1、 蚂蚁金服领导人致辞 从原始社会的物物交易， 到互联网时代下突破空间限制的新型交 易， 客户服务贯穿整个人类历史进程。 蚂蚁金服认为， 所有商业机构要 想基业常青， 必须持续了解用户需求以创造新的产品和服务价值增长 点。 但重点关注售后服务的传统客服尚还难以担此重任， 因此蚂蚁金 服提出 “新客服” 概念， 希望能够推动整个客服行业更好地发展。 自蚂蚁金服客户中心升级为 “客户服务及权益保障事业部” 以来， 事业部在践行新客服的同时， 承担了更多的社会责任。 我们用新技术 持续赋能服务体系， 大胆探索， 并通过数智手段驱动主动服务触达能 力， 真正做到以用户为中心， 并以为消费者和小微企业提供

2、安全、 便 捷、 透明的普惠金融服务为宗旨， 帮助更多人享受到平等的服务体验。 目前我们已经覆盖了阿里经济体内不少生态伙伴们的业务场景并取得 了优异的成果， 我们希望建立起平台， 在不同环节点上有不同的企业参 与进来， 推动整个业态发展。 在对新客服的探索过程中， 我们认为新客服真正做到了服务价值 最大化。 对企业来说， 通过对客户的多渠道触达， 新客服能够帮助企 业感知市场和用户的需求， 助力企业持续升级产品服务， 并探知未来 市场增长点。 对于用户来说， 新客服通过成熟的技术手段， 在用户全生 命周期为用户提供最优的服务体验， 主动挖掘客户潜在需求， 从根本上 改变了传统服务被动式、 等待

3、式的服务模式。 同时， 我们也看到， 新客服的建立并非一蹴而就， 它需要一整套体 系在背后支撑， 从硬性的底层技术架构重建， 到软性的客服组织能力 培养， 只有在方方面面都作出系统性地改变， 才能实现新客服脱胎换 骨式的完整变革。 因而在这份白皮书中， 我们不仅分析了客服行业趋势 及介绍新客服理念， 更进一步讲述了如何搭建完整的新客服体系， 我 们衷心地希望这份白皮书能够推动整个业态的良好发展， 开创客服行 业新纪元。 蚂蚁金服客户服务及 权益保障事业部总经理 徐蔚 2 共塑服务价值 智创客服新纪元 埃森哲领导人致辞 中国市场正从” 忠诚度” 进入 “关联度” 时代。 83%的中国CEO表 示

4、， 客户期望受关联度体验的影响正越来越大， 打造超高消费者关联 度是实现企业可持续增长的关键。 要想提高关联度， 企业需要能及时 地感知客户需求， 并能以敏捷的身段持续满足不断变化的客户需求， 这 样的企业我们称之为 “生力企业 （living business） ” 。 毫无疑问， 身处客户交互最前沿的客户服务部门是打造生力企业 的关键环节。 当前中国消费者对客户服务的普惠性、 技术化、 个性化、 洞察力以及自助化程度都有了更高要求， 成功的生力企业需要打造具 有超高客户关联度的服务体验， 满足不断变化的客户偏好， 适应变幻 不定的市场形势。 但当前的企业客服解决方案尚不具备实现这一目标 的

5、能力， 至此， 客服体系亟需变革。 我们认为新客服的最大的优势在于， 它的变革不仅局限于单一的 技术、 流程或人， 而是立足于建立一整套全方位、 端到端的新型客户服 务体系。 在同蚂蚁金服合作探索的过程中， 我们始终在尝试回答几个 问题， 我们为什么需要新客服？新客服究竟是什么？如何才能建立一 套完整的新客服体系？ 以及新客服能为我们带来什么？我们希望能够 打破大家对客服中心的传统认知， 并引发大家对新客服的思考。 在新兴数字技术的推动下， 我们对中国客服行业的未来充满信 心， “关联度” 时代的新客服必将迸发出新的活力， 我们期待这份报告 对客服行业的转型升级有所启发， 也衷心希望中国消费者

6、能从新客服 中获得更好的客户体验。 埃森哲大中华区金融事业部 董事总经理 腾涛 共塑服务价值 智创客服新纪元 3 目录 第一章 客服行业发展现状分析 商业环境正悄然发生变化 数字客服行业正临近爆发拐点 未来前路依旧充满挑战 第二章 数字经济下的新客服时代已踏上征程 什么是新客服？ 新客服如何践行？ 新客服的价值是什么？ 第三章 金融行业新客服领先实践 传统金融篇 数字金融篇 6 7 10 15 18 19 20 37 38 39 42 4 共塑服务价值 智创客服新纪元 消费者及企业对客户服务的预期正在快速改变， 技术的进步让一切成为可能 消费者对客户服务的普惠性、 技术化、 定制化、 洞察力、

7、 自助化程度有了更高要求。 而企 业对客服中心的定位也由纯粹的成本中心转化为 “价值中心” 。 而大数据分析、 对话机器人、 云、 RPA以及AR/VR等技术的应用， 正助益各方期望得到满足。 客服行业整体发展情况向好， 但同时也存在需要解决的问题 从政策支持力度、 投资热度、 市场潜力等角度来看， 客服行业整体发展情况向 好， 正临近爆发拐点。 但与此同时， 消费者的期望没有得到全面的满足， 企业配套管 理尚需提高， 且技术瓶颈的制约也在一定程度上限制了行业的发展。 应运而生的新客服将助力客服行业突破拐点实现爆发式增长 新客服以数字化、 智能化技术作为核心驱动力， 实现了服务管理模式的整 体

