客服系统机器人行业分析（智能客服机器人公司排名）

本篇文章给大家谈谈客服系统机器人行业分析，以及智能客服机器人公司排名对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享客服系统机器人行业分析的知识，其中也会对智能客服机器人公司排名进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、人工智能客服在不断发展，那未来客服行业的前景是什么样？
• 2、智能客服机器人与传统客户服务方式相比有哪些优势?
• 3、什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？
• 4、单凭NLP撑起客服机器人？恐怕你对NLP有什么误解 | 爱分析调研

人工智能客服在不断发展，那未来客服行业的前景是什么样？

传统客服多痛点催生智能客服需求增长

传统客服多是依托人工提供相应的咨询和业务服务，各行业企业都存在对客服人员的需求。近年来，随着我国人口红利的消失，各单位用工成本不断增加，且由于客服人员的专业水平不一、精力有限等因素的约束，传统客服逐渐暴露出效率低、智能化程度低、多渠道能力较弱等问题。

受我国互联网经济的发展，业务咨询渠道也从单一的电话咨询转变由***、微博、App、网页等多渠道转变，传统客服人员无论是在时间精力，还是在用工成本上，其弱势地位逐渐显现。

客服作为企业业务发展的助推器，对公司的发展有着至关重要的作用，各时期均在依托相关的技术促进客服软件的开发和发展，为客服智能化的发展奠定了基础。1990-2000年，互联网在我国尚未得到普及，此时的客服软件以传统呼叫中心为主。2000-2010年，随着我国互联网的普及，PC网页在线客服+传统客服软件同步推进。2010年以后，基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件出现，客服机器人进入商业化应用阶段。近几年，受底层AI技术如NLP技术、深度学习技术、语音识别技术的完善，客服软件逐渐向智能化方向发展。

智能客服的优势突出，产业链不断完善

新时期，相比于传统客服众多问题的暴露，智能客服利用NLP技术、提升了自然语言的处理能力，相比于人工客服，智能客服可以连续24小时在线，并且实现全渠道的介入，极大的提高了客服的工作效率。而且，智能客服的发展完全从行业发展痛点出发，能够实现会话转接和人机操作同步执行，充分的实现了由原来的大量人工客服模式转变为智能客服+少量人工客服模式。

另外，据权威统计，智能客服在应用中已经能够解决85%的常见问题，且其花费是人工客服支出的10%，极大的满足了企业“降本增效”的发展愿望。

智能客服行业发展是依托上游基础设施厂商、技术提供商的技术供应，到中游产品服务厂商、再到中下游系统集成商的产业链构成。但是，近年来，以Udesk、智齿科技等为代表的智能客服公司正通过SaaS和AI技术重塑客服行业原有产业链格局，完善行业的发展。

资本助力加速智能客服行业突破性发展

目前，我国基本形成了以Udesk、智齿科技为第一梯队、逸创、晓多等为代表的第二梯队的行业竞争格局。从7家行业较有竞争力的企业看，企业区域相对集中，其中3家成立于北京、2家成立于四川。而代表性企业的底层技术以机器学习、自然语言处理、语音识别和大数据分析技术为主。现阶段，电商、金融、教育等是主要的服务领域。

从代表性企业的投融资情况看，小i机器人已经完成了总计超亿元的D轮融资，Udesk完成了超5亿元的资本融资。2018年以来，其余企业也纷纷受到资本的青睐，资本助力将加速行业的发展和企业竞争力的提升。

服务流程完善，行业增量需求达500-800亿

智能客服系统在传统客服系统的基础上，考虑了现阶段所有可能的客户接入渠道，以智能客服机器人为主，结合人工在线客服，人机协作，为客户提供服务+营销策略。在此基础上，依托数据存储和分析技术，对客服进行培训学习，并依托客服接入的数据，形成对客户需求的数据化的分析，促成精准营销。

