從簡單的關鍵詞自動回復到應用微表情識別探測用戶情緒，從單一的機器應答到人機協作交叉回復客戶，AI在客服行業(yè)的應用場景不斷縱深，機器人能幫客服做的事情越來越多。
然而技術本身是雙刃劍，如果使用不當的話，只會加快犯錯誤的速度。AI也是技術發(fā)展的產物，如果在客服環(huán)境中沒有得到正確使用的話，不僅達不到預想的目的，甚至可能事與愿違，反倒帶來成本的增加和顧客體驗的負增長。
技術的使用不可盲目跟風，需要遵循科學的管理流程和管理體系。
基于這個情況，研究客服領域的人工智能，要把控兩個方面：一是AI的應用場景，一是客服中心的管理體系。
如何將AI合理地鑲嵌到管理體系中？如何讓AI在客服管理體系中扮演正確的角色？COPC中國區(qū)總監(jiān)崔曉從驅動因素、實現因素和目標因素三個方面為我們進行了詮釋。
1.驅動因素
驅動因素，我們主要從規(guī)劃層面分析。
傳統(tǒng)客服中心的流程比較單一，都由人工來實現執(zhí)行落地。如AI的賦能使得客戶中心有了包含“自助客服”、“智能客服”在內的全新流程，客服人員的角色也有了微妙的變化。
但無論技術如何革新，人員如何變化，企業(yè)縮減成本，追求利潤的終極目的是不會動搖的�？头行拿磕甑臉I(yè)務規(guī)劃都是為了在保證客戶體驗的前提下，把成本降到最低。
2.實現因素
實現因素，我們主要從流程方面進行考量。
智能客服的使用，會給傳統(tǒng)的客服中心管理流程帶來變化。我們以質檢為例，進行分析。
智能客服加入客服中心后，對人工坐席的質檢，除了發(fā)現個體的問題加以糾正和改善外，更應該利用AI的數據處理優(yōu)勢，關注流程方面的質檢，找到共性的問題。比如配送的問題、物流的問題、門戶網站的問題等等。而現階段智能客服還沒有能力完全取代人工客服，大多數客服中心仍然停留在對個體的質檢層面，甚至更多的是對個體的績效考核。
另外，對于智能客服的質檢也是必要的，而且要考慮樣本的隨機性，制定合適的樣本量，設置合適的考核點，從而確保智能客服提供的知識更加準確完備，說的話更加人性化、易于理解。
對于智能客服的質檢，原則上可以繼續(xù)沿用遠程和現場抽檢的方法：對于人工客服而言，現場質檢的好處在于結束之后提供即刻的輔導。智能客服的現場質檢，即機器人和顧客對話的時候需要人在旁邊進行檢查，必要情況下進行人工干預。所以質量管理的概念并不會落伍，即使是在智能客服情況下，很多事情依然要做，只是做的方式發(fā)生了變化，尤其是智能客服的早期階段，質檢尤為重要，這有助于整個知識體系的完善。
3.目標因素
目標因素，結果導向，我們從績效的角度看待。
智能客服環(huán)境下，對于指標的管理也將發(fā)生變化。我們依然要評估人工和智能客服的顧客體驗，依然要測量成本，但是對于成本的管理將不再是簡單的單通電話成本，單位分鐘成本、單位坐席成本，而是總體成本。
因為大量簡單業(yè)務被智能客服所取代，也就意味著人工客服的業(yè)務量會下降，也就無法形成規(guī)模效益，同時人工處理的業(yè)務也會越來越復雜，對于人工的能力要求也就越高，這意味著人工的成本可能會增加，所以片面的只看人工成本不能全面準確地反應出整體的成本管理，所以建議對于整體的成本管理轉變?yōu)閱挝唤鉀Q成本、單位用戶成本等等。顧客體驗的測量不會過時，我們依然要了解客戶端對端的體驗，并以此作為抓手來更好地優(yōu)化各個觸點的顧客體驗。
