今天不主流君就和大家一起來分析下智能客服認識上的一些誤解吧！
智能客服就是話術邏輯樹？錯！
應用于智能客服系統(tǒng)中的AI技術，無論是人工智能底層通用的深度學習還是核心的自然語言處理，都不能直接解決任何實際問題，只有在實際應用場景下，多種技術結合成有機系統(tǒng)，實現(xiàn)具體問題具體解決，才稱得上真正意義上的智能化。
在智能客服系統(tǒng)中，機器人需要與業(yè)務完全融合，形成完整的知識運營體系。這期間，除了已有的標準化知識庫和語義庫，機器人還要與公司業(yè)務數(shù)據(jù)完全打通，深入呼叫中心內外部體系，將一條條對話、一次次互動加工成數(shù)據(jù)、知識，并不斷學習，這樣機器人才能夠理解用戶意圖，為客戶提供快速、準確的服務。
反觀當前，可以說90%的所謂智能客服甚至連深度學習技術都未使用，只是通過關鍵詞與數(shù)據(jù)庫進行匹配，再提供用戶輸出結果。這根本談不上智能，只是基于和深度學習、自然語言處理毫無關系的搜索技術，實現(xiàn)了FAQ類單輪問答，更沒有上下文和場景處理能力。最終的結果也顯而易見——單獨看每句話的問答準確率或許還可以，但用戶感受到的是我說一句它答一句的尬聊、整體僵硬失智的回答、客服語言能力的缺失，毫無用戶體驗可言。
請個智能客服就能一勞永逸？錯！
技術供應商還要有能力提供完善的售后服務，幫助企業(yè)培養(yǎng)一支專業(yè)的運營和操作人員，為企業(yè)提供更好的同行案例分享和學習，與企業(yè)一起改善系統(tǒng)，一起挖掘系統(tǒng)的功能和價值。
其實，購買機器人才是萬里長征第一步，之后是不間斷的優(yōu)化，每一個優(yōu)秀的智能客服背后都站在一個優(yōu)秀的AI訓練師。智能客服機器人要想準確理解消費者意圖，解決消費者問題，成為有溫度的品牌代言人，離不開人工智能訓練師的不斷訓練。人工智能訓練師就像是機器人的“師父”，他的主要任務就是把AI員工變得更加“聰明”、“貼心”。所以每一位人工智能訓練師前期需要大量的知識儲備，不同行業(yè)有不同術語，在智能客服掌握之前，訓練師一定是最了解行業(yè)術語以及顧客需求的人。
周而復始的數(shù)據(jù)分析和場景優(yōu)化。電腦永不離手的他需要基于算法模型將優(yōu)秀服務記錄作為標準樣本累積起來，除此以外，要通過聊天記錄校準功能分析智能客服的會話歷史，綜合把握客戶問題，判斷機器人回答的對錯，再通過算法工程師將這些反饋回流到模型，修正后續(xù)的應答方式，幫助機器人一起成長。
智能客服是一錐子買賣？錯！
你所購的智能語音服務是按照線路數(shù)收費嗎？非主流君曾經(jīng)咨詢，一個線路一年服務費過萬，包含一套定制話術，之后產品使用效果怎么樣，乙方不負責，如果用的不好也沒辦法退款。這樣的收費方式就導致了產品的定價體系和產品所傳遞的價值并沒有很好的連接起來。
現(xiàn)在，基于用量（usage-based）的定價模式正開始流行起來。基于用量定價模式包括按照交易量、營銷聯(lián)系人數(shù)量、網(wǎng)站訪客數(shù)量收費。
基于用量的定價模式更適合為用戶傳遞單一價值的產品。適合盡可能銷售更多產品的商業(yè)模式：新用戶從一個可以接受的價格開始使用，隨著用戶對產品越來越深入，或者需求越來越復雜，用戶的付費也隨之增加。
在人工智能領域，想要實現(xiàn)真正的實用價值，百可錄認為，看似一件小事，但想做好一定要做深做細做極致，從數(shù)據(jù)到技術，從技術到系統(tǒng)，從系統(tǒng)到具體場景應用，這每一步都需要保質保量的人才和成本投入，需要經(jīng)年累月的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗積累，需要千錘百煉的資源和項目整合，所以更需要專注聚焦。