根据前述产业链分析，当前中国客服软件市场主要由电信运营商、呼叫中心设备厂商、传统呼叫中心厂商、传统客服软件厂商、系统集成商、云客服SaaS厂商、客服机器人厂商等构成。据鲸准研究院的分析，目前云客服企业所在的语音呼叫中心和在线客服两块存量市场看，其市场规模约为100-150亿元。而从增量市场看，以目前约500万的全职客服为基础数据，以年平均工资6万计算，再加上硬件设备和基础设施，整体规模约4000亿人民币。按照40-50%的替代比例，并排除场地、设备等基础设施以及甲方预算缩减，大概会有200-300亿规模留给智能客服公司。除了直接渠道客服人员，AI公司业有可以依托智能交互设备，获得200-300亿元的设备空间。

未来，随着我国人口红利的进一步消失，人力成本不断上涨，在用工成本不断增加及业务接入渠道增多的影响下，减员增效已经成为企业经营共识。随着科技的进步，越来越成熟的AI技术运用其中，传统人工客服模式逐渐向智能客服转型升级。而从未来行业的发展趋势看，无论是在技术层、应用层还是产业链等领域等将得到快速发展。除此之外，依托智能客服收集到的大量数据，反观客户需求，通过延伸服务，实现对数据的分析和利用，为行业发展提供新机遇。

以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国呼叫中心产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

智能客服机器人与传统客户服务方式相比有哪些优势?

一洽客服客服系统机器人行业分析的场景化多业务机器人在企业中的运用有以下优势客服系统机器人行业分析：

1、对话方面：快速、精准应答客服系统机器人行业分析，轻松应对海量咨询客服系统机器人行业分析，过滤大量重复简单问题；24小时在线节省人力成本。

2、人机协作：人工客服与机器人配合提高服务效率；机器人辅助新人上手工作，智能引导客户自助服务。

什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？

关于智能客服客服系统机器人行业分析，360百科给出如下定义：

智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动 问答系统 、推理等等技术行业，智能客服不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

这一长段专业化的语言说下来，估计非行业人士都被说蒙了。

在大多数人的认知里，智能客服就是打开网页客服弹出来的千篇一律的机器人，回答问题从来不在点上，让人恼火，所以大多数人的选择是直接跳过，转人工客服。

在此说明，智能客服=AI客服+传统客服（在线客服+工单客服+呼叫中心），这里的AI客服指的是AI在客服系统的能力。上面说到的机器人问答只能是它的冰山一角，而且是之前的，现在已经做的好很多了。

客服系统机器人行业分析我们来简单说一下AI客服，这里我们不提智能客服的全渠道接入、一体化的整合、大数据分析、开放性与定制化，我们只聊AI方面的。小能的AI客服有三大特性；

1、垂直场景的业务渗透与交互能力；

2、全流程的人机协同的能力；

3、训练师平台带来的知识库构建能力。

1、垂直场景的业务渗透与交互能力

对于行业大量重复的访客咨询，传统的机器服务就是简单问答，智能场景则可以很好的解决这个问题。拿电商行业来说，可以将访客和企业业务的数据进行关联，智能、精准的对访客进行优惠活动咨询、商品推荐、退换货处理、售后，以及营销等问题的处理

小能客服采用了超媒体+智能代理的模式，利用AI可以实现80%高频业务的自动办理，交互形式也非常智能，超级炫酷，有效提高企业的形象。

2、全流程的人机协同的能力

AI客服会渗透到客服的各个环节，利用AI的能力来优化业务，辅助人工，或产生功能的革新。

一个完整的客服系统，其流程是从客户从多渠道进入开始，客户先是被识别出来，然后进入分配系统，根据预制的或动态的分配机制分配到相应的客服组，然后再根据优先级的不同或插入相应的队列，或直接进线，进入咨询对话过程，咨询结束后离开。

