中国智能客服行业研究报告（39页）

行业报告下载 2020年11月21日 07:16 管理员

NLP技术。NLP即自然语言理解，包括机器对自然语言的理解与输出两方面，是实现智能客服“拟人化”的重要推动力。在自然语言理解上，机器主要面临语言多样性、语义多样性、上下文情景复杂性、文法错误等几大核心挑战。这也是未来NLP技术重点优化方向。 • 知识图谱。知识图谱是由信息构成的知识网络。行业知识图谱的构建及行业知识库的打造，是智能客服精准定位问题及给出相应回复的知识基础。 • 交互技术。交互技术的应用，使智能客服实现多轮与连续对话成为可能。 • 深度学习。智能客服通过深度学习，捕捉用户询问意图，通过区分同问句不同语义、同问题不同问法，实现具体问题的针对性回复。同时，基于持续的深度学习，智能客服识别与判断人工客服跳转节点，优化人机协作水平。智能客服搭建起连接企业与用户的桥梁。但现阶段，受底层技术影响，“智能客服不够智能”问题给企业端与用户端均造成一定困扰，掣肘行业进一步发展。沟通不易。智能客服能轻松应对重复度较高的结构性问题。

但用户提问方式、句子组织均结构各异，智能客服往往无法精准理解问题的真正含义，影响用户体验。 • 服务不专。用户期望收到更具有针对性、更具人文关怀的客户服务，但智能客服的服务流程与话术存在标准化特征，无法灵敏捕捉用户情感变化，用户与企业情感链接存在缺口。 • 底层技术不成熟。尽管行业玩家及国家双层面积极推动人工智能技术的研发与落地，但受制于较长的技术研发周期、技术研发与转化之间的非同步性，人工智能底层技术仍存在较大的完善与突破空间。 • 成本偏高。智能客服服务方案具有”定制化“特征，由企业发展现状及所在行业业务逻辑及核心痛点决定。这也意味着技术在不同企业、不同行业之间的可复制性较差。技术迁移壁垒导致供应商整体成本偏高。从目前智能客服市场容量来看，客服基础软件的市场规模大概在100亿人民币左右，且毛利较小。未来，随着人工智能技术的演进与加速赋能，智能客服行业有望突破300-600亿的市场增量。 • 智能客服市场增量来源主要有：智能终端设备、企业数智化转型需要、自建客服转云等。

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