智能客服 风投（智能客服头部公司）

本篇文章给大家谈谈智能客服 风投，以及智能客服头部公司对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能客服 风投的知识，其中也会对智能客服头部公司进行解释，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、AI人工智能客服机器人在市场上的投资前景如何?
• 2、纯粹的金融科技行业分析（通俗易懂最好）
• 3、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？
• 4、人工智能在金融领域的应用
• 5、人工智能有多火爆
• 6、人工智能应用在金融领域的关键技术

AI人工智能客服机器人在市场上的投资前景如何?

原标题智能客服 风投：2018年全球服务机器人市场现状及前景分析 智能服务机器人渗透率进一步提高

全球服务机器人市场规模高速增长 家用服务机器人是主流

机器人被誉为“制造业皇冠顶端智能客服 风投的明珠”智能客服 风投，是衡量一个国家创新能力和产业竞争力的重要标志，已成为全球新一轮科技和产业革命的重要切入点。随着信息技术快速发展和互联网快速普及，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能迎来第三次高速发展。与此同时，依托人工智能技术，智能公共服务机器人应用场景和服务模式不断拓展，带动服务机器人市场规模高速增长。

据前瞻产业研究院发布的《中国服务机器人行业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2013年以来全球服务机器人市场规模年均增速达23.5%，2013年全球服务机器人市场规模仅仅为32.2亿美元。并呈现逐年增长态势，2016年全球服务机器人市场规模突破50亿美元，截止至2018年底全球服务机器人市场规模为92.5亿美元，同比增长32.3%。预测2019年全球服务机器人市场规模将突破百亿美元。随着市场空间的开启，产业规模不断增大，各领域企业纷纷进入，2020年全球服务机器人市场规模有望快速增长至156.9亿美元，同比增长30%。

2013-2020年全球服务机器人市场规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

随着高性价比、高性能传感器的融合应用，扫地机器人等家用机器人在服务机器人中迅速崛起，2018年，全球家用服务机器人市场规模约为44.8亿美元，占比高达48%。其次是医疗服务机器人，随着智能客服 风投我国医疗领域机器人应用的逐渐认可和各诊疗阶段应用的普及，医用机器人尤其是手术机器人，已经成为机器人领域的“高需求产品”，2018年全球医疗服务机器人市场规模为25.4亿美元，占比约为28%。2018年全球公共服务机器人市场规模约为22.3亿美元，占比为24%，现今实现商业落地的公共服务机器人产品愈来愈丰富，自主性能不断提升。

2018年全球服务机器人细分市场规模及占比统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

全球服务机器人制造商集中于欧洲和北美地区

目前，在全球登记在册的服务机器人制造商中，欧洲地区服务机器人制造商数量最多，约占42.0%，其中欧盟34.8%，瑞士、以色列、挪威7.2%。北美洲以34.6%的比重排名第二，亚洲排名第三，约占19.1%。

2018年全球服务机器人制造商地域分布情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

技术研究脚步不停

人工智能技术是服务机器人在下一阶段获得实质性发展的重要引擎，目前正在从感知智能向认知智能加速迈进，并已经在深度学习、抗干扰感知识别、情感识别与聊天方面取得了明显的进步。此外，国际上相关研究机构对服务机器人展开了大量、深入的研究，研究内容涉及机械结构、控制算法、电子组件等各个方面，为服务机器人产业的发展提供了理论保障。

全球服务机器人市场将持续增长

当前，以互联网、大数据、人工智能为代表的新技术与制造业加速融合，促进了智能制造的发展。机器人的新技术、新产品大量涌现，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，既为发展先进制造业提供了重要突破口，也为改善人们生活提供了有力支撑。随着各个国家纷纷加大投入，积极布局，未来全球服务机器人产业规模将持续扩大，预计2018-2020年期间，家用机器人的全球销量将高达3240万台，娱乐/休闲机器人的全球销量将高达1050万台。

2015-2020年全球服务机器人销量统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

智能服务机器人进一步渗透各应用场景

随着人工智能技术的进步，智能服务机器人产品类型愈加丰富，自主性将不断提升，由市场率先落地的扫地机器人、送餐机器人向情感机器人、陪护机器人、教育机器人、康复机器人等方向延伸，服务领域和服务对象将不断拓展，机器人本体体积也将更小、交互更灵活。

