客服之外,AI在客户服务赛道拼出新机会

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AI技术的落地场景有很多,其中,客户服务及其关联赛道就有着不少的应用场景。这篇文章里,作者便分享了现阶段AI在客户服务领域的几大热门应用,覆盖售前、售中、售后多环节,一起来看。

随着人工智能技术的高速发展,客户服务成了AI落地的重要场景之一。不过除了客服,眼下,它在客户服务其他关联赛道也发展出了不少很有意思的应用场景。

具体包括哪些?AI在这些赛道的应用又表现出哪些新态势?下文揭晓。

一、后来居上的“AI+交易”

虽然AI在交易方面的应用不及客服早,但它的市场价值和发展潜力正在快速增长。

比如在金融行业,AI正被广泛用于金融数据分析、市场趋势预测、自动化交易等场景,除了实时给到交易人员有效的股票交易建议,还能在满足条件时执行交易。

而在辅助决策这点上,通过AI大模型和算法进行市场指标、经济报告、新闻报道等海量数据的分析和市场趋势预测,AI的处理速度非常快,执行交易的准确性甚至比人还高。

在电力能源行业,司普科技等基于客户需求推出了AI电力交易员。这位虚拟的交易员同样需要经考核持证上岗,能力做到了集行业研究、市场变量监测、价格研判、交易决策等于一体。

依托行业知识库,AI电力交易员的知识储备还远超常人,且历史交易数据、市场趋势行情、日前/现货功率、最新政策法规,甚至煤电价格、气象变化等都了然于心,能帮助真正的交易员们更大程度做好风险管理,全面提升场站交易效率和经济效益。

在证券投资行业,AI还化身机器人顾问,用于辅助新手用户及灵活投资者进行交易决策。除了吸收相应的知识储备,这位AI交易顾问还能通过算法,智能匹配用户的财务目标和风险偏好,自动给到人们相应的投资组合参考。

类似的案例还有很多。虽然AI还很难完全替代人们进行交易,但在交易风险管理、交易策略输出、交易自动执行上,AI正扮演越来越重要的角色。

二、从人海战到AI销售

在拉销量,增业绩的年代,人多,显得力量大。

但当“人海战术”很难为公司带来相应的业绩增长,反而加剧冗员冗费的现象。随着AI销售能力的“觉醒”,很多企业开始主动或因成本被动加快了销售人员的优化步伐。

金融保险服务行业就是其中之一。

据不完全统计:近年来,保险代理人这一职业的从业者规模较之各险企的顶峰时期下滑50%以上,部分险企的代理人规模下滑比例甚至超过80%。

除了市场行情、业务优化等方面的考虑,其实还因为早期的保险业务属于人力密集型和数据密集型,人工操作依赖度相当高。

随着大模型时代,AI在情报搜集、竞品分析、需求沟通、答疑解惑、保险规划、核保核赔等方面的强力渗透,很多人工操作的业务流程走向自动化,逐渐推动了岗位结构和规模的调整。

比如有些保险服务公司着眼于LLM在语言组织和输出能力上的表现,开始采用AI保险销售,来完成售前咨询、产品介绍、竞品对比、保险规划等任务。

在此过程中,原有的保险销售人员能省去很多搜集整理、重复作答的麻烦,还能有效筛选商机,提升1对多的客户服务质量。

再比如以往的保险代理人需要花很多时间帮投保人填写健康信息、收集整理核保材料、沟通核保结论及费率等。

眼下,随着司普AI核保员这类工具的出现,无需太多中间环节,提交核保材料后就能自动识别、实现数据的结构化管理、进行核保决策、输出核保结论,并给到相应的费率定级参考。

完成投保和核保所需的人力和时间大幅减少,推动整个行业迎来新变革,也加快了一些从业者的转型。

而另一边,客户方等待周期大幅缩短,决策风险进一步降低,也推动着精英保险代理人和公司整体业绩实现新的增长。

三、AI营销下的行业重塑

根据Gartner 发布的行业报告显示:到2025年,生成式 AI 将用于创建30%的对外营销内容。

未来AI营销将发展到怎样的境地,我们尚未可知。但单单就客户营销服务这块来说,AI+营销,已经涌现出不少极具想象力的使用场景。

比如客户需求的识别。通过引导式多轮对话,AI在需求理解、意图识别、场景切换、业务导航等方面正快速向人类靠拢,方便后期进行针对性的产品推介和个性化营销服务。

再比如利用AIGC自动生成多元化的营销内容,目前不只是营销话术、营销内容,AI已经覆盖文字、图像、音视频等多模态。

部分AI营销服务商还在原产品的基础上引进营销用户RLHF反馈系统,通过高效数据反馈,来持续优化产品生成质量和客户服务体验。

在电商领域,也有人利用AI对历史营销进行数据分析和建模,用于优化营销策略,实现精准获客,打造垂类大模型等。

此外,AI在营销创意、广告投放流程优化等方面的价值也在逐渐被看见。

四、进击的AI客服,评价两级分化

客服是客户服务绕不开的环节。而且相比后来居上的AI交易、销售和营销,客服算是应用最早,也是前景最广的AI应用领域之一。

根据《2023年中国智能客服市场报告》显示:2022年国内智能客服市场规模已超过66亿,未来两年或逼近百亿规模。

从发展曲线看,智能客服的两次更迭(2016年后转向NLP、2023年利用LLM重构客服业务)都和人工智能热潮密切相关。目前,AI已经在客服、外呼、质检、智库等领域获得突破性应用成果。

在媒体的报道中,国内有些在线客服机器人已经能独立解决80%的常见问题。在头部通讯企业的AI应用中,智慧客服智能服务占比甚至已经超过85%。

在强人工智能的驱动下,智能客服的语言理解、对话、业务处理能力持续在进化。随着AI数字员工的出现,智能客服还能以更立体、直观的形态出现在人们面前。

不过,目前新老智能客服产品很大程度上仍处于交棒期。在实际的应用中,有些智能客服产品因听不懂“人话”、功能鸡肋、话术呆板、转人工几率高等问题频遭吐槽。加上人工客服锐减、适老性差,导致人们对其的评价有些两极分化。

银行业金融机构客服从业人员数量,数据来源:中国银协

写在最后

以上是现阶段AI在客户服务领域的几大热门应用,覆盖售前、售中、售后多环节。

其实在业务办理这块,AI也表现出极大的协同性,只因涉及功能权限、业务集成、结算、审批等,目前主要集中在业务导航、信息查询、初级业务办理等方面,发展程度并不高。

目前,发展中的AI已经向人们展现出它的极大潜力与部分限制,人们对此满怀期待又有所顾忌。

但随着AI的深度发展与规范使用,未来落地的商业场景和赋能万千所能带来的市场价值,依然推动着它在客户服务以及多领域的深度应用。

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  1. AI时代已经到来

    来自广东 回复
  2. 这个场景AI和用户利益不一致,很难得到用户好评的,应该采用其他的评价体系

    来自北京 回复