在这一过程中，AI首先能够给予大数据智能识别出客服的身份，然后进行动态分配，然后辅助人工进行业务处理，这个过程的智能辅助、实时质检监控 智能营销等智能功能不但能大大提高客服工作效率，还能提高服务单满意度，提高订单转化率。

举个例子来说明：

某个电商网站的老顾客张先生，因为经常买东西，AI客服就能够根据他以往的消费记录及活跃度指标识别为高等级的顾客，所以无需排队可以直接进线。在张先生进入在线客服时，对话框内就会弹出“嗨，张先生，好久不见“，如果是通过电话的方式打进来，AI客服也能在听到他声音的时候，利用语音识别技术识别出，并语音回复同样的内容。

客服在与张先生聊天的过程中，AI会依据谈话的内容启动上下文识别、语义分析来自动搜索出相关内容，供客服选择回复，这对于业务量大或新客服来说，是非常好的解决方案。并且，在谈话过程中，AI还能根据情绪识别、关键字及行为来实时质检，如果客服态度不好或者回复的内容有问题，就会实时给出提醒，问题严重的话将会拦截客服的回复，避免给客户造成不好的影响。

3、训练师平台带来的强知识库构建能力

      智能客服离不开知识库的配置，很多企业因为没有专业的人才，在知识库的构建过程没有办法做到与业务的有机融合，导致问题解决率不高。在后期的知识库不断填充过程还会越来越冗余，导致我响应速度变慢。

      小能的训练师平台可以做到利用AI的能力自动对知识库进行清洗、对业务问题进行分析与聚类，找出核心热点问题。还能够利用机器深度学习来自动对知识库进行梳理，删除冗余的寂静词，增加热点位置问题的回复。客户还可以直接购买小能的训练师平台+训练师服务，帮助企业建立一套完善的数据里，同时为企业培训训练师人才。                                                                                                                                                                                                                                              

其他

AI客服只是开始，未来会更加注重拟人化与营销方向的研究,做到全服务过程的无机器感知，提高用户体验。通过大数据及其他功能来提高AI的营销能力，为企业的销售转化率做出更多贡献。

单凭NLP撑起客服机器人？恐怕你对NLP有什么误解 | 爱分析调研

调研 | 李喆 洪军

撰写 | 洪军

随着NLP技术客服系统机器人行业分析的兴起以及google的bert模型开源，不少新兴企业开始进入客服机器人领域，市面上逐渐出现客服系统机器人行业分析了一大批质量参差不齐的客服机器人。其中大多数只能完成某个场景的验证，在深入做复杂场景时往往无所适从，真正具有竞争力的产品可谓是凤毛麟角。

众多企业以NLP作为噱头大肆宣传，但其中真正能经得起考验的产品却少之又少。

主要原因在于，单纯地利用NLP技术只适合于回答一些规范性的问题，例如实体属性、关系的问答，并不能够完全解决客服机器人的全部实际问题。

实际上，rule base、深度学习、NLP技术在客服机器人实际应用过程中拥有各自的优势。

rule base适用于一些常见问题的场景，通过关键词匹配、快速搜索，能够快速、准确的进行问答；深度学习适用于一些泛化类的意图问题，他能够基于上下文语义理解，更好的服务客户；而知识图谱适用于一些规整的问题，例如实体属性的问答。

因此，想要做好一款智能高效的客服机器人，只有以海量的数据为基础，在实践中运用不同技术对产品进行不断打磨，才能带来媲美人工的舒心服务。

云问 科技 基于rule base、深度学习、NLP等技术针对具体问答场景提供不同的技术，大幅提高了客服机器人的智能化水平。

云问 科技 是一家客服机器人供应商，并在客服机器人基础上提供质检、培训等增值服务，帮助企业在服务和管理上更加高效智能。

与同行业其他公司相比，云问 科技 最大的特点在于技术融合性与庞大知识库。云问 科技 综合rule-base、NLP、深度学习等技术搭建了客服机器人底层平台，并构建了一个拥有50多个细分行业的知识图谱与常见问题问答的知识库，将不同知识库内容搭载在底层平台上为金融、电商、政务等行业提供相应的客服机器人。