纯粹的金融科技行业分析（通俗易懂最好）

2019年中国金融科技行业市场现状及发展前景分析 未来十大发展趋势分析

2019年中国金融科技行业发展概况分析

《经济参考报》3月26日刊发题为《机构加速抢滩布局金融科技》的报道。文章称，随着金融与科技的深度融合，金融科技正跃上新风口。一方面，银行等传统金融机构不断加注金融科技砝码。邮储银行、农业银行等多家金融机构近日召开了金融科技专场校园招聘，2019年将在金融科技领域加大研发投入。另一方面，互联网系的金融科技公司快速崛起，腾讯、360金融、乐信等多家巨头近日发布的业绩报告显示，2018年金融科技收入增长迅猛，其中360金融2018年净收入同比增长464%。同时，传统金融机构与科技公司的“跨界合作”也愈加紧密，金融科技发展生态正在形成。

业内专家表示，金融科技的发展将提高金融运行效率，为民企融资、金融防风险带来新的环境，但同时也为金融监管带来了新的挑战。根据监管层近期密集释放的信号，金融科技将获更大力度政策支持，金融科技监管也将同步趋严。

未来中国金融科技营收规模将接近2万亿

据前瞻产业研究院发布的《中国科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2013年中国金融科技营收规模仅仅达695.1亿元。之后呈现高速增长状态，2016年以来，我国互联网金融正逐渐从用户流量驱动向金融科技驱动转型。虽然目前我国金融科技仍处于发展初期，但是我国尚未成熟的金融市场给予了金融科技快速发展的土壤。截止至2017年我国金融科技企业的营收总规模达到6541亿元左右，同比增速55.2%。根据前瞻产业研究院测算：2018年，我国金融科技企业的营收总规模达到9698.8亿元，同比增速48.3%。前瞻认为，目前金融科技服务于金融机构，更偏向实际金融业务的后端，并不是金融产业链中利润最丰厚的一环，因此短时间内金融科技营收规模很难迎来爆发式增长，或将继续保持这样的增速稳定增长。并预测在2020年中国金融科技营收规模将达19704.9亿元。

2013-2020年中国金融科技营收规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

未来中国金融科技十大发展趋势分析

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术与金融业务不断融合，科技对于金融的作用被不断强化，在政策的大力支持下，金融机构、科技企业对金融科技的投入力度持续加大，数据价值持续不断的体现并释放出来，金融业务环节的应用场景更加丰富，金融解决方案创新推陈出新。开发银行、无人银行、资产证券化、数字票据、不良资产处置等方面业务在科技的赋能下由概念逐步变为现实，随着第五代移动通信技术(5G)、量子计算等前沿技术由概念阶段到实际应用，金融作为最先拥抱技术的领域，也会摩擦出新的火花。未来，金融科技发展趋势体现在十个方面：

1、开放银行

开放银行是银行通过开放应用编程接口(API)对外开放服务。即指银行把自己的金融服务，通过开放平台(OpenAPI)等技术方式开放给外部客户(企业或个人)，客户可以通过调用API来使用银行的服务，而不需要直接面向银行。银行通过API的开放开展跨界融合，实现银行与银行、银行与非银金融机构、银行与跨界企业间的数据共享与场景融合，极大拓展了银行服务的生态。

开放银行成为近年来国内外银行转型的新浪潮。“开放银行”概念起源于英国，2018年1月英国9家银行共享数据，首次落地开放银行理念。2018年7月，浦发银行在北京率先发布“APIBank”无界开放银行，标志着国内“开放银行”的首家落地。随后，工商银行、建设银行、招商银行、兴业银行、光大银行等纷纷展开探索，通过开放API,
实现金融和生活场景的链接。

以API
Bank为代表的开放银行4.0时代即将到来。未来，银行的商业模式将从B2C变为B2B2C，服务标准也将从标准NPS升级为整合型NPS。随着金融服务嵌入生活与生产的方方面面，“场景在前，金融在后”的跨界生态圈将成为主流。虽然目前开放银行应用仍处于早期阶段，但未来，银行的账户功能、支付功能、理财产品、贷款产品等将势必形成标准化的API集中输出，成为打通跨界生态的接口。

2、无人银行

无人银行是指通过科技手段减免传统银行的人力使用。通过运用生物识别、语音识别、数据挖掘、人工智能、VR、AR、全息投影等科技手段，替代传统银行的柜员、大堂经理、引导员等岗位，为客户提供全自助式的智能银行服务。

