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导读

根据新声发布的市场调查数据，2022年至2027年中国智能客服市场将持续增长。2023年，中国智能客服市场规模达到39.4亿元，预计到2027年将增至90.7亿元，年复合增长率达22.6%。

市场持续增长的原因

市场持续高速增长背后的主要驱动力是，各行业普遍面临客户服务的一系列挑战。智能客服的需求不再局限于电商、金融、消费零售等领域，而是逐渐向健康医疗等行业扩展。

挑战与解决方案

客户服务部门正面临呼叫量增加、客服人员流失率高、人才短缺以及客户期望不断变化等挑战。客户希望既能有自助选项，也能有人工客服提供实时支持，这促使企业在各个数字通信渠道上寻求平衡。企业正在部署AI驱动的客服软件，以提高客服专员的工作效率，实现客户互动的自动化，并获取优化运营的洞察。

AI在客户服务中的应用

AI技术在多个行业客户服务领域的落地，帮助企业提高服务质量、降低成本、提升客户满意度。例如，零售商使用对话式AI管理全渠道客户请求；电信运营商加强网络故障排除能力；金融机构实现日常银行业务自动化；医疗机构提升患者护理能力。

AI的部署与效果

企业通过部署AI，可以提高服务质量和客户满意度，同时降低运营成本。AI系统可以从客服支持互动、常见问题文档及其他企业资源中收集客户数据，开发出个性化的AI工具，提供个性化服务、产品建议和主动支持。这些工具通过开源基础模型、RAG框架和“人在回路”流程，确保准确、快速且相关的回答。

投资回报率（ROI）

AI客服的投资回报率应主要根据效率提高和成本降低来衡量。企业可以评估响应时间缩短、运营成本降低、客户满意度提高等关键指标。例如，使用开源模型实现AI聊天机器人的成本，可以与传统呼叫中心解决客户询问的成本进行比较，以评估AI部署的财务影响。

实践案例

零售商减轻呼叫中心负担

许多零售商正在转向使用对话式AI和基于AI的呼叫转接。例如，泰国7-Eleven便利店的独家特许运营商CP All在其呼叫中心采用了对话式AI聊天机器人，其准确率达到97%。这使得客服团队可以专注于更复杂的任务，提高客户满意度。

电信运营商实现网络故障排除自动化

电信运营商面临的挑战是既要解决复杂的网络问题，又要保证网络正常运行时间。AI技术能够分析海量数据，自主排除网络故障。例如，Infosys构建的AI聊天机器人大幅缩短了网络故障排除时间，提升了整体客服体验。

金融服务机构轻松揭穿欺诈行为

金融机构需要保持数据敏感性，而AI虚拟助手可以处理客户询问、执行交易并上报复杂问题。欧洲数字银行Bunq正在部署生成式AI满足用户需求，通过AI助手Finn帮助员工更快识别欺诈行为，将识别时间从30分钟缩短至3到7分钟。

医疗健康机构克服人手短缺问题

医疗健康行业面临人员短缺问题，AI驱动的数字医疗助手可以帮助医疗机构提高工作效率。例如，Hippocratic AI通过生成式AI智能体执行低风险、非诊断性常规任务，如提醒患者做好预约准备并在就诊后持续跟进。

结论

通过整合AI技术，企业可以提供更加个性化、高效且及时的服务，树立跨平台全渠道客服体验的新标杆。企业可以利用AI开发工具构建精准、高速的应用，深入改变员工和客户的体验。NVIDIA提供的工具和技术帮助企业开始开发和部署客服AI，加速生成式AI的部署并支持各种专为实现无缝、可扩展的推理而优化的AI模型。