在服务的场景上，云问 科技 提供的客服机器人以接待、咨询等呼入场景为主，包括售前与售后环节，主要以文本形式进行交互问答，且可以进行业务咨询全覆盖，以及多群体访问。

除客服机器人之外，云问 科技 还提供企业内部人事、IT、财务等自动咨询和系统服务问答调用的智能服务平台以及实体机器人等增值服务。

目前，云问 科技 客服机器人以本地化部署方式收费，第一年运维免费提供，之后每年会收取20%的维护费用。企业内部智能服务系统以SaaS订阅方式收费，订阅费用根据API调用量决定。

客户方面，云问 科技 以金融、政府、IT行业的中大型客户为主，典型客户有国泰人寿、华夏保险、海南省人民政府、腾讯等。

云问 科技 在2013年成立之初，就采用rule

base技术上线了第一款文本客服机器人。

但单纯的使用rule base技术应用场景有限，只在一些频繁性的问题问答较为适用。于是，在2015年，云问 科技 引入深度学习技术，并上线了第一款在线客服系统，可以同时满足多人的在线自动问答，并增加了问答内容范围。

随着客户对客服机器人准确率的要求越来越高。2017年7月，融合了NLP技术的云问客服机器人上线，在一些规范性的实体属性、关系的问答情形精确度大幅提高。

现如今，云问 科技 在针对客户的需求时，已将三种技术融合的游刃有余。由于不同企业的FAQ库与知识图谱略有不同，如何在较短的时间内提供高效智能的产品变得尤为重要。而云问 科技 恰好精于此道。云问 科技 经过6年的专心打磨，已经熟知在哪些问答问题上应该使用哪种技术、哪种模型，技术转化为产品能力居行业领先水平。

在产品实际部署时，由于需要了解客户的需求，构建企业的知识图谱，因此，部署时间通常为3-6个月。而云问 科技 与中大型客户从开始接触到最终产品落地只需要1-3个月，其中产品实际落地时间往往在1个星期之内，工程化能力同样出众。

目前，云问 科技 经过长达6年的积累，已经构建了一个庞大的知识库。该知识库由50个细分领域FAQ（FrequentlyAsked

Questions）与知识图谱组成，行业包括政务、金融、物流、电商等。

知识库的建立，一方面为技术的优化提供数据基础。另一方面，将不同行业的知识库与底层客服机器人系统相结合，可以快速实现不同领域的产品落地，加快市场拓展进程。

此外，云问 科技 目前服务的典型客户包括国泰人寿、华夏保险、腾讯等，示范效应显著，良好的口碑也为云问增色不少。

以客服机器人为切入点，向企业内部智能服务场景延伸

未来，云问 科技 将以智能高效的客服机器人作为切入点，与企业建立友好合作，并不断深入挖掘企业其他智能服务需求，提高客户的LTV。

若只提供单纯的客服机器人，其客单价往往不高，单个的客服机器人价格在10-100万之间，具体根据企业的产品需求而定。客服机器人为一次性付费产品，之后每年会收取10%-20%的运维费用，但收入都相对较少。

因此，云问 科技 需要不断挖掘客户需求，提供更加丰富、智能化的产品。云问 科技 将会和一些大型企业，包括美的、海尔等进行深入探讨，挖掘他们的需求，方向上包括企业内部IT场景、员工培训、企业知识管理等。

考虑到后续在企业需求扩展时，多为定制化产品情形，云问 科技 把软件做了很好的分层，通过构建通用底层平台，从而能够快速为不同企业提供不同产品。

爱分析从技术、场景理解、客群、获客等四个维度对云问 科技 进行评价。

技术： 2013年开始做客服机器人，综合了FAQ、深度学习、NLP三种技术为客户提供最高效的客服系统，经验丰富，技术较强。在针对不同客户的FAQ与知识图谱时，知道采用何种技术和模型解决特定场景下的问题，使得提供的客服机器人精度更高。

