无论是售前还是售后，客服都是商家和客户之间沟通的桥梁。没有人能够抗拒一个普通话清晰流利，声音甜美，具有良好的逻辑思维能力和沟通技巧的客服小姐姐。但是每个客服都是美丽的小姐姐或者帅气的小哥哥吗？自然不是。

随着人工智能的发展，智能客服已在各行各业取代或者辅助人工客服。其中对话式AI成为企业智能客服的重要阵地。据艾瑞咨询数据显示，2021年国内对话式AI的市场规模为45亿元，带动规模126亿元。预计2026年，对话式AI的市场规模将达到108亿元，带动规模将超385亿元。

通过智能客服能让大部分简单的问题得以快速自助解决，让复杂问题有机会被人工高效解决。在为用户服务的过程中，智能客服可以提供问题推荐、问题理解、对话管理、答案供给、话术推荐和会话摘要等核心能力，以期达到低成本、高效率、高质量地与用户进行沟通的目的。

虽然智能客服在市场上占比超过了人工客服，但是，由于智能客服服务涉及到语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等多个领域技术组建，人性化的智能客服体验仍然面临着很多挑战。

垂域模型的领域自适应

在智能客服领域，对话是服务中的关键环节。由于每个领域的专业词汇不同，导致通用的语音识别模型或者自然语言处理模型无法精准识别每个关键词背后的真正涵义。目前学术界通常采用的还是通用的开源干净数据训练的深度学习模型，因此对于每个领域的模型自适应是各个垂域部署智能客服的关键。例如，医疗领域的客服和金融借贷推销领域的客服话术肯定是不同的。这种Question和Answer数据库的构建需要长时间的积累和人工的搜集和整理。

实时性反馈要求

有研究表明，人类对于智能手机反应时间的容忍度大概是4秒内。正常聊天，人与人之间的互动时间容忍度大概不超过5秒。这就表明智能客服需要有实时处理问题的能力，也就是在线推理知识图谱，在线识别和合成语音。在互动容忍度时间内了解用户意图，给予用户满意回复。这就对智能客服系统的每个模块的实时性要求很高。

拟人化的用户体验

目前市面上的智能客服还处于发展初期，只能从固有的知识数据库中检索关键词回答问题，无法智能化产生问答机制。这也是目前智能客服无法给人真实感的重要原因。从各个垂域数据中挖掘健全的知识图谱，指导智能客服生成健全的问答生成机制，才能更机智的面对各种问题。而不是问什么问题，都回答统一内容，引发客户的不满与投诉。同时，这对语音合成领域模拟人声的合成也提出很高要求，如果客户接听起来发现是机器人说话而不是人工客服，就会产生反感心理。如何合成有温度、有逻辑、能够像人一样理解用户意图并给出合理解决方案的语音助手，是实现智能客服的关键。

专业领域数据的搜集

对不同域的自适应是人工区别于智能机器的关键。面对每个垂域智能客服的推广，自然离不开各种域内数据的搜集，通过少量的域内数据自适应深度模型到本领域，是学术界和工业界的永恒课题。而这一课题的关键在于域内数据的搜集。数据采集涉及大量专业知识、耗费众多人力、物力。MagicData（北京爱数智慧科技有限公司） 作为全球领先的AI数据解决方案提供商，能够为人工智能企业提供基石。目前 MagicData 拥有众多客服对话数据，涉及不同领域、场景、语种。部分样例如下：

中文女声客服TTS数据集：https://www.magicdatatech.cn/datasets/mdt-tts-e010-mandarin-chinese-speech-corpus-for-tts-1611044090

中文男声客服TTS数据集：https://www.magicdatatech.cn/datasets/mdt-tts-f004-mandarin-chinese-speech-corpus-for-tts-1631268279

在线训练和终身学习

无论是上述提到的实时反馈还是拟人化用户体验，都需要智能客服越来越 Smart，能够快速了解客户意图，同时对解决方案了如指掌。这就依托于优化服务流程、改善客服体验、积累线上数据、在线训练数据，并且让深度学习模型终身学习。设立线上数据积累、在线学习、终身学习，可以构建更完善的知识图谱，让客服更加聪明、机智、应答如流。

智能客服的普及和用户体验的提升，关键还是需要大量域内数据。就如同2021年NIPs提出的Centric-Data AI的概念。通过采用以数据为中心的人工智能方法，与基于规则的传统实施相比，来自汽车、电子和医疗设备生产等不同行业的公司在制造场景中部署人工智能和基于深度学习的解决方案方面取得了进步。并且实验表明数据为中心的改进方案可以以 10 倍的速度构建计算机视觉应用程序，部署应用程序的时间减少 65%，准确度提升高达 40%。数据是人工智能发展的基石。