银行人力减少是目前大势所趋。目前大部分银行都实现了人力的部分替代，少数银行试点几乎实现了厅店全替代。至2018年5月28日，我国银行物理网点共退出4591家，从2017年下半年开始银行退出网点数目同比增速平均是55%。截至2018年6月底，四大行员工数与2017年底相比，减少已超过3.2万人。

短期内无人银行将仍处在试点阶段。目前建设银行已经开启了无人银行试点，通过更高效率的智能柜员机替代柜员、保安、大堂经理，刷脸刷身份证替代人工验证的方式，覆盖90%以上现金及非现金业务。尽管无人银行为银行网点转型打开探索新路径，但目前银行业务还难以实现百分之百无人化，例如需要安排保安值班;客户在智能终端上开卡、汇款时，出于安全风险考虑，也会安排工作人员现场服务。因此未来的一段时间内，无人银行仍将作为探索性的试点存在。

3、量子计算与金融

量子计算是一种遵循量子力学规律的新型计算模式。普通计算机使用比特(bit) 中0与1的两种状态存储数据，而量子计算机的存储单位量子比特，除0和1外，
同时还可以实现多个状态的相干叠加态。 所以，
基于量子计算的量子计算机就可以通过控制原子或小分子的状态，记录和运算信息，其存储和运算速度都能远远超越传统通用计算机。例如使用超级计算机分解一个400位的数字，需要60万年，而用量子计算机只需要几小时甚至几十分钟。

量子计算的应用能极大提升金融服务效率。量子计算由于其超强大的计算能力，可应用于在金融业多个方面。例如金融高频交易，利用算法根据预先设定好的交易策略自动执行股票交易，在达到相同结果的前提下，量子计算比传统计算机的速度要快得多。再比如诈骗检测，利用量子计算机的快速学习的特点，能大大加速神经网络学习速度，迅速打击新兴的诈骗方式。

量子计算也可能会为金融业带来巨大风险。量子计算在计算速度上的飞跃式提升，也可能会对现有金融体系带来威胁。例如目前正在使用的许多公钥密码系统，在量子计算极大的计算性能下，很有可能会遭到破解，这些将严重影响互联网及各地数字通信的保密性和完整性，对现有的安全系统和管理机制造成大范围和系统性的破坏。因此，在量子计算机瓦解当前密码体系并实现商业化之前，必须建立量子安全解决方案形成安全的过渡。

4、5G与金融

5G是第五代移动通信技术，是4G之后的延伸。5G概念由标志性能力指标“Gbps用户体验速率”和一组关键技术组成。5G技术创新主要来源于无线技术和网络技术两方面。在无线技术领域，大规模天线阵列、超密集组网、新型多址和全频谱接入等技术已成为业界关注的焦点;在网络技术领域，基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的新型网络架构已取得广泛共识。

5G将进一步优化金融服务，实现金融场景的再造，为金融行业注入新的生机。5G技术的热点高容量场景，将为用户提供极高的数据传输速率，满足网络极高的流量密度需求，该技术场景将有效提升移动端金融服务的速率，减少因网络延迟造成的支付卡顿等情况，同时速率的提升也有助于通过AR/VR技术进一步丰富支付模式，提供更加真实的场景体验;5G技术的连续广域覆盖场景还可有助于银行无人网点的部署，通过AR/VR技术将金融服务带到此前网点无法覆盖的偏远地区，实现普惠金融服务。此外，5G面向物联网业务的低功耗大连接和低时延高可靠场景还将通过实现万物互联，获取海量、多维度、相关联的人、物、企业数据，进一步优化供应链金融、信用评估、资产管理等相关金融服务，实现更多丰富场景的探索。

5G及相关产业的发展带来广阔投资空间，引发金融高度关注。5G一方面提供更快的速率和更高的带宽，促进移动互联网进一步的蓬勃发展和人机交互新模式的创新，另一方面还将实现机器通信，千亿量级的设备将接入5G网络。5G还将与云计算、人工智能、AR/VR、无人驾驶等技术相结合在车联网、物联网、工业互联网、移动医疗、金融等领域带来更加丰富的应用场景，此外，5G网络还将是能力开放的网络，通过与行业的结合，运营商将构建以其为核心的开放业务生态，拓展新的业务收入模式，目前中国移动已经联合战略伙伴打造了百亿级规模的5G投资基金，国内外险资、券商、阳光私募、风投等众多机构，也早在2017年成立了数十支5G产业专项投资基金，未来5G及相关产业将持续引发金融高度关注。