场景理解： 公司所在客服机器人领域，产品需求旺盛，市场规模为千亿级。想要做好一款智能高效的产品较难，技术与数据将会是核心竞争点。公司经过6年的积累，形成了50个细分行业的知识库，不仅能为模型优化提供数据，还能加速产品落地，扩大市场占有率。

客群： 以中大型客户为主，行业覆盖金融、电商、政府等，典型客户包括国泰人寿、华夏保险、海尔、美的、腾讯等，示范效应显著。中大型客户比小型客户对客服系统的需求强烈，客户粘性强，付费能力强，可深入挖掘空间大。

获客： 以直销为主，销售人员为50人。公司成立6年，中大型客户300家，SaaS型订阅客户数量数百家，客户数量较少，获客能力有待加强。

近日，爱分析专访云问 科技 创始人兼CEO王清琛，就客服机器人发展趋势与云问 科技 业务发展进行了深入交流，现摘取部分内容如下。

爱分析：在场景选择上，为什么云问 科技 选择接待机器人而不是外呼机器人？

王清琛： 主要是因为不同公司的 历史 发展和技术侧重点不同，例如，如果一家公司以前是做语音的，就很容易从呼叫机器人切入，但我们之前是做文本识别的，就容易从文本切入。

外呼场景相对来说比较容易，因为他们都是有目的、有话术、相对封闭的场景。但是呼入场景很难做深。呼入机器人需要有强大的知识库做为支撑，当一个电话呼入进来，对话不可控，用实体、边的属性很难实现全部的对话功能。所以做呼入机器人不仅就需要NLP技术、以及强大的知识库，还需要其他能力，这样才能把整个问答过程支撑起来。

爱分析：在实际落地时，客户完全会用客服机器人服务，还是一些简单的场景让客服机器人去做？

王清琛： 这些情况都有。主要是市场对客服机器人的认知度在不断变化。现在的发展趋势由原先的以人工客服解决为主转化为以智能客服为主。

例如，以前，客户会在人工客服下班的时候使用机器人服务。后来，逐渐在人手不够情况下使用机器人。现在大多是先使用机器人进行服务，在无法进行回答时再使用人工。未来预计会慢慢的只在有客户投诉的时候再使用人工客服。

爱分析：云问 科技 是只做客服机器人本身，不做在线客服系统和呼叫中心吗？

王清琛： 对。我们一直都是只做智能这一块，包括语义分析、语义理解。

爱分析：云问 科技 一直不做偏人工客服系统的原因是什么？

王清琛： 云问从一开始觉得，智能是未来的方向，我们会投入更多的精力在这方面。而在人工客服系统方面，无论从运营、渠道角度，都有很多厂商在做，我们也就没有过多涉足。

爱分析：现在最终判断客服系统与场景结合程度好坏的指标有哪些？

王清琛： 指标有很多，大型客户在招标问答系统时都有一套评价体系，主要包括多轮对话的轮次、语义的识别、模糊匹配、知识的理解、语义的泛化。

爱分析：现在一套中大型的客户，部署周期需要多长时间？

王清琛： 大概需要1-3个月，主要时间花费在与客户沟通交流，了解客户的需求，构建他们的知识图谱。我们会基于我们的方法论构建一些通用的知识图普，然后会为企业构建一些深度的企业知识图普。

爱分析：云问 科技 认为rule base、深度学习、NLP技术厂商都可能会转向客服机器人领域吗?

