在当今快速发展的商业环境中，客户服务中心的作用已经超越了传统的服务界限，成为企业价值创造的核心环节。AI技术的引入，更是为客服中心带来了革命性的变革。本文将探讨AI在客服中心的多维应用策略，包括运营管理、客户服务、人工服务辅助以及服务监测等方面的创新实践，以及这些技术如何共同作用，提升服务质量，优化运营效率，并最终推动企业的整体价值增长。
二、AI技术在客服中心的应用策略
AI技术的引入为客服中心带来了革命性的变革。以下，我们从运营管理、客户服务、人工服务辅助以及服务监测等方面探讨AI在客服中心的多维应用策略与创新实践。
1.运营管理方面
（1）预测与排班
在运营管理领域，预测与排班是确保服务质量和资源优化配置的关键环节。AI系统能够准确预测服务需求的周期性波动和突发事件引起的需求峰值。通过对过往呼叫数据的深入挖掘，AI能够识别出服务需求的模式和趋势，从而为排班计划提供科学依据。例如，某大型电信公司利用AI预测模型，根据节假日、促销活动和季节性变化等因素，成功实现了更为精确的排班安排，显著提升了客服人员的利用率和客户满意度。
（3）培训与辅助AI在培训与辅助方面的应用，为客服人员的技能提升和知识管理提供了新的途径。通过个性化学习路径的设计，AI能够根据每位员工的学习进度和能力水平，提供定制化的培训内容。此外，基于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的模拟对话平台，使得员工能够在模拟的工作环境中进行实战演练，有效提升了应对实际工作挑战的能力。
2.客户服务中的AI
（1）自助服务与聊天机器人在现代客户服务领域，AI驱动的聊天机器人已经成为提供高效、全天候服务的重要工具。这些智能系统利用先进的自然语言理解（NLU）技术，提供针对性地响应和解决方案。此外，当遇到超出其处理能力的复杂问题时，聊天机器人能够智能地识别并及时将用户转接给人工客服，确保问题得到妥善解决，从而提高了客户的整体服务体验。例如，北京铁路局客户服务中心建立了智能服务引擎和客服数据运营平台，采用语义提取技术理解用户意图，并结合语音导航实现业务查询、处理及咨询。该系统的人工代替率约为65%，比实施前提高了20%，语音识别和导航的准确率超过90%，有效解决了服务效率低和运营成本高的问题。
（2）智能路由与派单智能路由与派单系统通过分析客户的查询内容、历史交互记录以及情绪状态，实现了对客户需求的精准识别和高效处理。以一家国际金融服务公司为例，该公司利用AI智能路由系统，根据客户的账户类型、服务历史和当前问题，自动将客户请求分配给具有相应专长的客服团队。此外，该系统还能够实时监控客服的工作负载，动态调整工单分配，确保每位客服的工作量均衡，从而提高了整体的运营效率和客户满意度。通过这种方式，AI不仅优化了资源分配，还提升了客户服务的响应速度和质量。
3.人工服务中的AI辅助
（1）自动语音识别（ASR）与语音转写自动语音识别（ASR）技术作为人工智能领域的一项重要分支，近年来取得了显著进展。通过构建声音信号与文本之间的直接映射关系，显著提升了识别准确度，即便在多变的口音、语速以及嘈杂的背景噪音中也能保持较高的鲁棒性。谷歌的Speech-to-TextAPI便是这一技术应用的典范，它利用深度学习算法为开发者提供了实时且高精度的语音转写服务。在实际部署中，一家国际呼叫中心借助该API，极大提高了通话内容转写的准确率，加快了后续的信息检索和问题分析速度，从而为客户提供了更加迅速和精准的响应。
（2）自然语言处理（NLP）自然语言处理（NLP）技术的进步为知识推荐系统带来了革命性的变革。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）和GPT-
4（GenerativePretrainedTransformer4）等预训练语言模型，通过大规模语料库的预训练，能够捕捉到自然语言中的深层语义和语境关系。这些模型在理解复杂的自然语言查询方面表现出色，能够提供更加精准的知识推荐和问题解决方案。微软的AzureCognitiveServices集成了BERT模型，为在线客服平台提供了强大的语言理解能力。一家电子商务公司利用该服务，优化了其在线客服的知识推荐系统，使得客服人员能够快速定位到准确的产品信息和常见问题解答，显著提升了客户咨询的处理效率和服务质量。
（4）语音转写语音转写技术在人工服务中的应用，不仅局限于将通话内容转换为文本记录，它还为后续的数据分析和服务改进提供了基础。通过结合ASR技术和NLP技术，语音转写系统能够自动识别和转写通话中的关键词、短语和意图，为客服人员提供即时的信息支持。此外，语音转写内容还可以用于服务质量监测、培训材料制作和客户趋势分析等多个方面。例如，一家金融服务公司通过部署语音转写系统，不仅提高了客服记录的完整性和准确性，还通过分析通话文本发现了服务流程中的多个改进点，从而优化了整体的客户服务体验。广东某运营商研究并开发了适应方言环境的ASR转写后纠错技术。该技术在粤语转写方面将准确率从71.8%提升至83.7%，显著提高了方言及细分行业词汇的转写准确率，满足了客服座席快速响应和知识库实时补充的业务需求。
