2019-2020中国客户服务智能化市场研究报告.pptx

2019-2020中国客户服务智能化市场研究报告,目录CONTENTS,中国客户服务智能化市场发展背景,中国客户服务智能化市场发展现状,中国客户服务智能化市场典型厂商,中国客户服务智能化市场发展趋势,01020304,PART 1,中国客户服务智能化市场发展背景,客户服务行业面临内部管理和外部服务问题,潜在用户,获客,活客,价值提升,人才引进,培养,考核,价值提升,以用户为中心，要求客户服务差异化。企业在对客户服务过程中面临着服务效率低下、产品智能化程度不高、服务个性化程度不足和服务质量有待提升的行业痛点。举例来讲，智能客服从用户的声音、文字语义多方面判断客户情感，对客户进行有效安抚方面还有待提升；内部人员管理难度大，管理成本高。客服人员流动性大，培训成本高、服务效果难以衡量，要求对客服人员管理进行优化。举例来讲，当业务场景相对复杂时，上下游信息缺失无法整合，导致反应速度慢，效率低下，服务质量难以标准化。,外部人-面临服务问题智能客服,相关企业内部人-面临管理问题,人工智能走出实验室，开始商业化落地，智能客服是落地应用典型,2006年，中国联通全面推出 114“电话导航”业务品牌, 开始了从单一的号码查询台向综合信息服务平台的转变,行业融资频繁，新晋厂商增,多。如,月环信移动客服上线；小能科技获得赛富基金千万美元A轮融资,2015.4, 环信获得红杉资本 1250 万美金B轮融资；,A轮投资,2008 年， Zendesk 上线，新型客服模式出现,此阶段互,联网开始,高速发展， 2014年12,自然语言处理、大数据和机器学习等技术的发展推动智能客服的整体进程,2018年，智能客服新入场玩家急剧减,少，行业,2015 年10 月，壁垒显现美洽获得晨兴资本500万,2019年智能客服行业AMC模型,探索期（-2010）,早期阶段（2010-2018）,高速发展期（2019-2025）,市场成熟期（2025-）,信息化改造时期,互联网化改造时期,人工智能改造时期,强智能时期,客服里面大量重复性枯燥的体力工作由AI 进行，人工智能客服,成为社会经济增长的,重要推动力,用以解决任何智能问题的通用型AI技术出现，人工智能可以更好的听懂这个世界，人机交互障碍大大减少，智能客服开始自主解决问题，汇报问题,行业发展阶段,市场认可度,A,B,C,D,E,F,G,H,I,人工智能在我国仍处于科技风口区，大量资金、资源涌入。人工智能在图像、语音和语义技术方面不断取得突破进展，人工智能企业积极探索商业模式和落地场景，将AI技术产品化和服务化,政治、经济、社会和技术利好，促进客户服务智能化发展,利好政策出台，明确智能服务建设发展思路,产业升级和消费者转变加速智能+客服落地,移动互联网普及，促进宏观经济发展,技术支撑驱动智能+客服市场不断发展,PEST,2015年9月，国务院常务会议决定设立总规模为600亿元的国家中小企业发展基金，政府对中小企业发展持鼓励态度；2017年7月20日，国务院发布新一代人工智能发展规划，正式提出我国人工智能发展的的顶层战略规划，人工智能上升为国家战略；同年12月，工信部出台人工智能产业发展三年行动计划；2019年3月，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过了关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见。这份文件标志着高规格的“智能+”促进文件的诞生。,2018年中国国内生产总值（GDP）为900309.5亿元，经济发展逐步偏向服务业主导，出现越来越多的服务业支柱型产业。目前，服务业对GDP的贡献已超过整体占比的 50%；2018年，中国移动互联网用户达到9.91亿人次，2013年-2017年移动用户年复合增长率达到10.5%。