火到爆炸的ChatGPT-為何當不了智能客服

火到爆炸的ChatGPT，為何當不了智能客服自2022年11月30日上線以來，新一代生成式人工智能聊天機器人ChatGPT的各種表現(xiàn)，堪稱十分驚艷。，ChatGPT將會對某些行業(yè)產(chǎn)生不可低估的影響力，比如客服。任何新興技術(shù)都像一個奇點，充滿無限可能、無限想象。你永遠無法想到它將以怎樣的姿態(tài)呈現(xiàn)在人們的面前。21世紀以前，“AI大爆炸”的設(shè)想似乎還只是科幻小說家們杞人憂天的設(shè)想。如今，卻有越來越多的人開始嚴肅地思考一個問題：當技術(shù)奇點到來的時候，我們是否已經(jīng)準備好了？客服的“覺醒時刻”自2022年11月30日上線以來，新一代生成式人工智能聊天機器人ChatGPT的各種表現(xiàn)，堪稱十分驚艷。從連續(xù)回答問題、生成摘要、翻譯文檔，到信息分類、寫代碼、編劇本、做作業(yè)和寫論文，ChatGPT幾乎都能應對自如。而且，ChatGPT還會質(zhì)疑提問的前提，甚至拒絕不當請求。作為AI發(fā)展史上的一座重要里程碑，ChatGPT將會對某些行業(yè)產(chǎn)生不可低估的影響力，比如客服。Gartner預估，當今全球約有1700萬個客戶服務(wù)中心。”Gartner副總裁分析師DanielO'Donnell認為，“許多企業(yè)面臨客戶人員短缺和勞動成本上漲等挑戰(zhàn)，這些成本大約占客服中心成本的95%，對話式人工智能可以讓客服更有效率，同時也能改善客戶體驗。”據(jù)Gartner預測，到2026年，對話式人工智能將幫助客服中心降低800億美元勞動力成本，10%的代理交互將實現(xiàn)自動化，比目前AI實現(xiàn)自動化預計的1.6%有所增加。事實上，智能客服并不是一個新產(chǎn)物。經(jīng)過客服系統(tǒng)三十余年的發(fā)展，如今的智能客服系統(tǒng)已經(jīng)從單模塊化產(chǎn)品，走向了“服務(wù)+營銷+協(xié)作+管理”全場景、全渠道的一體化模式。上世紀90年代，互聯(lián)網(wǎng)尚未普及，客服主要以電話溝通為主，呼叫中心主要是硬交換技術(shù)。進入2000年，互聯(lián)網(wǎng)開始普及，傳統(tǒng)客服軟件進入大型企業(yè)，基于軟交換技術(shù)的呼叫中心出現(xiàn)。2010年左右，移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)開始應用，基于SaaS的云呼叫中心和云客服軟件出現(xiàn)。在新一代AI技術(shù)賦能下，客服系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)交融，創(chuàng)新的智能化服務(wù)模式被引入客服中心。近些年，新生代客戶對服務(wù)體驗的需求升級，讓客戶聯(lián)絡(luò)從單一的售后服務(wù)，前置到品牌建設(shè)乃至客戶生命周期的全鏈路節(jié)點。對企業(yè)而言，企業(yè)需要理解客戶在各環(huán)節(jié)、場景的心智和行為，通過精準策略在各個觸點增強與客戶的互動。營銷階段前置服務(wù)、服務(wù)階段疊加營銷，服務(wù)與營銷行為界限日漸模糊。于是，隨著客服的邊界不斷拓寬拓深，新的增長空間顯現(xiàn)。智能客服在服務(wù)企業(yè)提供客服基礎(chǔ)上，開始切入更多業(yè)務(wù)場景。換言之，企業(yè)與客戶做溝通的所有環(huán)節(jié)，即售前、售中、售后全流程都成為智能客服廠商的布局范圍。例如，智能客服系統(tǒng)中融入CRM系統(tǒng)，企業(yè)可以基于CRM系統(tǒng)開展客戶分析和數(shù)據(jù)挖掘，以極大地提高成交簽約概率，縮短營銷開發(fā)周期。針對已溝通、有成交意向的客戶，可對其個人詳細信息(行業(yè)、職業(yè)、文化程度、收入水平等)、消費信息(消費標準、消費習慣、品牌傾向等)、朋友圈特征(喜好、活躍時間等)、需求進行精準備注管理，并可自由設(shè)置標簽，客戶的個性化需求一目了然。AI不是“萬能鑰匙”然而，智能客服的體驗并不全是美好的回憶。當下很多智能客服仍有諸多問題，最為明顯的一個便是“答非所問”?！?021年中國智能客服滿意度調(diào)查報告》中顯示，僅有9.6%的用戶認為智能客服問題解決能力高于人工客服?；卮鹎宦?59.1%)、重復循環(huán)操作(50.6%)、答非所問(47.3%)等是用戶智能客服使用中遇到的主要問題。