现在是完美否存在一个“完美”的智能客服系统呢？这篇文章里，作者讲了讲现在智能客服系统中的服系不完美之处，并对“完美”智能客服产品的完美构建提出了一些想法，不妨来看一下。服系,完美,大家最近酱香拿铁没少喝吧？,论打造爆品，玩联名，服系阿瑞是完美真的牛，一天卖出500多w杯。服系,完美快消热热闹闹的，还是服系说说我们智能客服和呼叫中心这边，慢也很难热起来的完美事吧,最近知乎上看了一个问题：《一个完美的智能客服系统应该包括哪些要素？》，表个态，服系也给大家抛个砖头，完美希望你们都早日磨出美玉来。服系以下为正文。完美,01,“完美”的智能客服系统。,看到这个问题非常感慨，有很多人问过我，你做过这么多年智能客服产品，哪一个是完美的？给推荐下吧。,其实我的回答往往很悲观：还不存在完美的智能客服系统，至少我们现在做过的都不算完美！,但大语言模型的出现，让我看到了希望。,首先如果要解决楼主这个问题，那么我的建议就是参考以下3点：,1）选择你同行中最多人用的那款,毕竟经过了大量本行业应用的验证，确保不会有太大的坑。,2）选择你业务功能最匹配的那款,不要被智能客服系统繁多的功能看花了眼，把测试账户要来，在你的业务场景下仔细的测试下。,你最需要的那些功能具备、且完全满足你的需求，不必为用不到的功能去买单。,3）选择有知名度且更新快的产品,说明这个公司有实力，产品在持续升级，免得你后面业务发展了想扩容，想升级，还要伤筋动骨的折腾更换系统。,02,先来说说智能客服系统的“不完美”吧，,一张图，概览下主流智能客服系统的全场景，全渠道和全功能模块。选取通用性的功能模块，大同小异，都基本雷同。,,图一：智能客服系统全模块,智能客服系统的三个核心产品是在线客服、呼叫中心和电销系统。所有的功能设置和构建都围绕这三个基本产品来实现。,在扩展应用层，增加对应三个产品的增值模块，来满足客户的功能需求。,在行业纵深场景下，也可以组合为行业版本：如电商版，教育版，保险行业版等。看产品对行业吃透程度和理解能力。,在通用SaaS产品中，智能客服也可以破圈与CRM系统，SCRM系统、电话会议、企业通讯相结合，但因为国内SaaS领域的隔离较强，很少结成稳固的同盟，目前也缺少中间接入层，所以大部分情况下，客户需要自行组合对接。,向下是PaaS产品应用和通信基础平台，及运营服务平台。,向上是AI应用产品：主要围绕智能客服的服务和营销场景，实现通话语音和在线客服文本的AI机器人服务，机器人质检服务，机器人销售辅助等。,这是当前智能客服产品成熟的模式，姑且称为是“完美”的架构。,03,我们来鸡蛋里挑骨头，看看智能客服不“完美”的那一面。,首先是通信能力的技术深度远远高于AI，怎么理解？作为智能客服前身，来自企业总机、呼叫中心的智能客服带有深厚的通信基因，积累二三十年的通信产品能力构建了智能客服的最深护城河。对于相对新兴的在线“AI”，目前只能做到是“够用”，不怎么“好用”，更难以谈得上“超出预期的惊喜”,以一个SaaS企业服务工具类软件的角度来看，智能客服产品，所提供的AI能力和AI应用，大部分情况算半智能化，AI提供了一个基础框架和工作台，流程、语料、问答库、知识库、训练、调试都需要大量的人员维护。即使这样，所提供的AI服务，从用户体验上僵化、死板、不够聪明，往往是企业服务的“挡箭牌”，或者营销的的“敲门砖”。,在这种情况下，如何称得上“完美”？,我们拿这个问题来问Claude：,,可见1、2、3、4点都是对智能化水平本身的评估和认知角度，来定义完美的权重。,现在有了大模型后，终于等来了一件利器，可以帮助我们补全智能客服的最后一块短板。