發銀行打造的智能語音IVR，用戶可以在撥打電話的時候直接說出自己的需求，系統識別后可直接轉接到相應節點，一步即達，完全顛覆了過去傳統的多層按鍵選擇方式。使用智能語音IVR，電話熱線分流率可提升3.5%，語音導航準確率高達91%，客戶平均交互時長從127s降低到27s，電話誤轉率降低16%。
數據顯示，使用智能語音可有效提升IVR利用率，銀行每年可節省話務成本數千萬。
人工智能技術為金融服務所帶來的創新價值是多方面的，除了提升服務體驗和促進業務發展，還有綜合性的效益提升和運營優化。除了浦發銀行，小i機器人智能客服解決方案也被其他多個大型金融企業和機構所采用，正在幫助金融行業實現傳統呼叫中心向智能化客戶聯絡中心的轉型。據雷鋒網(公眾號：雷鋒網)了解，前50大銀行已有超過40家都采用了小i的智能客服系統，這一占比還在不斷增加。
當然，對企業而言，小i帶來的最顯著的改變是人工成本的縮減。以建行為例，智能客服的工作量差不多相當于9000名員工，僅在工資層面便可省掉一大筆天文數字。但智能客服的運用也不僅僅是為了成本——面對“智能客服取代人工”之類的言論，朱頻頻認為這并非為取代而取代，目的應當是要高效自動地完成那些大規模常規性、重復率高的服務需求；而在之前的人工服務體系也產生了大量的日志數據，機器學習可以一步步實現智能服務、智能機器人等不同層次的需求。
對于智能客服未來的發展藍圖，朱頻頻的設想更加具體可行：“以前的客服主要是被動地開展對外服務，但現在大量的營銷服務也可以投入到這一渠道來完成，這是很自然的一種延伸。”盡管小i已經占據了頗高的市場份額，但他希望并不止步于提供一個簡單的解決方案，而是能更快速地掌握到客戶企業的核心知識，再基于此打造更具執行力的服務體系，做到應用場景的深化。
然而，小i的進階之路也不全是一帆風順。朱頻頻直言，當前智能客服或者說人工智能市場的客戶需求著實強烈，但很多時候他們所見到的規劃都過于平面，大家容易產生太美好的設想，落地應用的完成度就會與期望值產生很大的落差。如何進一步減少客戶對人工智能落地的理解偏差，或許就是小i下一步要攻克的難關。
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