和之前的生產(chǎn)式對話工具比，ChatGPT得到了極大提升。ChatGPT在GPT3.5大規(guī)模語言模型的基礎(chǔ)上，引入了“人工標注數(shù)據(jù)+強化學習”。也即通過人工反饋不斷進行微調(diào)，從而讓語言模型達到更好的理解。比如學會判斷對于給定的輸入指令（用戶的問題），什么樣的答案是優(yōu)質(zhì)的（富含信息、內(nèi)容豐富、對用戶有幫助、無害、不包含歧視信息等多種標準）。從技術(shù)角度講，ChatGPT通過互聯(lián)網(wǎng)上海量的信息建立了非常龐大的語料庫，通過深度學習從這些語料中學習知識。之所以能夠進行完美的回答，是因為它所學習的語料庫里恰好有這樣的上下文，是搜出來并展示給你。單論這種搜索能力，ChatGPT并不如谷歌，因為谷歌的語料庫要大得多，而且搜索的精度也會更好。歸根結(jié)底，決定智能客服體驗度的核心問題還是AI底層技術(shù)的制約。首先是理解能力的制約。目前AI對于用戶輸入的意圖判斷能力還很有限。我們之所以能夠理解用戶，是因為準備了一個龐大的語料庫，里面包含了客戶曾經(jīng)提出的各種各樣的問題，這個集合始終是有限的，而用戶提出的問題以及提問的方式卻幾乎是無限的，必然會產(chǎn)生理解的偏差。其次是響應能力的制約。這牽扯知識圖譜的技術(shù)，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。要想給與客戶滿意的回答，需要針對客戶可能提及的問題，建立非常細致、非常深入的知識圖譜，遠遠超出搜索引擎所能提供的內(nèi)容。而建立這樣的一個專門的知識圖譜，還是一個巨大的挑戰(zhàn)。客服工作不是閑聊，這種對話帶有非常明確的目的性，而且這種目的性不是簡單的回答就能令人滿意的?？赡苌婕暗胶芏嗵囟I(lǐng)域的細節(jié)。售前的訂單、商品、售價、物流等。不掌握這種特定領(lǐng)域的知識，并且通過知識圖譜在這些知識細節(jié)中建立網(wǎng)絡(luò)，無法提供高質(zhì)量的回復。同時，客服回復的內(nèi)容具有時效性，比如產(chǎn)品資料的迭代，物流信息的更新等等。ChatGPT訓練用的語料庫的數(shù)據(jù)是截至2021年，它不具備快速更新客服知識的能力。從成本角度，ChatGPT訓練一次的花費就是上百萬美金，進行一次微調(diào)也得幾十萬，這些錢足以雇用很多人工客服了，這就違背了企業(yè)使用智能客服進行降本增效的初衷。此外，還有另一層情感因素始終是AI目前無法跨越的鴻溝。相比冷冰冰的智能客服，能和客服人員直接溝通讓人更踏實放心。很多客戶之所以反感智能客服，并不是抵觸技術(shù)進步或否定其合理性，而是智能客服有時候無法解決人的情緒問題。與人溝通本身是一種情緒的釋放，但面對理性甚至一絲不茍的智能客服，客戶的情緒顯然是被壓抑的。云知聲相關(guān)負責人認為，ChatGPT若想全面普及還有三方面問題需要解決。首先，ChatGPT在知識可靠性方面還需提升，對關(guān)鍵應用還要避免，解決實際問題；其次，要增強整合即時信息的能力，提高時效性；第三，要進一步降低服務(wù)和訓練成本，在可接受成本范圍內(nèi)解決實際問題。另外，行業(yè)標準和相關(guān)法規(guī)，也需要同步建立和完善起來，從而促進ChatGPT技術(shù)的良性發(fā)展。所以，即便ChatGPT實現(xiàn)了很好的人工對話效果，但從技術(shù)角度、商業(yè)角度和體驗角度看，目前還不具備用它來升級智能客服的可行性，只能在提供智能客服的過程中增加一些意想不到的樂趣。如何正確看待智能客服？在技術(shù)帶給人們便利性的同時，我們必須要承認技術(shù)的局限性，在底層技術(shù)上沒有出現(xiàn)重大突破以前，還不能期待智能客服的體驗出現(xiàn)質(zhì)的變化。其次，智能客服在廠商端的推動應用下已經(jīng)是大勢所趨，雖然不可能做到像人工客服一樣隨機應變，也能夠提供一些基礎(chǔ)層面的精準服務(wù)。最后，關(guān)鍵是在智能客服和人工客服之間建立良好的協(xié)同機制，讓用戶能夠感到更流暢的體驗。好比三級診療，小問題社區(qū)醫(yī)院看，遇到更大的疑難，自動轉(zhuǎn)給高級別的醫(yī)院。對于用戶體驗來說，要的不是智能客服的體驗，而是一個廠商整體客服系統(tǒng)的體驗。就像線上銀行業(yè)務(wù)越來越多，但無法取代線下銀行網(wǎng)點一樣。未來，智能客服與人工客服的關(guān)系，并不是簡單的誰取代誰的問題，雙方的邊界會日漸模糊。