5、移动金融安全

移动金融指的是使用移动智能终端及无线互联技术处理金融企业内部管理及对外产品服务的解决方案的总称，移动金融安全指的是移动金融业务开展过程中的安全。当前移动智能终端的普及加速了金融信息化建设，越来越多的金融服务向移动化逐步转型。移动金融丰富了金融服务的渠道，为金融产品和服务模式的创新、普惠金融的发展提供了有效途径。央行印发《关于推动移动金融技术创新健康发展的指导意见》将“安全可控”作为移动金融的健康发展的重要原则之一，强调了移动金融安全的对于移动金融技术创新发展的保驾护航的地位。

移动金融在创新与安全的博弈中发展，安全问题愈发引起重视。随着金融产业的发展，金融行业移动应用日渐成为金融服务及产品的重要支撑手段，移动金融未来将继续在规模和创新上发展。金融科技快速发展给移动金融带来了无限生机，但同时也滋生了诸多风险。移动金融应用中频发木马病毒、支付安全、敏感信息泄露、身份认证绕过、仿冒等安全问题，引发了监管部门乃至社会的广泛关注，移动金融安全成为金融创新发展中至关重要的保障。

个人信息安全是移动金融安全的重中之重。近年来，移动互联网应用程序(APP)越界获取用户隐私权限、超范围收集个人信息的现象频发。移动金融应用中隐私窃取类恶意应用占比最高，用户个人信息受到极大威胁。为保障个人信息安全，维护网民合法权益，中央网信办、工业和信息化部、公安部、市场监管总局开展“App违法违规收集使用个人信息专项治理”，加强个人信息保护，推动移动信息安全建设。

生物特征识别兼顾安全与便捷，成为移动金融安全关注的热点。目前，生物特征识别技术已经基本成为移动智能终端的标准配置，逐渐成为了金融业务中新型用户身份核实和认证的发展方向。中国人民银行于2018年10月颁布金融行业首个生物识别技术标准《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》，将安全性和个人隐私保护摆到了突出位置，规范如声纹等生物特征识别的安全应用。

6、数字票据

数字票据是一种将区块链技术与电子票据进行融合，实现自动安全交易的新型票据。数字票据借助区块链具有分布式账本、去中心化、集体维护、信息不可篡改等特点，使数字票据更具安全性和信息公开性，更加智能交易，更加便捷使用。

数字票据可以实现全程高效真实的信息传递，全程自动化交易，以及交易过程全程追踪，提高用户隐私保护。区块链具有点对点传输，采用去中心化的信任机制的优势，保证数字票据的数据安全性、完整性和不可篡改性。数字票据利用区块链提供可编程的智能合约，实现票据的自动抵押、清付和偿还，避免交易风险。并且，所有交易都被记录在完整的“时间链”上，一旦有违约行为发生，可以追溯其责任，并且通过隐私保护算法保护参与者隐私，可实现参与者在区块链上的匿名性。

上海票据交易所数字票据实验性生产系统成功上线，工行中行浦发等银行参与其中。数字票据交易平台实验性生产系统已在2018年1月25日成功上线试运行，工商银行、中国银行、浦发银行和杭州银行在数字票据交易平台实验性生产系统顺利完成基于区块链技术的数字票据签发、承兑、贴现和转贴现业务。数字票据交易平台实验性生产系统结合区块链技术和票据业务实际情况，对前期数字票据交易平台原型系统进行了全方位的改造和完善，使结算方式更加创新，业务功能更加完善，系统性能不断提高，安全防护不断加强，隐私保护更加优化，实现实时监控管理。

7、数字资产证券化

数字资产证券化是将数字资产转化为证券的过程。将域名、商标、品牌、数字货币、游戏装备、账户号码等相关缺乏市场流动性的数字资产，转换为在金融市场上可以自由买卖的证券的行为。

数字资产证券化目的在于获取融资，以最大化提高资产的流动性。数字资产是文化产业的创新蓝海，是互联网+文化产业的新业态，是“文化互联网+”的文化大产业下的商业模式创新。域名、商标等数字资产缺乏市场流动性，通过数字资产证券化，有效打破刚性兑付，有效盘活巨大的金融资产和社会的存量资产，能把缺乏流动性但有收益性的数字资产设计成证券化产品卖出去，收回现金，提高流动性，进而获得融资。