根据测算，2020年中国移动互联网用户数将达到11.04 亿人次， 2017-2020 年复合增长率为4.4% 移动用户渗透率达到77.7%。,产业结构向中高端升级，对于效率提升的迫切要求；消费者消费习惯开始转变，线上咨询、购买等行为逐渐增多，线下消费与线上消费结合，O2O呈井喷式发展；消费态度逐渐转变，消费者对服务态度、客服体验要求越来越高。,信息基础设施跨越式进步：移动通信在2G跟随、3G突破、4G同步的基础上，即将实现5G引领，在核心技术上得到突破；技术手段突破信息瓶颈：物联网、大数据、云计算、人工智能等科学技术手段，在信息领域不断进步创新，加速构建智能+客服市场，市场系统逐渐完善。,AI技术支撑产品形态变革，服务领域扩展,智能客服是在大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统和推理技术等基础上发展起来的面向行业应用，具有行业通用性的服务。它不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段，同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。,综合客服机器人,垂直细分机器人,实体智能客服机器人,智能外呼机器人,智能财务机器人,NLP,语音识别,知识图谱,推理技术,智能客服支撑层,智能客服连接层,产品形态,智能客服应用层,电话、短信、,PC APP,都,成端,为、,了移,客动,服端,的，,重以,要及,途各,径种社交媒体,智能语音客服机器人,智能文本客服机器人,智能云客服机器人,技术基础服务领域,全场景,全行业,购,食,行,住,学,娱,PART 2,中国客户服务智能化市场发展现状,智能客服实现高频问题拦截，帮助企业降本增效实现精准营销,在消费者的问题中，有八成以上都是高度重复的FAQ。客服行业人工客服培训成本高、流动性大，智能客服可以全天24小时工作，通过实时数据反馈不断学习。 2017到2018年我国智能客服市场呈爆发趋势，金融、电商、医疗、教育、电信运营商等领域内的规模较大的企业对智能客服有很大的需求，部署智能客服实现将降本增效，不同领域内智能客服的渗透率不同，金融和电信运营商领域内智能客服的采用率约为10%；智能客服可以基于语音也可以基于文本，其核心是对语义的理解。目前智能客服主要集中在售中、售后，售前主动营销逐渐起步，囿于语音识别和语义识别技术的不成熟之处，智能客服还不完善，未来随着ASR和NLP技术的进步，加上语料库的积累和训练，智能客服和大数据结合，为用户推荐更具价值的产品、提供更加完,善的体验，帮助企业实现精准营销。,智能营销：基于人工智能的精准营销正帮助企业提升流量价值，而且智能的销售客服机器人正在逐步替代人工成为线上销售、售后维护的主力；多渠道覆盖：,智能客服能够通过官网、微信、APP、微博和机器人等多渠道触达顾客; 大数据分析：通过NLP技术将客服对话转换成为结构化的文字数据, 进行大数据分析与挖掘，分析客户关注的业务热点、业务趋势及产品反馈意见，优化产品和防范风险；市场调研：通过智能客服进行用户信息收集，市场调研，品牌推广等。,智能客服,80%高频问题,语音/语义识别厂商为智能客服提供技术支持，并在实践中不断积累不同领域的语料，丰富知识库，提高语义理解技术水平,FAQ问题积累语料库建立,智能客服初筛后人工接管高价值客户,精准营销,ASR/NLP技术,企业,用户,提供学习语料，提高技术水平知识库金融医疗法律教育,人工客服,20%,用户画像访客数据行为轨迹历史记录产品反馈,官网 APP微博邮件,微信电话 