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智能客服行业行业研究报告 一智能客服行业概述 1 智能客服出现原因 5G、云计算、人工智能技术的协同发展推动了各行各业在商业模 式上的快速演变， 尤其是基于深度学习、 强大算力和海量数据助推人 工智能从实验室走向商业化应用的快速发展， 依赖于以上技术的成熟， 促进了智能客服在多个行业的快速落地。 厂商通过为客户提供全生命 周期，或者专注于某一垂直行业的 SaaS产品在市场上各占一分天地， 从而达到降本增效，提升用户满意度的效果。 传统客服有诸多弊端， 在人工进行客户服务时常出现难以触达客 户，转化率低，客户反馈消极等问题。而智能客服一定程度上可以降 低人工成本，提高转化效率，无论在销售广度、转化率、数据分析深 度等方面，相较于传统人工客服均有明显优势。值得注意的是，企业 客户选择使用智能客服的逻辑不是机器人完全代替人工， 而是人机协 作，利用智能客服扩大销售面，获得客户数据及对其进行分析，同时 人工进行更加精准的客户服务，实现转化。 2 行业驱动因素 1 ）技术驱动 NLP，机器学习，深度学习，人机交互等技术目前依然有相当多 的前沿探索， 技术上存在较大的优化空间， 因此大部分智能客服目前 依然不够智能，仅能替代人工座席进行非常基础、简单的对话。 2 ）场景驱动 智能客服主要分为呼入 (Inbound) 和呼出 (Outbound) 两种场景。 其中呼入场景下， AI 已经可以比较成熟地落地在接入初期的语音导 航、意图识别，以及后续服务评价及质量检测环节。呼出场景中， AI 目前只能做到信用卡还款通知、 手机欠费通知等以任务驱动且对话轮 次和人机交互均非常少的场景。 更领先的场景中， AI 可以做到配合人 工实现更复杂的人机耦合， 但目前智能化程度依然有限， 只能支持话 术辅助提示、 信息记录等辅助人工决策的非核心功能。 而由于人工座 席费用越来越贵、 人工劳动终有上限， 场景对智能客服仍然有刚性需 求。 3 行业现状及特征 根据其服务的下游客户所在行业， 智能客服厂商主要服务于三大 类客户：中大型企业，电商领域、互联网服务行业。 1 ）中大型企业 智能客服在中大型企业的应用主要包括金融 （银行、保险、证券）、 政务机构、运营商等领域。 这类客户的特点是预算充足，但是内部决 策机制复杂、 流程 （商务- 竞标 -POC 等）较长， 同时试用新产品周期 长，通常从部分产品开始试用，如果顺利才会逐渐考虑增加采购。另 外考虑到数据安全以及与原先的企业软件系统对接等问题，对 SaaS 化产品接受程度低， 非常看重前期实施及后期重度服务。 对于成长期 的创业企业而言， 打进客户供应商体系难度高， 需要花费大量时间精 力，但一旦确定合作，则稳定性较高且客户粘性大。典型厂商包括服 务银行的硅基智能，服务电信运营商的普强科技等。 在银行业较为普遍的痛点， 一是客户转化率低， 银行采用传统的 短信、打电话方式消耗了大量人力成本， 但是客户转化率进年来持续 走低。二是银行从业人员学历水平高， 在工作时却需要面对相当部分 重复的简单问题， 对于银行从业人员的心理及工作都有较大压力，