数字资产证券化是区块链的最佳实践场景。我国央行货币研究所也在不断探索数字资产证券化区块链平台，借助区块链的分布式数据储存、去中心化的特点，保证了以及底层数字资产数据真实性，且不可纂改，降低了信息不对称性，增强了信息的透明及可靠程度，有效解决了机构间费时费力的对账清算问题，降低数字资产的融资成本，提高融资效率。

8、消费金融

消费金融是为满足消费者具体消费需求的现代金融服务方式。是金融机构向消费者提供用于购买装修、旅游、电子产品、教育、婚庆等具体的消费需求的个人消费贷款服务。除银行提供的贷款服务外，接触较多的消费金融服务有京东金融的“京东白条”、蚂蚁金服的“花呗”、苏宁的“任性付”等以及被大众接受的P2P小额理财服务。根据银监会发布的《消费金融公司试点管理办法》中定义，消费贷款是指消费金融公司向借款人发放的以消费(不包括购买房屋和汽车)为目的的贷款。

未来中国消费金融行业迎来巨大发展空间。2018
年，国家出台了多项鼓励消费金融发展的政策。特别提到“加快消费信贷管理模式和产品创新、不断提升消费金融服务的质量和效率。“作为消费主体的80、90后，更愿意通过借贷的方式满足产品购买需求。同时，随着消费金融规模的不断扩大，消费金融会向二三线城市下沉，各类金融应用场景需求增多。

金融科技助力消费金融产品创新和风控体系建设。目前，
我国消费金融存在监管机制有待完善、企业产品创新不足、风险防控体系不健全等问题。金融科技的发展为消费金融开发更多的产品应用场景，提升消费者体验，激活和拓展市场空间;同时，利用金融科技建立构建完善的风控运营体系，解决消费金融面临的征信记录缺失、运营经验缺乏，降本增效。在科技的驱动下，消费金融将不断提升风险防控能力，不断提升运营能力与科技创新能力，科技驱动下的产品创新和风控体系的建立将为消费金融迎来更大的发展空间。

9、智能客服

智能客服可以显著提高金融服务效率。智能客服系统是利用机器学习、语音识别和自然语言处理等人工智能技术，处理金融客户服务中重复率高、难度较低且对服务效率要求较高的事务，如服务引导、业务查询、业务办理以及客户投诉等业务。目前应用的智能客服场景有智能客服机器人、智能语音导航、智能营销催收机器人、智能辅助和智能质检等。

金融机构及互联网企业都在加大智能客服的探索和应用。金融机构在线上线下对智能客服系统应用广泛，网站、App客户端等线上智能客服服务系统能够实现自动理解客户问题并进行解答和办理简单业务。在线下网点的智能化进程加速，逐步推广无人银行，智能机器人、智慧柜员机、VTM机、外汇兑换机等大量智能自主终端，大幅减少人工服务成本，使客户获得更满意和周到的服务体验。同时，互联网企业在智能机器人方面的研发投入力度不断加大，为这些金融客户提供个性化的智能客户服务。

智能客服系统逐渐渗透到金融业务的售前、售中、售后全流程。目前，智能客服系统已经能够代替人工客服为客户解决许多简单、重复的问题，为金融机构节约了大量的人工成本。随着社会的发展，客户对服务的及时性、移动性、多渠道性提出更多的要求，智能客服的应用为金融机构留住更多客户，提供全天候及时、便捷的服务，增强客户粘性。在智能客服的应用过程中，大量用户数据通过智能客服积累和沉淀下来，为精准营销和业务流程优化提供参考。同时，智能客服系统利用大量完备的用户数据，逐渐承担起更多售前、售中、售后全流程的金融业务。

10、不良资产处置的科技运用

科技带来不良资产处置方式创新发展。不良资产可分为股权类资产、债券类资产和实物类资产。不良资产处置有破产清算、拍卖、招标、协议转让、折扣变现，以及债转股、债务重组、资产证券化、资产重组、实物资产出租、实物资产投资等方式。近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链技术的发展应用，出现了以互联网为基础的创新处置模式，如不良资产综合处置平台，众筹投资、撮合催收等。

经济新常态背景下对不良资产处置任务艰巨。不良资产率的持续攀升，政府鼓励不良资产处置的市场化。据银保监会称，2018年中国商业银行的不良贷款率为1.89%，为10年新高，截至12月底，商业银行不良贷款总额为2万亿元。
在经济新常态下，风险和各种不确定因素增多，对不良资产处置的效率和处置效益提出更高的要求。近年来，银行机构、资产管理公司等纷纷与互联网企业合作，通过网络平台模式进行不良资产的拍卖，涉及股权、债权和各种实物抵押物，取得良好效果。

