“轉(zhuǎn)人工,！我要轉(zhuǎn)人工”,，相信這是許多朋友在與客服溝通時到曾說過的一句話。日前,，在中國青年報社社會調(diào)查中心對2018名受訪者進行的一項調(diào)查結(jié)果顯示,，95.7%的受訪者使用過智能客服，但其中僅有41.3%的受訪者覺得智能客服好用,。對此,，《人民日報》也發(fā)表評論稱，“智能客服不智能,，AI反倒成障礙”,。

從回答生硬機械、到難以準(zhǔn)確地理解用戶提問,，再到不能解決個性化問題,，這一系列問題的存在也影響了用戶對智能客服的評價。而在此前江蘇省消保委發(fā)布的《2021年江蘇省消費投訴和輿情熱點分析報告》中就曾提到,，智能客服“不智能”的問題成為了八大消費維權(quán)熱點之一,。

作為人工客服的“替代品”，智能客服理應(yīng)是人工智能技術(shù)商業(yè)化落地的一個典型案例,。據(jù)悉在2019年雙十一期間,，阿里旗下淘寶、天貓平臺97%的在線服務(wù)都是由智能客服“阿里小蜜”完成,，共進行了3億次的在線咨詢服務(wù),，解決率達70%，完成了8.5萬名人工客服的工作量,。而在2021年的雙十一,，京東智能客服“言犀”則累計提供服務(wù)超過6.4億次，平均降低了50%的客戶成本,，提升了15%的轉(zhuǎn)化率。

事實上截至目前,，從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),、金融業(yè)、快消行業(yè),，再到電信運營商,，許多行業(yè)都已經(jīng)普及了智能客服,。然而如此普及的智能客服給消費者帶來的體驗卻不甚美妙，同樣是在中國青年報社社會調(diào)查中心的這次調(diào)查中顯示,，在使用過程中受訪者遇到比較多的問題,，分別是回答生硬機械（占比62.1%）、不能準(zhǔn)確理解提問（占比52.2%）,，以及不能解決個性化問題（占比48.6%）,。

智能客服“不智能”儼然已經(jīng)成為了消費者不滿意的關(guān)鍵所在，而回答機械,、不能準(zhǔn)確理解提問,、不能解決個性化問題這一類消費者的感受，其實也都指向了同一個事實,，那就是當(dāng)下智能客服只能解決一些初級的,、固定的內(nèi)容。通常來說,，如今智能客服都使用的是Q&A問答知識庫,，是通過消費者輸入的關(guān)鍵詞來檢索和匹配答案，例如買衣服,、鞋帽問尺碼,，買電子產(chǎn)品問保修政策和參數(shù)時，智能客服都可以迅速得給出答案,。

但當(dāng)消費者就某些個性化的具體問題找到智能客服時,，就會出現(xiàn)不能準(zhǔn)確理解提問意思，然后用固定的套詞來進行溝通的結(jié)果,，也讓消費者頗有一種“一拳打在棉花上”的感覺,。然而消費者為什么會找客服？在如今搜索引擎已經(jīng)十分成熟的情況下,，絕大多數(shù)情況往往是消費者在網(wǎng)上已經(jīng)找不到問題解決的辦法,，迫切地希望客服可以來幫忙，所以這時候機械化的智能客服也滿足不了消費者的需求,。

雖然客服是為消費者服務(wù)的,，但不同消費者是遭遇的情況卻是因人而異，在很多時候人與人交流都不一定能解決問題,，更何況是當(dāng)下的人工智能,。事實上，采用人工客服+智能語音客服協(xié)作的方式來提供服務(wù),，由智能語音客服解決淺顯或常規(guī)性問題,，人工客服解決復(fù)雜問題，是相當(dāng)多企業(yè)使用智能客服的初衷。只可惜目前消費者遇到的情況,，是人工客服越來越難找,、智能客服的比重越來越高。