H5短信,实体机器人,FAQ回答智能营销,电商金融教育医美制造业,深度学习和NLP技术成为在线客服行业增长的推动力,呼叫中心,在线文本客服,移动化,智能化,100%人工客服以热线方式服务客户,以人工客服为主热线电话+IM方式服务客户,以软件厂商为主,客户服务渠道多元化电话、短信、IM等方式,以云通讯厂商为主,引入智能客服机器人实现客服部分替代,以智能客服机器人厂商、云通讯厂商为主,通过关键词匹配模板,随着通信技术的发展，企业服务客户的方式随之变化,1990年-2000年,2010-2017年,2017年-,2000-2010年,引入神经网络和NLP技术实现意图识别和50%以上的完全替代引入搜索技术，实现模糊搜索,产品形态,市场参与者,以外包IT公司为主,目前的智能化主要体现在人工客服的部分替代和辅助作用,多轮对话,意图判断,人机协作,售前服务,售后服务,关键词检测,情绪识别,语音识别,单轮对话,主要用于解决重复性服务需求，例如退货，查订单，故障报修更多体现单轮对话能力,前台交互,智能分配,人工客服,观点提取,后台管理,服务质检,工单流转,减轻企业管理成本提升服务智能增值服务：客户需求数据挖掘分析,RPA,数据挖掘,与内部系统集成，工单自动流转包括：CRM 、工单系统、物流系统、ERP系统知识库,为前台交互提供支撑,降低人工客服负担提高服务效率提升服务体验,降低企业管理成本,客户服务管理,智能客服,人工智能技术的应用场景以具体化客户需求为服务目标需要提供个性化服务体现多轮对话和人机协作能力,技术价值,技术要点,在线客服场景相对封闭且流程固定，另外存在大量重复且低效的工作流程，大多数企业主要依靠人工方式从事在线客服工作，人工智能的技术落地将部分取代这部分重复且抵消的工作，并且辅助人工完成更多工作。目前，在线客服为人工智能首要落地的应用场景之一；目前人工智能技术的应用在客服行业的前台交互和后台管理中均有所体现，包括智能客服机器人、智能分配、工单流转和服务质检。人工智能技术辅助或部分取代在线客户服务流程中的工作内容,智能客服机器人+人工客服+工单系统,智能化水平、业务解决能力、建设成本共同考察智能客服系统服务能力,智根据企业的使用场景，包括单轮算法能能力、多轮对话能力和人机协作能力；化水主要考察对话准确率、多轮对话完成度平和人机协作的答案采纳率等。,业务解决能力,企业在招标时不仅仅考虑厂商的算法水平，更关注的是其智能客服机器人解决实际业务问题的能力；主要考察问题解决率、客户满意度等。,建设维护成本,智能客服机器人从上线到达到预期水平的准确率，需要1-3个月时间，接入和维护的成本也是至关重要的考虑要素；主要考察企业现有知识库的数量以及系统接口的扩展性和方便程度。,智能客服系统,目前语音机器人的准确率大约为952%；需要一定的训练时间，一般在三个月左右；厂商由购买底层AI服务向自建团队转化。,目前在线客服的问题解决率大约为802%；由于客户的付费能力和意愿，现有覆盖行业主要为电商、金融等领域。,基于运维难度的考虑，头部厂商开始将建设PaaS作为降低运维负担的手段；据云栖社区的开发者调查报告，AI开发者中仅占7%左右，这极大地要求开发的低门槛。,头部厂商构建智能客服系统行业标准,注：以上数据来源于厂商公开数据及访谈。,商业模式：以本地部署为主，订阅模式占比逐渐上升,本地部署仍占据主流，云端部署以其运维更新敏捷的特点，占比逐渐增加,关注智能客服系统的稳定性和安全性；大拥有自己的内部管理系统，需与内部型系统进行打通；企倾向于定制化服务和本地化部署。业,更加关注产品的简单易用、快速上线，敏捷迭代；通常对产品价格的敏感度较高；更倾向于云端部署，以购买标准化产品满足基本的需求。,中小企业,智能客服厂商的部署方式一般分为两种，本地部署和云端部署，大型企业一般倾向于定制化项目和本地化部署方式，中小企业对价格敏感，一般倾向于云端部署，接受标准化解决方案。目前仍然以定制化解决方案为主，但是云端部署的方便运维、支持高频版本更新的特点将会越来越受到客户的认可。,大型企业倾向于本地部署，中小企业倾向于公有云,。,落地行业：金融、互联网相对成熟，教育、医疗、物流、房地产等行业加速落地,政府,医疗,主要落地行业为金融、互联网等数字化程度较高的行业,重点关注产品的安全和稳定性，对服务商的资质和品牌要求高，以私有云为主。