4.服务监测
（1）智能质检智能质检系统正在逐步引入音频情感分析和视频行为分析等先进技术，以全面评估客服人员的服务质量。音频情感分析技术通过分析语音的音调、强度和节奏等特征，能够准确识别客服人员和客户的情绪状态，从而实时监测服务过程中的情绪波动。视频行为分析技术则通过分析客服人员的面部表情和肢体语言，评估其服务态度和专业性。这种技术可以揭示客服人员在服务过程中可能未察觉的非言语行为问题，为客服中心提供更全面的服务质量改进建议。例如，中国电信上海分公司的呼叫中心利用AI技术优化了人工抽检服务质量的方式，扩大了质检覆盖范围，提高了质检效率，实现了全量质检。原质检人员在全量质检中进行重点抽测，进一步提升了服务质量。
（2）智能定责智能定责系统通过应用复杂的预测模型，如随机森林（RandomForest）和梯度提升机（GBM），能够更准确地分析和定位服务问题的原因。这些模型通过集成多个机器学习算法，提高了对复杂数据集的分析能力和预测精度。例如，一家金融服务公司的IT服务部门采用了GBM模型来分析客户服务中断的工单数据。该模型能够识别出导致服务中断的多种潜在因素，包括软件缺陷、硬件故障和操作失误等，并为每个因素分配一个责任权重。通过这种方式，公司能够快速定位问题根源，并采取针对性地改进措施，显著减少了服务中断的发生频率和影响范围。
智能定责系统还可以通过自然语言处理（NLP）技术，分析客户反馈和工单描述中的文本信息，自动识别服务问题的关键词汇和模式，从而辅助客服中心进行更精确的问题分类和责任归属判定。
图运营商AI客服平台架构示例
AI技术在客服中心的应用策略已经展现出其强大的潜力和价值。通过预测与排班、AI知识管理、培训与辅助等手段，AI不仅提升了运营管理的效率，还极大地增强了员工的工作能力和服务质量。在客户服务领域，AI驱动的聊天机器人和智能路由系统通过精准匹配客户需求与服务资源，提高了服务的个性化和响应速度。此外，AI在人工服务中的辅助作用，如自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP），进一步释放了客服人员的潜力，使他们能够提供更加专业和高效的服务。最后，智能质检和智能定责系统的应用，使得服务监测更加自动化和精细化，为企业提供了深入的服务改进洞察。
三、AI客户服务中心的价值创造
在客户为王的商业环境中，AI客户服务中心正逐渐成为企业提升服务质量、增强用户体验和优化运营效率的关键。AI客户服务中心通过赋能用户、赋能运营和赋能员工为企业创造着独特的价值。
1.赋能用户：服务渠道的多元化融合、用户体验升级
AI客户服务中心支持多种媒体形式的接入，如Email、Web、Video、SMS、WAP、APP、小程序、AIGC对话框等。
2.赋能运营：服务过程的全过程把控、运营管理精细化
AI客户服务中心实现了对客户服务全过程的有效管理和控制。
通过用户互动平台和满意度评价体系，企业能够明确管理责任，优化服务流程，合理安排业务，科学组合手段与渠道。这不仅缓解了人工服务压力和管理问题，还降低了营销成本，加强了服务营销体系，全面提升了企业服务营销体系的能力、效率和价值。例如，在上海12345市民服务热线中，语音流网关抓包技术、智能语音转换技术和工单智能填充技术的应用，为话务员提供了座席语音智能助手和工单智能填写模块，并实现了全量智能质检。一年多的试点应用后，平均处理时长降低了10.3%，IVR参评满意率从95.8%提升至96.3%，有效提升了服务的生产效率和满意率。
3.赋能员工：提高响应速度和工作质量、释放工作压力
四、总结：
本文深入探讨了人工智能（AI）技术在客服中心的多维应用及其带来的价值创造。
通过对运营管理、客户服务、人工服务辅助和服务监测等方面AI将全面提升客服中心的服务质量和运营效率。在运营管理方面，AI技术的应用使得预测与排班更加精准，优化了资源配置，并通过知识管理提高了客服人员的工作效率。在客户服务领域，AI驱动的聊天机器人和智能路由系统提升了服务的个性化和响应速度。对于人工服务，AI辅助工具如自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）技术，极大地减轻了客服人员的工作负担，同时提高了服务的准确性和一致性。此外，智能质检和智能定责系统的应用，使得服务监测更加自动化和精细化。
AI赋能的价值体现在以下几个方面：首先，AI提升了客服中心处理大量客户需求的能力，通过自动化和智能化工具，提高了服务效率；其次，AI通过数据分析和预测模型，增强了企业对市场变化的适应性和决策的科学性；再次，AI技术的应用改善了用户体验，通过个性化服务增强了客户满意度和忠诚度；最后，AI还为员工提供了强大的辅助支持，通过知识推荐和实时指导，提升了员工的工作质量和专业水平。
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[作者简介]章小初（1971-），女，博士，高级经济师，浙江工商大学杭州商学院专任教师，主要研究方向组织数字化转型、移动互联网与组织能力。