隨著移動互聯網和智能手機的普及，一些熱門的APP動輒擁有上億、甚至超十億用戶，如何才能面對每天海量的用戶服務需求呢。記者日前走近深圳的騰訊客服團隊，發現移動互聯網正在推動客服行業從傳統的人工向AI自助這一智能化方向快速轉型。

　　例如，騰訊旗下300多款產品每月收到的所有用戶需求達到數千萬單，其中智能服務應用比例達到90%;完全依靠人工智能成功解決用戶問題的比例達到75%，其余問題大多通過智能協同、人機結合方式處理。

　　打破勞動密集型服務模式

　　據介紹，騰訊客服中心從2002年成立以來，先后經歷了傳統人工呼叫中心、以PC端為主的互聯網客服中心，自2016年以來進入數據與智能化客服中心，其主要特點是通過大數據驅動客服能力建設，把傳統的人工服務與AI優勢相結合，將傳統人工服務模式升級為智能協同服務模式。

　　“通過對客服行業這么多年的洞察，我們認為作為互聯網企業，應該有義務和責任打破一些傳統勞動密集型成本中心的概念，更多利用大數據和人工智能技術提升服務價值，” 騰訊客戶服務部運營總監楊金說，“我們認為服務不等于一味地‘堆人’，我們這些年投入了大量研發能力做智能客服。”

　　以用戶問題較多的微信支付業務為例，目前人工智能已經能夠解決微信支付轉賬、第三方商家交易進度查詢等十大問題場景。楊金強調，所有服務是不能脫離用戶使用場景的，只有更近距離地和用戶接觸，才能讓用戶感受到第一時間的支持。因此，為海量用戶提供智能服務的策略之一，就是在用戶出現問題的場景中做接駁服務，例如在操作報錯的窗口直接加入“查看解決方案”及跳轉鏈接。

　　此外，騰訊客服也通過公眾號、小程序等形式打造了集中式服務門戶，但楊金透露，“這個比例相比上面場景化的接入小很多，大部分用戶還是習慣于在出現問題的地方找客服”。

　　人工智能賦能人工客服

　　楊金表示，人工智能解決絕大部分用戶問題的背后，一方面是針對用戶進行智能體驗設計，另一方面是客服系統內部的智能分析與調度能力。

　　微信客服團隊向記者展示的一組服務記錄顯示，一名用戶遭遇微信紅包發送不了的問題，系統提示“紅包行為異常，為保護資金安全，系統已經暫停紅包功能”。當用戶進入騰訊客服系統尋求幫助時，智能客服率先詢問用戶，是否要咨詢“收/發不了紅包怎么辦”的問題。

　　楊金解釋說，這種“未問先答”的方式是通過用戶的業務發生場景、操作軌跡、用戶畫像等搭建“預判因子”，讓對話機器人實現對用戶問題的前置預判，從而更好地提供服務。目前來騰訊客服的用戶中，通過機器人能事先預判問題的覆蓋率已達到70%。同時，通過不斷打磨機器人對話，75%的用戶問題能直接解決。

　　據介紹，這樣的機器人一天在微信支付相關問題的對話量達到40萬—50萬次，而一個人工客服人員一天最多也只能接100個電話。更重要的是，互聯網產品在出現故障等問題時往往對客服形成巨大的并發壓力，即海量用戶在同一時間內集中反饋問題，也就是“電話被打爆”，而智能客服則基本不存在高并發問題。

　　解決源頭問題是更好的服務

　　作為已經在騰訊客服團隊工作15年的資深員工，楊金認為，客服形態與邏輯的發展是與互聯網帶給社會和人們生活方式的變化息息相關的。

　　“科技發展日新月異，我們的服務運營模式和思維方式也要隨之而變，大膽一些，從被動響應模式服務轉變為積極主動提供更多預防性服務，”楊金說，“過往很多案例證明，產品應用場景的一點小改動就能消滅海量的用戶服務訴求。所以，相對于從前如何快速解決問題，我們現在更著力于如何讓問題不發生。”

　　比如用戶想打印微信支付流水賬單的需求，以前需要聯系客服團隊，通過人工申請流程，等待10多天后才能完成。經過向產品團隊反饋后，微信增加了賬單自助導出功能，使用戶不需要再找客服，而是自己在產品中就能解決。

　　目前AI已逐漸在各行各業中應用，而客服正是絕佳的AI應用場景。楊金表示，騰訊客服將持續優化智能問答體驗，以“智能協同”模式，推進新技術在更多服務場景中的應用與快速有效處理，未來會給用戶帶來越來越好的服務體驗。

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