,金融,对安全、稳定和实时性要求高，传统金融倾向于私有云和线下交付能力强的服务商，关注数据分析和质检监控功能。,教重点考虑产品的使用便捷程度、集成能力以及通信通道的负育载能力，在售前回访和二次销售中关注智能机器人的使用。,关注产品的全渠道打通，对产品的功能性和更新迭代要求高，因自身IT能力较强更倾向于PaaS服务。,顺应移动医疗转型，智能客服系统需要与医院管理信息系统（HIS）进行集成。,电商,受到客户的企业规模与所属行业的影响，不同类型的客户对通讯云服务的稳定性、安全性、可扩展性、功能性以及部署模式等存在着不同的倾向，客户需要结合自身的IT能力和成本预算等选择合适的服务商。通讯云服务商在细分领域的经验和案例同样是客户选择的重要考量。,电商,物流,证券银行,随着数字化程度的提升，客服智能化将渗透入更多的传统行业,教育,医疗,房地产,物流查询,订单查询,账户查询,辅助客服完成售前咨询,辅助客服进行意愿导流,辅助销售人员进行客户识别,人工客服替代率提升,数字化程度,智能化水平,PART 3,中国客户服务智能化市场典型企业分析,中国客户服务智能化生态图谱分析,通讯运营商,融合通信,IM及即时通讯工具,IaaS云厂商,硬件芯片,语音技术提供商,技术层,应用层,基础层,数据分析,智能客服系统,客户服务软件厂商,以提供定制化、私有化部署服务为主要业务,以云端部署为主要方式，提供全栈式客户服务系统,智能客服机器人主要输出智能机器人API接口,网易七鱼：构建服务营销一体化解决方案专家,1997年，网易成立,2000年，美国NASDAQ上市。,2004年，网易建立客户服务中心，并启动客服系统研发，支撑网易全线产品,2006年，杭州研究院成立2012年，组建网易感知与智能中心,2016年，推出智能云客服系统。,网易七鱼，隶属于杭州朗和科技有限公司，成立于2009年7月，现有员工1049人，是网易集团旗下以输出自身技术实力向中小企业为主的科技型企业。以20万客户服务量的经验积累和背靠网易的技术实力，将提供服务营销一体化解决方案作为自身战略，在行业中具备一定引导作用。,注：数据来源于厂商公开数据及访谈所得。,网易七鱼：智能化积淀构建智能客服机器人技术护城河,算法优势语义理解准确率97%；语音识别字错误率2.7%；杭州研发中心硕博以上学历占比超过70%。,自有大规模、高性能运算集群，国内首批落地深度学习超级计算机；自建分布式深度学习平台。,网易22年积累的专业语料；消息量50,000,000条/天；动态数据与网易数据体系深度集成。,算力优势数据优势,基于网易在AI领域的积累，智能技术基础优势明显,电子商务金融文化娱乐,教育,制造业,电商为主要客户类型，制造业等传统行业比例提高,注：数据来源于厂商公开数据及访谈所得。,电商案例：提升营销转化率客户咨询满意度提升超过20%；工作效率显著提升；数据分析帮助管理者发现企业问题。母婴类电商平台月均GMV超过6000万,Live800：智能化以降低客户服务成本，数据优化营销效率,推出在线客服产品,开启全球布局,实现客服融合通讯,客户服务智能化,Live800，隶属于成都金铠甲科技有限公司，成立于2003年，在客户服务领域具有较深的客户服务经验积淀，为最早的在线客服系统供应商之一。Live800搭建自有研发团队，在自然语言处理技术上构建竞争壁垒，目前Live800语义理解准确度已达到97.5%，问题解决率达85%。