,我们在今年也用各种方式探索了大语言模型接入的效果，既有企业私有化知识库应用、也有模型本身人格化的调优，我在文末会列出一些文章供大家参考。,04,以下是我对“完美”智能客服产品的一些构想，与大家讨论。,1. 功能解耦和减负,智能客服已经是很重的产品，我统计过，某头部产品，仅在线客服模块，就有多达200多项功能开关和设置项。,而更为可怕的是，所有的产品都以此为借鉴，不断的靠拢。无穷无尽的客户需求，带来的是产品的急速膨胀，也使得产品更加的臃肿。,实际上，核心功能，往往几个配置即可满足99%以上客户的使用场景，对于个性化的设置，我们应该借助“高级”“DIY”“个性化”的独立外置模块来实现，做到不干扰产品本身的纯净和易用性。,堆砌功能进行竞争的时代已经过了，做更好的产品架构和面向未来的设计，为此不惜大幅度重构，是势在必得的。,2. 图形化设计,接上一点，最直观的使用体验，其实就是图形化设计。,尤其是对于逻辑关系复杂、配置操作繁琐的功能点，更应该大量材料。,目前智能客服产品中，核心功能如IVR流程设计、机器人流程都是采用图形化方式，甚至图形化+脚本的方式满足高中低端用户的操作需求。,对于其他的功能模块，也可以充分考虑用户的预期效果和操作体验，增加向导，提示，图形化操作,并且建议，在整个产品设计中，形成统一的设计语言，避免某些模块非常先进，某些模块原始落后，整个产品看上去完全不是一个时代的产物拼接而成。,3. 小而快的AI插件,如果出发点来自传统通信能力的智能客服产品，对AI能力的应用，经历了一个从质疑、尝鲜、试用、产品化的过程。,目前得以沉淀和固化的AI应用包括：语音、文本机器人、AI质检。AI辅助、AI陪练目前还是小范围落地阶段。,在大语言模型能力爆发的今天，厂商拥有了更快速拥抱AI能力的试金石。,对于AI能力的应用，大可不必建立笨重的产品，仅从一些功能点的优化做起，提供AI插件的方式，满足当前成熟功能中的一些点状应用即可。,至于形式：可以提供AI市场，AI实验室，AI机器人集群等方式。,建立小而全的AI插件好处是很明显的，首先不必投入过多精力和资源，去验证一个未知回报的模块，其次仅做单一场景的AI增强能力，不会对整个产品的架构和稳定性造成影响，最后可以更快速的实验AI能力落地的可行性：,比如推出针对通话结束内容自动小结的通话摘要机器人，对在线咨询客户信息的自动填单机器人，对服务话术监督和提醒的话术辅助机器人。,在线文本客服的填单机器人、知识库自动化检索机器人、知识库自动扩充机器人等等形式。,我们可以看见当前很多AI大语言模型就是以多种场景，多种独立技能的方式来封装不同的AI机器人应用：AI绘画，AI作诗，AI写文案。,同理，在智能客服产品内一样适用。可以找到这样的场景去单独引入大语言模型能力AI机器人。,4. 智能升级,大语言模型，最终使命，我们认为还是对当前智能客服半智能化进行深度改造。,在私有化知识领域，企业内部知识库，并且引入大语言模型AI人格特征后，经过改造的文本，语音机器人，在客户体验上远胜以往的机器人。,总有人诟病智能客服机器人是没有温度，冷冰冰的智障，其实那也是上一个AI智能化时代的产物，在可受控的大语言模型基础上，整体智能客服产品的机器人服务体验，肯定会随之带来一个飞跃。值得我们期待。,手搓一个大语言模型智能客服机器人，其实一点也不难，通过AI编程，更可以更快速的将这些新能力逐一落地。,“完美”的智能客服产品，其实距离我们并不遥远了。,一些探索和思考：

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