金融科技已经在多个环节开发实际应用场景。科技运用可以快速发现资产价值，减少错配情况的发生，同时，可以显著提高信息互通，提升效率，提高不良资产处置回收率。目前金融科技已经在多个环节开发应用场景。如在运用自然语言处理和机器学习技术优化催收策略，同时，实现催收业务流程自动化，缩短处置的时间周期;通过大数据分析实现信用风险的精准定价;区块链分布式记账解决信用机制、信息不对称等问题，优化不良资产证券化流程，缩短处置周期，保证信息的真实有效性。

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智能客服 风投的咨询和业务服务智能客服 风投，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智能客服 风投了基础。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、提升智能客服 风投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》。

人工智能在金融领域的应用

人工智能在金融领域的应用如下：

1.智能客服

智能客服是人工智能在金融领域中的一个非常形象的应用，分线上和线下两个方面。

线上部分是指在线智能客服。在线智能客服基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、***、电话和App等。

线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。它运用了语音识别、图像识别、语音合成、自然语言理解等技术，在很大程度上将大堂经理从繁杂的工作中解脱了出来，同时节省了业务办理时间，方便快捷。

2.生物识别

生物识别是指通过计算机、生物传感器等技术手段，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定，具有安全性、保密性的明显优势。目前在金融领域常用的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别和虹膜识别3类。

人脸识别是将验证者的脸部图像按特征提取，然后与数据库中的脸部图像进行对比，从而达到验证的效果。

指纹识别是通过提取验证者的指纹，将其与数据库中的指纹进行对比，如手机银行、支付宝等。

虹膜识别是基于人眼中的虹膜图像进行识别，一般用在银行内部的核心区域，如金库、数据中心等。

3.智能投顾

智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。

对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。

对投资机构，经过机器学习、神经网络技术，使计算机能够学习金融数据，同时，综合分析企业上下游各个环节的相互关系和与其他公司竞争情况，主动发现风险，及时调整投资策略。

人工智能有多火爆

具体可以搜索一下智能客服 风投：快包
智能产品开发智能客服 风投，外包服务平台
1. 2020年市场规模达50.5亿美元
市场研究机构Markets and Markets智能客服 风投的数据显示，随着机器学习和自然语言处理技术在媒体、广告、零售、金融和保健领域的广泛应用，人工智能市场规模将从2014年的4.2亿美元增长至2020年的50.5亿美元。
机器学习领域现在形成了亚马逊、微软和IBM三强混战的局面，而自然语言处理技术则被Nuance Communications公司独家把持。
2.AI将成为60亿台设备背后的大脑
市场研究机构Gartner称，预计2018年，全世界将有60亿台设备用上人工智能技术。这些设备包括互联网家电、汽车和可穿戴设备等物联网产品。
3.AI初创公司将鲸吞54亿美元的投资
眼
下，在AngelList（股权众筹平台）上有名有姓的AI初创公司已经达到了1031家，它们的平均估值达到了520万美元，因此它们能拉来的风投大约
为54亿美元。在这1000多家公司中，最出名的是机器人公司Autonomous，团队生产力软件开发商Crux和AI社交新闻聚合器Zero
Slant。
4. 80%的科技界高管认为AI将助推生产力发展
AI语言公司Narrative Science最近的研究显示，80%的科技界高管相信AI技术将大幅提高员工的工作效率并创造新的工作岗位。此外，三分之二的高管认为语音识别技术是它们使用最频繁的AI技术。
5.大多数手机用户都用过语音助手
自然语言处理技术专家Nuance Communications是苹果Siri背后的大脑，该公司在技术层次上明显高于Google Now、小娜和亚马逊的Alexa。
其实对自己手机说话这种点子起初相当怪异，不过最近的研究显示，仅有2%的iPhone用户从来没用过Siri，而未使用过Google Now的用户则为4%，语音助手功能已经相当普及。
6.虚拟助手将替你做决定
Gartner相信2020年云端神经网络存储的用户数据将驱动40%的人机交互。这就意味着你透露给Facebook、谷歌和亚马逊的数据都将成为云端AI的“食材”，它会根据你的喜好预测你最爱的“菜品”。
7. 2020年大多数的人类客服都将下岗
此
外，Gartner称，2020年左右85%的客服服务都将由人工智能完成。该公司认为社交媒体频道自动分析、客户关系管理系统软件和个性化聊天机器人的
出现将大大减少人工客服的需求量。最近，Facebook就将聊天机器人整合进了Messenger软件，它将负责未来的客户服务工作。
8.未来十年内，AI将替代16%的现有工作岗位
研究机构Forrester认为，未来十年AI将抢走16%的美国工作岗位。不过，AI的崛起也会创造许多新工作岗位，如维护这些AI平台和设备的工作人员。
AI的崛起替代的可不只是客服人员，医疗助手的出现会让许多低等级的医疗人员丢掉饭碗，自动驾驶汽车则会替代职业司机。此外，机器写手在写文章方面也比人类有优势。
9.参与工作的机器人人数将超越人类
Gartner称，预计45%的公司未来都将雇佣机器工人，到2018年，这些机器工人的数量将超越人类。此举不但能大幅降低公司成本，还能大大提高生产力。
10.驱动AI的不是CPU，而是GPU
主要的机器学习巨头如Facebook和IBM未来将用更多的高端GPU替代传统的CPU。英伟达表示自家的Tesla K80 GPU比英特尔Xeon Phi 7120快上2到5倍。
随着英伟达GPU在联网设备和自动驾驶车辆中的普及，该公司正冉冉上升。而芯片界的超级天王举行英特尔则在PC销量下滑和数据中心增长放缓的双重打击下痛苦挣扎。
总结
人工智能可能不会抢走你的工作或彻底改变你的生活，但不可否认的是，它正在通过移动应用、社交媒体和虚拟助手渗入每个人的日常生活。投资者应该谨记这一点，而科技巨头们则需要鼓足干劲抓紧争夺这一计算机科学界的“圣杯”了。