,业务布局,核心能力,智能客服机器人 + 行业数据积累+整体安全性能+ 客户需求理解,对话分配快捷回复切换访客识别用户内部协同,多种应用场景,快递物流教育培训,金融保险运营商,NLP+数据积累,客服机器人行业知识库人机协作数据洞察,客户关系管理,大数据,用户画像,后台管理系统客户服务质量监控客服人员考勤管理流程及权限管理知识库管理优化,智能客服产品,企业事业客户中心产品方案研发中心运维支撑,自定义信息模板统一客服和CRM多维度分析,客户精确画像业务精确营销营销效果优化,运维与服务能力,持续迭代,全球部署安全稳定,合作伙伴,注：以上数据来自企业访谈数据,Live800：注重安全和运维实力，服务大客户具有行业优势,结合行业客户需求，提供个性化解决方案金融行业零售行业医疗行业服务成本降低 80% 问题解决时间缩短12% 转化率提升20% 服务效率提升 350% 转化率提升23% 提升广告投放ROI注：以服务蚂蚁金服效果为例注：以服务华为商城效果为例注：以服务美莱医疗效果为例基金机构家电商超医美行业保险机构奢侈品牌妇产科银行机构日化行业眼科消金机构食品行业临床科研汽车餐饮教育物流注：以上数据来自企业访谈数据,Live800 产品亮点,智能客服提升服务效率,多重安全防护,意图理解，解决问题：基于自然语言处理技术，,精准理解访客意图，并通过接入企业CRM、ERP、,海量客户服务能力,物流等内部系统，快速解决访客问题；自主学习，不断优化：记录人工客服与访客对话内容，实现自主学习，不断扩充知识库并积累模型，提升语义理解准确率和问题解决率；辅助人工，提升效率：智能分析访客问题，替代人工客服回答重复性问题，向人工客服自动推荐相关答案作为参考，提升客服工作效率。快速部署能力：平均1-2周完成客户部署；多并发能力：百万并发响应速度2s；日均处理对话数超过2.56亿条；日均工单流转超过2140万条。统一身份认证授权系统：自主研发的统一身份认证和授权管理系统（GAUWAAS），2004年获科技部中小企业创新基金成果，采用单点登录（SSO）模式，实现统一身份认证和授权；A+级HTTPS安全加密，非对称加解密保护通信数据安全，避免传输过程中的信息窃取、篡改，HTTPS安全加密等级为A级。,Live800在服务大客户上具有较大优势，对大型企业客户需求有较深的理解，具有较强部署能力和稳定运维能力。,Udesk：依托全场景覆盖及丰富产品优势，,公司成立,2014.6获得AA 天使投资,2015.7,2015.1,2013.1,A+轮3000万人民币投资,2015.11智能客服机器人上线,2018.9C轮3亿人民币投资,Udesk工单系统正式上线,2017.9注册用户突破7万+ 全国拥有7家分公司2016.7,B轮1亿人民币投资,全方位渠道接入,智能机器人人工客服工单系统,全流程智能数据分析,Udesk是国内领先的全场景智能客服系统提供商。自2015年产品上线以来，截至2018年9月底，企业注册用户为15万人，付费坐席量超过30万人。服务过包括宝洁、壳牌、光大银行、碧桂园等世界500强企业13家，中国500强企业36家和6家细分领域独角兽企业等。产品家族从最初的全渠道智能客服系统拓展到了工单系统、云呼叫中心、智能语音交互机器人、自助客服机器人、智能电销系统、现场服务管理系统、大数据分析系统和移动客服APP等。2018年9月获得C轮3亿人民币投资。,注：数据来源于厂商公开数据及访谈所得。,Udesk：全场景智能解决方案助力生鲜厂商更好发展,自营门店,线下客户,线上商城,门店服务,服务中心,线上服务,IT技术问题,供应链问题,第三方服务,供应链服务,之前业务状态,现在业务状态,自营门店,线下客户,线上商城,供应链服务,客户服务,IT服务,第三方平台,供应链部门,语音机器人,客服机器人,人工服务,智能质检,数据分析,统一渠道,统一流程,智能化服务,线上线下统一,统一数据,生鲜厂商钱大妈需要强大的后台支持，Udesk综合客户需求提供全场景智能客户服务解决方案。其中，Udesk Service Go现场管理系统+客服机器人+全渠道智能客服系统为钱大妈线下服务管理场景提供了全套的智能解决方案，帮助客户改变传统业务弊病，降本增效。