决胜智能客服下一个十年，容联全面布局AI客服垂直化应用根据中投顾问数据

根据中投顾问数据，中国客服市场规模约为2000亿人民币左右，智能客服市场正处于萌芽成长阶段。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。
作为AI技术较早实现商业化落地的领域，智能客服吸引了众多企业争相布局。
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从传统通讯厂商，到SaaS云服务商，再到智能云客服厂商，各类企业都在积极用AI为客服行业赋能，其中就包括全球智能通讯云服务商——容联云通讯。
面对竞争激烈的市场，容联深深扎根技术领域，始终保持对客服行业和垂直应用场景的敏锐洞察和深度渗透，同时利用AI技术充分解决行业需求与痛点，将单一的技术竞争优势，转化为优质服务、精细运营、高可靠性等全方位能力的集合。
从整体看，可以将容联的策略总结为“高筑墙、深挖洞、广积粮” ，通过智能语音机器人、坐席辅助解决方案、智能陪练机器人三款拳头产品，实现对客服行业的全面赋能和迭代升级。
01
高筑墙：
打透垂直场景智能语音构筑
“人工智能+小客服团队”
竞争壁垒
面对AI技术对客服行业的升级，容联认为， AI最大的作用是对行业里每一个细分场景做优化。因此，通过场景化和行业性的结合，容联将通讯云最为清晰的垂直场景抽离出来进行AI赋能。
作为与智能客服场景联系最为紧密的技术，智能语音占据了这一领域的C位，也是各智能通讯厂商构筑竞争壁垒的基础技术之一。
容联一改过去单一的人工客服模式，在传统外呼系统的基础上，加入自然语言处理、语音识别、语义理解等多项人工智能技术，从而转向更加智慧的“人工智能+小客服团队服务”模式。
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容联开发的小容智能语音机器人具有语义识别更准确、启动耗时更低、对话更连贯、知识更全面以及学习更主动的特点。
在自然语言处理阶段，小容智能语音机器人通过海量数据对意图进行分类挖掘，同时以海量高质量数据集为基础训练数据扩充，并进行意图模型训练，最终可以针对多应用场景模型实现输出，降低业务场景化机器人冷启动耗时。
全新的可视化对话交互设计工具提供标准化的VUI组件、更丰富的对话策略配置，系统内置数十种行业场景意图模型、内置常用实体增值21种、系统内置情绪识别引擎，同时系统内置更多的对话场景设计案例可供参考，缩短整个对话设计工期。
基于深度学习训练，小容智能语音机器人在会话中嵌入情绪识别引擎，对会话者的情绪进行标记，动态跟踪会话者的情绪类别，对整体会话情况进行情感倾向监控分析，更好的帮助企业了解用户对产品或客服服务的满意度。
同时，小容智能语音机器人可以从通话质量、轮次时长、交互轨迹、数据积累、模型评测效果、情绪监测等多维度，对业务数据及会话数据展开统计和分析，帮助企业监控AI应用使用情况。
一款AI产品真正智能之处在于能否借助数据集进行主动学习，这也是决定AI智能化程度和产品力的关键。
小容智能语音机器人自学习平台提供在线海量数据预处理及自动化标注、数据训练、自动化模型生成，帮助企业快速创建和部署模型，管理全周期机器人工作流。
同时，自学习平台能够从原始数据、标注数据、训练作业、算法、模型等，提供全流程可视化管理。
基于以上功能特点不难发现，小容智能语音机器人以客服场景为核心目标，通过营销体系建设、数据运营体系打造、动态的情绪分析等众多应用亮点，全面提升企业在营销过程中的运营效率和客服服务效能，充分释放AI在客服行业的技术潜能。
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02
深挖洞：优秀的客服可复制
智能坐席深挖金牌客服潜能
客服行业的另一大分支场景就是坐席，对于传统坐席而言，涉及业务知识点复杂，难以完全掌握，与客户交流过程中难免出现让客户等候的情况，或者出现关键点遗漏的问题，易造成客户满意度下降；另一方面，实时通话中需要记录客户基本信息，事后还需填充工单，容易遗漏要记录的信息。
智能坐席辅助则最大程度降低人工成本，集场景质检、实时通话、状态监控预警、客户画像、场景话术推荐等功能于一身，赋能人工客服，可以帮助企业复制金牌客服。