正在閱讀:

智能客服不智能,不是技術限制而是態(tài)度問題

掃一掃下載界面新聞APP

智能客服不智能,不是技術限制而是態(tài)度問題

與其說是一種服務,還不如說是為了不服務。

文|三易生活

“轉(zhuǎn)人工!我要轉(zhuǎn)人工”,相信這是許多朋友在與客服溝通時到曾說過的一句話。日前,在中國青年報社社會調(diào)查中心對2018名受訪者進行的一項調(diào)查結(jié)果顯示,95.7%的受訪者使用過智能客服,但其中僅有41.3%的受訪者覺得智能客服好用。對此,《人民日報》也發(fā)表評論稱,“智能客服不智能,AI反倒成障礙”。

從回答生硬機械、到難以準確地理解用戶提問,再到不能解決個性化問題,這一系列問題的存在也影響了用戶對智能客服的評價。而在此前江蘇省消保委發(fā)布的《2021年江蘇省消費投訴和輿情熱點分析報告》中就曾提到,智能客服“不智能”的問題成為了八大消費維權熱點之一。

作為人工客服的“替代品”,智能客服理應是人工智能技術商業(yè)化落地的一個典型案例。據(jù)悉在2019年雙十一期間,阿里旗下淘寶、天貓平臺97%的在線服務都是由智能客服“阿里小蜜”完成,共進行了3億次的在線咨詢服務,解決率達70%,完成了8.5萬名人工客服的工作量。而在2021年的雙十一,京東智能客服“言犀”則累計提供服務超過6.4億次,平均降低了50%的客戶成本,提升了15%的轉(zhuǎn)化率。

事實上截至目前,從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融業(yè)、快消行業(yè),再到電信運營商,許多行業(yè)都已經(jīng)普及了智能客服。然而如此普及的智能客服給消費者帶來的體驗卻不甚美妙,同樣是在中國青年報社社會調(diào)查中心的這次調(diào)查中顯示,在使用過程中受訪者遇到比較多的問題,分別是回答生硬機械(占比62.1%)、不能準確理解提問(占比52.2%),以及不能解決個性化問題(占比48.6%)。

智能客服“不智能”儼然已經(jīng)成為了消費者不滿意的關鍵所在,而回答機械、不能準確理解提問、不能解決個性化問題這一類消費者的感受,其實也都指向了同一個事實,那就是當下智能客服只能解決一些初級的、固定的內(nèi)容。通常來說,如今智能客服都使用的是Q&A問答知識庫,是通過消費者輸入的關鍵詞來檢索和匹配答案,例如買衣服、鞋帽問尺碼,買電子產(chǎn)品問保修政策和參數(shù)時,智能客服都可以迅速得給出答案。

但當消費者就某些個性化的具體問題找到智能客服時,就會出現(xiàn)不能準確理解提問意思,然后用固定的套詞來進行溝通的結(jié)果,也讓消費者頗有一種“一拳打在棉花上”的感覺。然而消費者為什么會找客服?在如今搜索引擎已經(jīng)十分成熟的情況下,絕大多數(shù)情況往往是消費者在網(wǎng)上已經(jīng)找不到問題解決的辦法,迫切地希望客服可以來幫忙,所以這時候機械化的智能客服也滿足不了消費者的需求。

雖然客服是為消費者服務的,但不同消費者是遭遇的情況卻是因人而異,在很多時候人與人交流都不一定能解決問題,更何況是當下的人工智能。事實上,采用人工客服+智能語音客服協(xié)作的方式來提供服務,由智能語音客服解決淺顯或常規(guī)性問題,人工客服解決復雜問題,是相當多企業(yè)使用智能客服的初衷。只可惜目前消費者遇到的情況,是人工客服越來越難找、智能客服的比重越來越高。

在人工客服缺位、只能依靠智能客服的情況下,理想中人與機器搭配的情況顯然并沒有被踐行。那么為什么這些企業(yè)會如此鐘情于智能客服呢?其實原因用“降本增效”這四個字就可以解釋。傳統(tǒng)人工客服的響應慢、服務時間有限、服務標準化程度難以保障,再加上人員流動性大、培訓成本高,以至于相當多企業(yè)都會將客服中心放到二三線城市來降低成本,例如京東的客服中心就在江蘇宿遷,餓了么的客服中心則在河南新鄉(xiāng)。

可是大規(guī)模使用智能客服的企業(yè),難道會不知道以當下人工智能的水準,智能客服是處理不了很多復雜問題的嗎?顯然他們對此心知肚明。當蘋果投入了大量資金打造的Siri都被譽為“人工智障”的情況下,更何況是遠沒有其智能的智能客服。