,通过提供统一渠道、统一流程，线上线下统一服务和数据大一统提供智能化的服务,传统业务带来各种弊病渠道服务流程复杂，管理成本高平台问题多服务渠道分散无人监管数据分散人工工作量大，重复工作多缺乏反馈机制服务难以衡量无智能管理,智能客服厂商实力矩阵,2019年中国智能客户服务系统实力矩阵图,高,低,低,高,网易七鱼,美洽,百度智能云客服（原百度夜莺）智齿客服,产品市场认可,厂商功能评价,20182019发展路径预测2020发展趋势,务实者,领先者,补缺者,创新者,小能,环信客服,Live800追一科技,竹间智能,Udesk,智能客服系统：务实者增强创新能力,以Udesk、Live800为代表的智能客服系统提供商纷纷开始自建AI开发能力，并取得一定成效。但目前平均年薪50-70万的AI开发者薪酬也成为该类厂商的一大成本负担。未来趋势：NLP技术上率先取得突破的厂商将获得更大的领先优势。,客服机器人：深入业务提升服务能力,以追一科技、竹间智能等为代表的AI服务提供商开始深入业务和场景，一方面打磨大客户案例，一方面丰富行业数据库提升准确率。未来趋势：基于NLP能力，围绕特定行业客户提供更多产品功能，例如内部知识库。,注：根据厂商实力矩阵评价体系评估所得。,注：数据来源于厂商公开数据及访谈所得。,产业链上下游之间的界限越来越模糊下游服务商加强AI能力研发，构建技术壁垒,注：以上数据来源于厂商公开数据及访谈。,智能化水平取决于厂商的单轮算法能力、多轮对话能力和人机协作能力，主要考察对话准确率、多轮对话完成度和人机协作的答案采纳率等。目前智能客服机器人语义理解准确率大约为952%。达到这样的准确率水平一般需要三个月左右左右的训练时间。智能客服市场产业边界越来越模糊，过去主要是智能客服机器人为传统客服软件厂商提供智能技术，现在越来越多的厂商开始选择自建研发团队，并且进展迅速。,高产品可靠度是服务大客户的必备条件，传统厂商具有优势,来源：根据产品评价体系所得,可靠度水平较高,可靠度水平较低,智能客服产品可靠度水平,产品可靠度主要包括安全性、稳定性和大客户案例三个维度进行评价。安全性主要从对内控制和对外抗攻击能力两个维度进行评价，对内控制包括内部权限控制、数据统一管理，对外抗攻击包括主动防御技术以及网络加密。,稳定性指的是保证体验一致性的能力。大客户案例验证了厂商的服务能力，是衡量产品可靠度的重要维度。,一般来说，大型企业对于产品的可靠度要求较高，厂商能够证明自身产品可靠度，将获得更多大客户的青睐，在盈利上也将产生相应的保障。,云端部署具有快速落地优势，在中小企业客户扩展上具备优势,厂商的快速部署能力将影响企业落地智能客服系统的成本高低，例如是否提前预设该行业的数据库，配置好的机器人系统是否具备自主学习能力，以及进一步的面向企业的个性化需求，是否支持API接口开放以及对应的支持服务。云端部署的成本优势、快速部署和敏捷迭代使得智能客服在中小企业中得以快速落地。而API开放接口使得企业的个性化开发成为可能。需要注意的是，部分大型企业出于安全性和行业特殊性的考虑，对本地部署的需求较强，以服务大客户为主的厂商相对部署周期较长。,客户服务行业智能化将在更多企业进一步落地,1,2,3,100,000客户数在10万量级以上的厂商，需要注意自身市场战略选择。头部厂商在多年积累下，在金融、政府等行业具有较高的占有率，发掘蓝海行业，是提升自身市场占有率的重要方式。,150,000客户数在15万以上的厂商，占据市场领先地位，一方面受到更多客户的认可，另外一方面也拥有更多的数据积累，有利于优化自身产品。,10,000客户数在万级上下的厂商，一般存在以下问题：产品的可用性没有得到验证；缺乏行业案例。,以网易七鱼、Udesk为代,表的新兴厂商则依靠其在,智能化和快速落地能力上,的优势在中小企业中占领,一席之地。,以Live800、环信为代表的在线客服软件厂商在客户积累和产品稳定性上具备优势，再加上其在AI技术领域的布局，在客户认可上具备一定优势。,头部厂商营收达到亿级，实现规模化增长,技术价值实现阶段技术上具有开创性的厂商，目前仍然处于产品的市场验证状态，如何找到与实际场景的结合点，最大化发挥市场价值是这类厂商最大的挑战。