随着移动互联网和智能手机的普及，一些热门的APP动辄拥有上亿、甚至超十亿用户，如何才能面对每天海量的用户服务需求呢。记者日前走近深圳的腾讯客服团队，发现移动互联网正在推动客服行业从传统的人工向AI自助这一智能化方向快速转型。
例如，腾讯旗下300多款产品每月收到的所有用户需求达到数千万单，其中智能服务应用比例达到90%;完全依靠人工智能成功解决用户问题的比例达到75%，其余问题大多通过智能协同、人机结合方式处理。
打破劳动密集型服务模式
据介绍，腾讯客服中心从2002年成立以来，先后经历了传统人工呼叫中心、以PC端为主的互联网客服中心，自2016年以来进入数据与智能化客服中心，其主要特点是通过大数据驱动客服能力建设，把传统的人工服务与AI优势相结合，将传统人工服务模式升级为智能协同服务模式。
“通过对客服行业这么多年的洞察，我们认为作为互联网企业，应该有义务和责任打破一些传统劳动密集型成本中心的概念，更多利用大数据和人工智能技术提升服务价值，” 腾讯客户服务部运营总监杨金说，“我们认为服务不等于一味地‘堆人’，我们这些年投入了大量研发能力做智能客服。”
以用户问题较多的微信支付业务为例，目前人工智能已经能够解决微信支付转账、第三方商家交易进度查询等十大问题场景。杨金强调，所有服务是不能脱离用户使用场景的，只有更近距离地和用户接触，才能让用户感受到第一时间的支持。因此，为海量用户提供智能服务的策略之一，就是在用户出现问题的场景中做接驳服务，例如在操作报错的窗口直接加入“查看解决方案”及跳转链接。
此外，腾讯客服也通过公众号、小程序等形式打造了集中式服务门户，但杨金透露，“这个比例相比上面场景化的接入小很多，大部分用户还是习惯于在出现问题的地方找客服”。
人工智能赋能人工客服
杨金表示，人工智能解决绝大部分用户问题的背后，一方面是针对用户进行智能体验设计，另一方面是客服系统内部的智能分析与调度能力。
微信客服团队向记者展示的一组服务记录显示，一名用户遭遇微信红包发送不了的问题，系统提示“红包行为异常，为保护资金安全，系统已经暂停红包功能”。当用户进入腾讯客服系统寻求帮助时，智能客服率先询问用户，是否要咨询“收/发不了红包怎么办”的问题。
杨金解释说，这种“未问先答”的方式是通过用户的业务发生场景、操作轨迹、用户画像等搭建“预判因子”，让对话机器人实现对用户问题的前置预判，从而更好地提供服务。目前来腾讯客服的用户中，通过机器人能事先预判问题的覆盖率已达到70%。同时，通过不断打磨机器人对话，75%的用户问题能直接解决。
据介绍，这样的机器人一天在微信支付相关问题的对话量达到40万—50万次，而一个人工客服人员一天最多也只能接100个电话。更重要的是，互联网产品在出现故障等问题时往往对客服形成巨大的并发压力，即海量用户在同一时间内集中反馈问题，也就是“电话被打爆”，而智能客服则基本不存在高并发问题。
解决源头问题是更好的服务
作为已经在腾讯客服团队工作15年的资深员工，杨金认为，客服形态与逻辑的发展是与互联网带给社会和人们生活方式的变化息息相关的。
“科技发展日新月异，我们的服务运营模式和思维方式也要随之而变，大胆一些，从被动响应模式服务转变为积极主动提供更多预防性服务，”杨金说，“过往很多案例证明，产品应用场景的一点小改动就能消灭海量的用户服务诉求。所以，相对于从前如何快速解决问题，我们现在更着力于如何让问题不发生。”
比如用户想打印微信支付流水账单的需求，以前需要联系客服团队，通过人工申请流程，等待10多天后才能完成。经过向产品团队反馈后，微信增加了账单自助导出功能，使用户不需要再找客服，而是自己在产品中就能解决。
目前AI已逐渐在各行各业中应用，而客服正是绝佳的AI应用场景。杨金表示，腾讯客服将持续优化智能问答体验，以“智能协同”模式，推进新技术在更多服务场景中的应用与快速有效处理，未来会给用户带来越来越好的服务体验。
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