這個問題的誅心之論,就是相當多的企業(yè)就是試圖用智能客服這種“機氣人”,將帶著問題的用戶擋在服務之外,與其說是一種服務,還不如說是為了不服務。

誠然,智能客服在降低成本上已經(jīng)做得相當出色,但其在增加效率方面卻表現(xiàn)得并不那么盡如人意,但這也當下人工智能技術的發(fā)展水平有關,如今業(yè)界普遍認為,AI技術的成熟還需要5到10年時間。當可以學習、思考、解決所有問題的人工智能技術尚未落地時,不論技術還是產(chǎn)品方面,現(xiàn)階段顯然都支撐不了智能客服的落地。因此在智能客服還只能解決初級問題的情況下,面向消費者的個性化則勢必出現(xiàn)“對牛彈琴”的問題。

可面向垂直行業(yè),最大的問題則是AI團隊與客戶之間難以真正的進行精誠合作,畢竟,客服的核心是“把問題梳理清楚”,這就要求AI團隊要深入客戶的業(yè)務流程,但“把問題梳理清楚”就意味著同時也知道問題該如何解決??捎钟卸嗌倨髽I(yè)會將“家底”向外界展示,要不咨詢行業(yè)又為何會走向衰落呢?

但如今智能客服不智能,看似是個技術問題,實則更像是個成本問題。當自然語言處理、架構化知識庫、語音交互技術、深度學習、知識圖譜是支撐智能客服的關鍵技術時,相應的技術優(yōu)化顯然需要大量的成本來完成,特別是深度學習是必然依靠海量的樣本訓練,以及不停針對性優(yōu)化算法的,既需要高精尖的人才、也需要大量的時間和資源投入。然而問題是,客服部門往往在企業(yè)的組織體系中屬于成本部門,不光不掙錢還要燒錢,因此自然也就得不到重視。

所以在智能客服智能化不足的情況下,就導致了消費者與智能客服的互動,已經(jīng)形成了刪繁就簡的溝通習慣,即簡單問題查詢解決、復雜問題直接轉(zhuǎn)人工客服。但這種在某種程度上減少了智能客服接觸復雜問題的機會后,智能客服的升級周期則極有可能會變得更加漫長。

因此,只能說在某些企業(yè)急功近利地大規(guī)模使用智能客服來代替人工客服的過程中,人工客服與智能客服高低搭配的理想模式并沒有被踐行,甚至導致了智能客服缺陷的進一步被放大。隨后就是消費者對于智能客服的認可度越來越低,并讓這一切陷入了死循環(huán)。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。

評論

暫無評論哦,快來評價一下吧!

下載界面新聞

微信公眾號

微博

智能客服不智能,不是技術限制而是態(tài)度問題

與其說是一種服務,還不如說是為了不服務。

文|三易生活

“轉(zhuǎn)人工!我要轉(zhuǎn)人工”,相信這是許多朋友在與客服溝通時到曾說過的一句話。日前,在中國青年報社社會調(diào)查中心對2018名受訪者進行的一項調(diào)查結(jié)果顯示,95.7%的受訪者使用過智能客服,但其中僅有41.3%的受訪者覺得智能客服好用。對此,《人民日報》也發(fā)表評論稱,“智能客服不智能,AI反倒成障礙”。

從回答生硬機械、到難以準確地理解用戶提問,再到不能解決個性化問題,這一系列問題的存在也影響了用戶對智能客服的評價。而在此前江蘇省消保委發(fā)布的《2021年江蘇省消費投訴和輿情熱點分析報告》中就曾提到,智能客服“不智能”的問題成為了八大消費維權熱點之一。

作為人工客服的“替代品”,智能客服理應是人工智能技術商業(yè)化落地的一個典型案例。據(jù)悉在2019年雙十一期間,阿里旗下淘寶、天貓平臺97%的在線服務都是由智能客服“阿里小蜜”完成,共進行了3億次的在線咨詢服務,解決率達70%,完成了8.5萬名人工客服的工作量。而在2021年的雙十一,京東智能客服“言犀”則累計提供服務超過6.4億次,平均降低了50%的客戶成本,提升了15%的轉(zhuǎn)化率。

事實上截至目前,從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融業(yè)、快消行業(yè),再到電信運營商,許多行業(yè)都已經(jīng)普及了智能客服。然而如此普及的智能客服給消費者帶來的體驗卻不甚美妙,同樣是在中國青年報社社會調(diào)查中心的這次調(diào)查中顯示,在使用過程中受訪者遇到比較多的問題,分別是回答生硬機械(占比62.1%)、不能準確理解提問(占比52.2%),以及不能解決個性化問題(占比48.6%)。