,产品验证阶段在技术上具有较强创新性的厂商，产品具有一定领先性，但在与具体场景的结合中仍然需要进一步打磨，以及建立细分赛道的市场影响力。,细分赛道，例如电商、教育，营收实现迅速增长。,实现规模化在线客服软件与智能客服软件相比，相对成熟，在金融、政务、运营商等大客户聚集的成熟市场上具有一定的领先地位。,千万级别,5000万级别,上亿级,营收直接代表了市场对产品的认可程度。目前市面上现有厂商中，头部厂商能够达到亿元营收，千万级别利润。市场验证阶段厂商在产品功能上具有一定先进性和创新性，在找到具有潜力的,融资主要集中在A轮，少数厂商抢跑具有资本优势,4,2725,76,C轮及以后B轮A轮天使轮种子轮,2011-2019年智能客服融资轮次分布,2019年智能客服厂商投融资情况 2019年,近年来，资本持续收缩，智能客服领域也是如此。在经历2014和2015年智能客服厂商进驻的高峰期后，整体行业增长放缓，特别是2018年，市场相对成熟，新晋厂商很难跻身其中，接下来的竞争将是围绕用户和资源整合能力的竞争，是真,正回归本质的竞争。目前融资主要集中在A轮，率先进入融资中后期阶段的厂商可能会借助资本的力量抢占先机。,PART 4,中国客户服务智能化市场发展趋势,客户服务智能化将成为人工智能商业化落地的先行者,分析认为，随着人工智能的不断发展，开始寻求真正的场景落地，从“弱人工智能时代”像“强人工智能时代”跨越。很多行业的应用场景拥有落地空间，客服在人工智能落地方向将成为商业化落地的先行者。首先数据体量足以支持依赖于海量数据做支撑的AI等技术落地；其次互联网的发展改变用户的使用行为，多行业对于客服的需求极大攀升；再次人们对于同质化重复劳动需要有天然的替代，智能+客服人工，不是替代人工，而有效提高重复人工的效率。,客服,医疗,家居,教育,金融,安防,建筑,交通,制造,农业,仓储,化工,酒店服务,“人工智能的精髓”人工智能：一种现代方法,客户服务个性化、垂直化推动多维数据融合，数据入口成兵家必争之地,打造统一的数据平台具有现实意义：各大厂商通过客户积累和需求增长，在完成底层技术和行业知识图谱积累后，智能客服企业着眼于从SaaS切入PaaS，以平台的形式为客户提供服务、开发、运行和管理等一系列流程化；,技术水平趋同要求AI企业横向拓宽规模纵向业务下沉：积累了这些底层技术和行业知识图谱后，智能客服企业就可以从SaaS切入PaaS，以平台的形式为客户提供开发、运行、管理AI应用程序的环境和资源。,数据安全及政策的完善有利于市场更好的发展：智能客服创业企业还可以从客服走向市场、品牌、销售等等，赛道非常长，他们有潜力做到超级独角兽；,竞争激烈马太效应明显：BATI人工智能平台入选国家队，越来越多的人才、资金、客户资源等向头部AI企业汇聚，一些专注垂直领域的AI独角兽也在向平台化发展，通过投资和孵化等形式不断扩大自己的生态，AI独角兽也开始孵化自己的小独角兽企业，商业化过程中不断向上下游产业链延伸，软硬件相结合，增加自己的话语权。预计2020年，将会出现一批经过市场验证的优秀AI企业。,大数据+云计算+人工智能三位一体：智能客服创业企业还可以从客服走向市场、品牌、销售等等，赛道非常长，他们有潜力做到超级独角兽；,科技赋能B端时代到来：移前整体而言智能客服只在互联网新经济、金融、保险等领域被广泛接受，占更大比例的传统企业对智能客服这一新鲜事物的接受程度较低，整个行业需要强力的销售团队去大力开拓市场，完成市场的教育工作。,01 趋势一智能客服与场景的深度融合,02 趋势二数据动能，真正产生驱动力,03 趋势三数据安全及政策完善,深度学习框架开源使得智能化水平趋同，流程模块化、流程高效化成为新的护城河,基础技术与功能模块化基于算法和知识库，形成综合解决方案，为客服企业提供支撑，构建完整的生态体系,NLP自然语言处理技术是智能客服技术基础的核心要素语义理解问答系统,类目,泛化,知识图谱知识关联、推理计算资料属性,智能化服务虚拟仿真产品优化个性化定制柔性制造供需匹配,网络化协同人机协作智能分配服务化延伸智能服务流程优化,由于端到端的深度学习框架让开发成本变低了很多，各智能客服公司的实力差距相比以前在逐渐缩小，这时竞争就逐渐转移打通系统，提供高效全流程方案。