王清琛： 任何一条路的可能性都有。在我们看来，不管是分词技术、还是用自然语言处理的技术做一些特定语的提取，都会解决某一个环节的产品，但不能解决整个问题。

客服机器人是一个技术的结合，不同的环节用不同技术效果会不一样。我们更多的用底层技术打起，从最底层分词的技术做起，提供整个的一套服务，我们服务对话机器人在问答效果上优势明显。我们认为主要原因是技术的融合，而不是某一项技术引领行业的发展。

例如，我们在做意图识别，遇到过一个超过200个选项的意图识别。当时尝试了很多算法，最后选择了深度学习算法，他的算法效果比其他算法准确度高十个百分点。

爱分析：在2017年之前，云问有用到知识图谱技术吗？还是等知识图谱技术成熟了之后再用？

王清琛： 知识图谱技术一直存在，高校也一直在研究。2017年开始有应用在机器人方向的导向。但是，知识图谱适合在特定场景下使用和擅长场景，并不是全部适用。知识图谱我们很早用过，但是在技术链中，他只是其中的一个环节，不能替代全部。

爱分析：用NLP技术应用在呼入场景时，会有哪些问题？

王清琛： 如果只用NLP技术解决呼入场景时，会使得效果大大削减，它可能只是在某一些场景会有好的效果。因此，需要针对用户具体的问题使用不同的方法，知识库会作为基石，但上面需要叠加很多的不同技术。

爱分析：机器是没有常识的，云问 科技 这边有什么解决方式？

王清琛： 随着技术的进步，未来一定会有相应的产品出现。我们也会构建，主要依靠知识库的积累，现有的数据来源比如有FAQ的数据，非结构化的文档资料，结构化的数据，通过NLP技术也可以快速的搭建针对问答的一套知识库。未来，将会去做知识库的自动理解和自动构建，这也是我们一直核心研发的智能辅助型的工具。

爱分析：多轮对话会是技术难度更高的一个点吗？

王清琛： 多轮对话的复杂度高，相对来说难度点是既能实现不同场景的多轮对话，又能满足高度定制化的需求。单纯的多轮对话技术难度不是很难，主要把各项NLP技术做一个综合的融合，就能解决这些问题。所以具体环节的落地更多的是工程化的工作，只做纯技术不结合业务还是不太适用。

目前我们能够完成10-20轮之间的多轮对话。

爱分析：去年google开源bert技术，会对行业会产生什么影响？

王清琛： 我们其实已经在逐步看到bert在行业内的影响力，云问目前已经在开展这方面的 探索 ，初见成效，相信未来bert潜力无限。

爱分析：云问 科技 未来的发展规划是什么？

王清琛： 主要还是一点：AI变革企业服务全链条，包括企业的对内服务以及对外服务各个环节。

我们将侧重于深耕客服机器人在各个行业的业务场景、机器人理解的能力、以及是否能给企业创造更多的价值。现在我们已经安排业务人员对各个行业进行深入的调研，了解各个行业的痛点。我们也将制定全链条全环节智能化的解决方案。

爱分析：云问 科技 下一步往企业内部延伸，具体打算怎么做？

王清琛： 我们会和一些大型的企业，包括美的、海尔等，做一些深入的探讨，方向包括企业内部IT场景等。我们接触的很多客户都是大型客户，他们的业务数据异构程度、应用场景都比较高，这个会导致定制化产品比较重，所以我们把软件做了一个很好的分层，对于未来发展方向并没有限制。

爱分析：在多维表格方面，云问 科技 和一些金融公司做的方向是一样的吗？

王清琛： 我不太评价别人是怎么做的，我们是基于知识场景出发，去做表格理解、解读的能力。基于NLP技术，针对表格做一些深入化的理解和产品功能的提炼。

爱分析：云问 科技 后续会提供质检系统、销售系统等吗？

王清琛： 会的，只是目前我们主要精力还不会放在这些方面。

爱分析：云问 科技 会考虑NLP应用在其他场景吗？

王清琛： 我们会考虑做一些行业的定制深入优化，通用性不会那么多。今年云问已经成立了某些行业的业务线，做这些行业的深入挖掘和深度定制。

我们下个阶段可能会探讨NLP在保险、公共事业服务、交通物流等场景的产品落地。

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