人工智能应用在金融领域的关键技术

人工智能应用在金融领域的关键技术如下：

(一)充当智能顾问

智能顾问就是投资个人或者机构提供投资的偏好、收益目标以及承担的风险水平等要求，人工智能就能在此基础上，进行智能核算，对投资组合进行优化，提供最符合用户需求的投资参考。

对于投资机构而言，人工智能能够对金融数据进行整理分析，构建和调整交易的模型，逐步完善该投资模型；同时，人工智能还能对投资的风险技术发现，运用大数据综合剖析多方数据，了解其他竞争机构以及本机构的投资情况。

对于普通个人而言，人工智能会搜集有关投资者的风险偏好、经济基础等个人信息，进而进行科学与客观地分析，制定符合个人的投资理财方案。

(二)充当智能客服

在以银行为代表的金融机构中，智能客服不仅是一种服务手段，更是金融领域象征科技实力的标准化服务产品。

目前，消费者在借助APP、手机及网页等办理相关业务时，智能客服能够科学分析消费者的数据与需求，并给予消费者所需信息的及时答复，为消费者的业务咨询和办理提供方便。在特殊情况下，如果智能客服的服务不能令消费者满意，则系统会自动转入人工客服。

智能客服的应用不仅有效降低人工客服的工作压力，减少相关企业的运营成本，还提升消费者的服务体验。因此，就需要加强对智能客服技术的更新，加强语言的识别与处理技术，使其应用更加广阔。

(三)对风险进行管控

人工智能技术在风险管控中的应用主要体现在能够在收集和分析消费者个人相关信息的基础上，构建出风险预测模型，进而能够确定风险程度。以银行贷款业务为例，早期的银行贷款业务需要经过人工审核，耗时需要好几天，甚至更长时间。

但运用人工智能技术，在短短几秒时间就能够完成审批任务，知道审批结果。不仅能够有效避免银行在长时间审批过程中错失消费者，还具有短时间审批的优势，且风险管控模型更具有准确性和科学性。

此外，人工智能还能有效识别国际监管的可疑交易，通过扫描数据库中的数据，提取利益的主体，继而对交易行为特征以及交易的轨迹展开分析，对相关的违法犯罪行为进行打击。最后，人工智能技术还能预防威胁金融稳定发展的不良因素的干扰，识别异常的风险主体，进而实现稳定金融发展的目标。

关于智能客服 风投和智能客服头部公司的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 智能客服 风投的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能客服头部公司、智能客服 风投的信息别忘了在本站进行查找喔。