智能客服“不智能”儼然已經(jīng)成為了消費者不滿意的關鍵所在,而回答機械、不能準確理解提問、不能解決個性化問題這一類消費者的感受,其實也都指向了同一個事實,那就是當下智能客服只能解決一些初級的、固定的內(nèi)容。通常來說,如今智能客服都使用的是Q&A問答知識庫,是通過消費者輸入的關鍵詞來檢索和匹配答案,例如買衣服、鞋帽問尺碼,買電子產(chǎn)品問保修政策和參數(shù)時,智能客服都可以迅速得給出答案。

但當消費者就某些個性化的具體問題找到智能客服時,就會出現(xiàn)不能準確理解提問意思,然后用固定的套詞來進行溝通的結(jié)果,也讓消費者頗有一種“一拳打在棉花上”的感覺。然而消費者為什么會找客服?在如今搜索引擎已經(jīng)十分成熟的情況下,絕大多數(shù)情況往往是消費者在網(wǎng)上已經(jīng)找不到問題解決的辦法,迫切地希望客服可以來幫忙,所以這時候機械化的智能客服也滿足不了消費者的需求。

雖然客服是為消費者服務的,但不同消費者是遭遇的情況卻是因人而異,在很多時候人與人交流都不一定能解決問題,更何況是當下的人工智能。事實上,采用人工客服+智能語音客服協(xié)作的方式來提供服務,由智能語音客服解決淺顯或常規(guī)性問題,人工客服解決復雜問題,是相當多企業(yè)使用智能客服的初衷。只可惜目前消費者遇到的情況,是人工客服越來越難找、智能客服的比重越來越高。

在人工客服缺位、只能依靠智能客服的情況下,理想中人與機器搭配的情況顯然并沒有被踐行。那么為什么這些企業(yè)會如此鐘情于智能客服呢?其實原因用“降本增效”這四個字就可以解釋。傳統(tǒng)人工客服的響應慢、服務時間有限、服務標準化程度難以保障,再加上人員流動性大、培訓成本高,以至于相當多企業(yè)都會將客服中心放到二三線城市來降低成本,例如京東的客服中心就在江蘇宿遷,餓了么的客服中心則在河南新鄉(xiāng)。

可是大規(guī)模使用智能客服的企業(yè),難道會不知道以當下人工智能的水準,智能客服是處理不了很多復雜問題的嗎?顯然他們對此心知肚明。當蘋果投入了大量資金打造的Siri都被譽為“人工智障”的情況下,更何況是遠沒有其智能的智能客服。

這個問題的誅心之論,就是相當多的企業(yè)就是試圖用智能客服這種“機氣人”,將帶著問題的用戶擋在服務之外,與其說是一種服務,還不如說是為了不服務。

誠然,智能客服在降低成本上已經(jīng)做得相當出色,但其在增加效率方面卻表現(xiàn)得并不那么盡如人意,但這也當下人工智能技術的發(fā)展水平有關,如今業(yè)界普遍認為,AI技術的成熟還需要5到10年時間。當可以學習、思考、解決所有問題的人工智能技術尚未落地時,不論技術還是產(chǎn)品方面,現(xiàn)階段顯然都支撐不了智能客服的落地。因此在智能客服還只能解決初級問題的情況下,面向消費者的個性化則勢必出現(xiàn)“對牛彈琴”的問題。

可面向垂直行業(yè),最大的問題則是AI團隊與客戶之間難以真正的進行精誠合作,畢竟,客服的核心是“把問題梳理清楚”,這就要求AI團隊要深入客戶的業(yè)務流程,但“把問題梳理清楚”就意味著同時也知道問題該如何解決??捎钟卸嗌倨髽I(yè)會將“家底”向外界展示,要不咨詢行業(yè)又為何會走向衰落呢?

但如今智能客服不智能,看似是個技術問題,實則更像是個成本問題。當自然語言處理、架構化知識庫、語音交互技術、深度學習、知識圖譜是支撐智能客服的關鍵技術時,相應的技術優(yōu)化顯然需要大量的成本來完成,特別是深度學習是必然依靠海量的樣本訓練,以及不停針對性優(yōu)化算法的,既需要高精尖的人才、也需要大量的時間和資源投入。然而問題是,客服部門往往在企業(yè)的組織體系中屬于成本部門,不光不掙錢還要燒錢,因此自然也就得不到重視。

所以在智能客服智能化不足的情況下,就導致了消費者與智能客服的互動,已經(jīng)形成了刪繁就簡的溝通習慣,即簡單問題查詢解決、復雜問題直接轉(zhuǎn)人工客服。但這種在某種程度上減少了智能客服接觸復雜問題的機會后,智能客服的升級周期則極有可能會變得更加漫長。

因此,只能說在某些企業(yè)急功近利地大規(guī)模使用智能客服來代替人工客服的過程中,人工客服與智能客服高低搭配的理想模式并沒有被踐行,甚至導致了智能客服缺陷的進一步被放大。隨后就是消費者對于智能客服的認可度越來越低,并讓這一切陷入了死循環(huán)。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。