在人工客服缺位,、只能依靠智能客服的情況下,，理想中人與機器搭配的情況顯然并沒有被踐行。那么為什么這些企業(yè)會如此鐘情于智能客服呢,？其實原因用“降本增效”這四個字就可以解釋,。傳統(tǒng)人工客服的響應(yīng)慢、服務(wù)時間有限,、服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度難以保障,，再加上人員流動性大、培訓(xùn)成本高,，以至于相當(dāng)多企業(yè)都會將客服中心放到二三線城市來降低成本,，例如京東的客服中心就在江蘇宿遷，餓了么的客服中心則在河南新鄉(xiāng),。

可是大規(guī)模使用智能客服的企業(yè),，難道會不知道以當(dāng)下人工智能的水準(zhǔn)，智能客服是處理不了很多復(fù)雜問題的嗎,？顯然他們對此心知肚明,。當(dāng)蘋果投入了大量資金打造的Siri都被譽為“人工智障”的情況下，更何況是遠沒有其智能的智能客服,。

這個問題的誅心之論,，就是相當(dāng)多的企業(yè)就是試圖用智能客服這種“機氣人”，將帶著問題的用戶擋在服務(wù)之外,，與其說是一種服務(wù),，還不如說是為了不服務(wù)。

誠然,，智能客服在降低成本上已經(jīng)做得相當(dāng)出色,，但其在增加效率方面卻表現(xiàn)得并不那么盡如人意，但這也當(dāng)下人工智能技術(shù)的發(fā)展水平有關(guān),，如今業(yè)界普遍認為,，AI技術(shù)的成熟還需要5到10年時間。當(dāng)可以學(xué)習(xí),、思考,、解決所有問題的人工智能技術(shù)尚未落地時，不論技術(shù)還是產(chǎn)品方面,，現(xiàn)階段顯然都支撐不了智能客服的落地,。因此在智能客服還只能解決初級問題的情況下,，面向消費者的個性化則勢必出現(xiàn)“對牛彈琴”的問題。

可面向垂直行業(yè),，最大的問題則是AI團隊與客戶之間難以真正的進行精誠合作，畢竟,，客服的核心是“把問題梳理清楚”,，這就要求AI團隊要深入客戶的業(yè)務(wù)流程，但“把問題梳理清楚”就意味著同時也知道問題該如何解決,?？捎钟卸嗌倨髽I(yè)會將“家底”向外界展示，要不咨詢行業(yè)又為何會走向衰落呢,？

但如今智能客服不智能,，看似是個技術(shù)問題，實則更像是個成本問題,。當(dāng)自然語言處理,、架構(gòu)化知識庫、語音交互技術(shù),、深度學(xué)習(xí),、知識圖譜是支撐智能客服的關(guān)鍵技術(shù)時，相應(yīng)的技術(shù)優(yōu)化顯然需要大量的成本來完成,，特別是深度學(xué)習(xí)是必然依靠海量的樣本訓(xùn)練,，以及不停針對性優(yōu)化算法的，既需要高精尖的人才,、也需要大量的時間和資源投入,。然而問題是，客服部門往往在企業(yè)的組織體系中屬于成本部門,，不光不掙錢還要燒錢,，因此自然也就得不到重視。

所以在智能客服智能化不足的情況下,，就導(dǎo)致了消費者與智能客服的互動,，已經(jīng)形成了刪繁就簡的溝通習(xí)慣，即簡單問題查詢解決,、復(fù)雜問題直接轉(zhuǎn)人工客服,。但這種在某種程度上減少了智能客服接觸復(fù)雜問題的機會后，智能客服的升級周期則極有可能會變得更加漫長,。

因此,，只能說在某些企業(yè)急功近利地大規(guī)模使用智能客服來代替人工客服的過程中，人工客服與智能客服高低搭配的理想模式并沒有被踐行,，甚至導(dǎo)致了智能客服缺陷的進一步被放大,。隨后就是消費者對于智能客服的認可度越來越低,，并讓這一切陷入了死循環(huán)。

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