,接入方式全渠道伴随着交互方式的转变，客户接入客服的方式从传统的电话扩展到短信、移动端APP以及IM工具，从用户行为出发，整合交互渠道，提高客户服务效率公众号、小程序,运营维护平台化随着智能客服系统业务的深化，功能繁杂，对接多维度系统功能，覆盖行业范围逐渐扩大，对智能客服厂商大的中台能力提出要求,技能平台开发平台行业知识库,机器学习机器学习技术帮助机器更加智能神经网络决策树逻辑回归聚类,训练&搭建通过数据技术挖掘，构建数字化模型，进行训练,会话中控,智能对话调试,机器训练,智能知识库,数据建模企业建模,WebAPP邮件短信电话微博,提升体验根据数据分析结果形成综合解决方案，打通数据闭环，优化客户体验,智能客户服务将与商业场景下的其他需求深度融合,金融、电商、医疗、教育、电信运营商等领域内的规模较大的企业对智能客服有很大的需求，智能客服需要和商业场景进行深度融合，提供更加完善的解决方案。如在消费者提出的问题中，有八成以上都是高度重复的FAQ，部署智能客服可以实现降本增效，同时与商业场景的深度融合可以有效提升服务效率，还可实现精准营销；智能客服系统切换到行业定制化程度更高的产品上，有利于问题解决率的大幅度提升，并与业务场景与数据深度耦合。,智能客服,金融领域继续扩大服务领域，提供更具人性化有温度的智能服务，如具象化客服形象,教育领域未来增加更多精准营销推送，可以打通教育消费者“最后一公里”,医疗领域通过多模态识别技术、NLP技术进步，提升智能化比例,电商领域提升情感分析的精准度和行业知识库的建立，助力电商领域服务进一步提升,物流领域这部分企业自建较多，需要继续提供自己内部人员的满意度问题,1,2,3,4,5,增效业务场景细化服务流程设计增加员工热情,降本降低企业风险提升企业竞争力减少人力成本,丰富场景,技术对人权的打扰需要受到节制，市场将受到政府和第三方监管洗牌,数据,用户,厂商,用户产生大量数据，厂商,在政策法规面前，规范用户的使用行为就是摆在智能客服创业企业面前的一个重要挑战。“只有针对老客户的回访场景和二次销售才是被允许的。,厂商通过挖掘数据提供更好的服务,随着整体互联网市场的成长和人们消费水平的提升，以大数据为代表的更具商业价值有望在产业消费升级和需求增长的过程中得到发展，扩充市场品类。私有化部署、信息脱敏。,政府,38,附录：厂商产品实力评价体系,2019/10/18注：指标体系来源于自有厂商评估方法论,产品实力主要针对产品功能维度和市场认可维度进行评价，其中功能维度包括：智能化水平、产品可靠度、快速部署能力，市场认可维度包括服务企业数、营收水平和融资额度三个维度进行分析、产品创新能力。,分析定义与分析方法,重点聚焦人工智能的供给侧和需求侧两个层面，基于论文、专利、人才和商业数据，以及人工智能领域研发人员、行业专家访谈等多方数据源，构建人工智能发展指数评估体系，旨在通过多维度的评估，客观评价人工智能产业的发展水平，推动人工智能产业健康有序发展。,说明,主要分析内容为人工智能赋能客户服务行业。指的是包括国内涉足客服机器人市场的云客服厂商以及专注客服机器人的厂商所在的新兴客服软件市场。所涉及的主要技术为自然语音处理技术，以及智能客服机器人所使用的单轮对话、多轮对话等。目前产品类型包括智能客服机器人、云客服系统、客服质检以及数据服务。,分析范畴,分析全国网民，分析超过99.9%的APP活跃行为。行业划分细致，APP收录量高，分析45领域、300+行业、全网TOP4万多款APP。是数字化企业、投资公司、广告公司优选的大数据产品，2015年至今累计服务客户数量400+。,分析方法,谢谢观看,