8、升级， 并通过打通用户、 服务、 业务之间的链接， 重构服务价值链， 最终实现 数字经济下的用户价值最大化。 相比于传统客服， 新客服具有数智驱动、 全程 洞察、 管理升级三大特色， 并有一套完整的业务体系支撑。 新客服将助力金融机构向 “生力企业” 转型 未来客户驱动、 万物数字化的 “生力企业” 将抢占市场先机， 新客服将助力金融机构 从 “懂业务” 转型为 “懂我” ， 将客户体验延展到客户业务全价值链及客户生命周期， 并运 用数字化手段深入到客户真实生活场景中， 为客户提供更好的服务。 新客服具有服务普惠、 体验升级、 降本增效、 赋能业务四大核心价值 新客服使优质服务从少数人的体验感

9、受， 变成普惠式的客户价值， 真正实现了服 务触手可及， 客户可以随时、 随地、 随需获取想要的服务。 整体服务闭环所获取的客户 之声也能够反哺业务， 敦促产品服务升级。 此外， 领先的技术手段使客户、 企业投入双 双降低并同时提升了整体服务质量， 降低了客户流失率。 核心观点 共塑服务价值 智创客服新纪元 5 01 客服行业发展 现状分析 6 共塑服务价值 智创客服新纪元 当前， 中国消费者对客户服务的预期正在快速改变， 与此同时， 企业对客服中心的 定位也由纯粹的成本中心转化为新型的价值中心， 而新一轮科技革命的蓬勃发展， 则使 新客户和新企业对于客服新期望的实现成为可能。 商业环境正悄然

10、 发生变化 互联网及新技术的发展正逐渐改变中国消费者对客户服务的期望， 根 据埃森哲全球消费者洞察研究显示， 中国消费者对科技赋能的客户服务整 体上持友好态度， 希望客户服务能够普惠自身， 相比于求助人工， 他们希望 通过自助的方式解决问题， 并期待企业可以通过更具创造力的方式与他们 互动、 真正了解他们， 并为他们提供定制化服务。 值得关注的是， 中国消费者对数字化客服的接受程度显著高于 全球平均水平，54%的中国消费者认为自己对数字化和AI的接 受度在提高， 而这一比例在全球为43%。 此外， 中国消费者更 青睐定制化服务， 并愿意为此提供个人信息， 研究表明全球 38%的消费者愿意让企业

11、使用自己的信息以提供定制化 服务， 而在中国这一比例为47%。 更加 “自我” 的新客户对客户 服务提出更高要求 共塑服务价值 智创客服新纪元 7 信息来源： 2018埃森哲全球消费者洞察研究 （Accenture 2018 Global Consumer Pulse Research） 业 务 资 产 团 队 资 产 关 系 资 产 数 据 资 产 价值中心 图1. 中国消费者对客户服务的主要期望 12345 期望调研问题 我希望客户服务 能普惠到我 75%54%55%80%71% 31%76%47%55%58% 我希望能从各个渠道 获取客服支持 每个月我至少会有一 次向客服求助的需要 我希

12、望企业以我想要 的科技形式服务我 提供定制服务会提高 我的忠诚度 在保护信息的同时努 力了解我对我很重要 只要问题解决不在乎 是人或机器提供服务 我觉得我对数字化和 AI接受度提高 我愿意付费获得更加 定制化的服务 希望客服了解我的过往 不要我重复信息 我希望能自助解决 问题不用和人说话 黑科技客服 似乎很不错 我是特殊的 我渴望定制化 不要我讲出来 希望你们懂我 相比与人沟通 我想自助服务 埃森哲研究表明， 客户驱动、 万物数字化的 “生力企业” 正抢占市场先机， 七分之一的领先企业都 踏上了生力企业转型之旅。 生力企业以客户为核心， 致力于打造超高消费者关联度。 70%以上的中国高 管认为

13、， 设计超高关联度的产品和服务、 构建自适应互动渠道和体验、 重构上海品茶和组织是打造生力 企业的重要路径。 在这样的趋势下， 越来越多的企业对客服中心的定位已经由一个纯粹的 “成本中心” 转化为一种新型的 “价值中心” 。 新企业正持续拓宽客服中心职能范围 数据资产 全渠道获取客户信息和客户之声 整合内部客服运营管理数据 业务资产 承担部分营销功能 帮助企业优化产品和服务 关系资产 多触点同客户建立更加坚实的 关系 提供超出客户预期的延伸服务 团队资产 客服人员专业性高、 综合能力强 职业发展路径明确， 团队稳定 8 共塑服务价值 智创客服新纪元 指数级增长的数据和不断进步的技术是客服行业发

14、展的重要驱动力。 大数据分析、 对 话机器人、 云、 RPA以及AR/VR等技术的应用， 正助益各方满足对客户服务的新需求。 新技术让一切期望的实现成为可能 图2. 核心技术及其对客服行业的影响 大数据分析 近年来， 由于物联网技术发展、 消费者对数字化渠道偏好上升等原因， 企业获得了指数级增 长的数据量。 通过大数据分析， 企业能够更深入的洞察客户、 预测客户行为并提供定制化 服务。 此外， 基于大数据分析结果， 企业对自己客服体系及不同产品的运营情况也能建立一 个更加清晰完整的认识， 为未来做好准备。 对话机器人 随着ASR、 NLP等技术发展， 对话机器人日益成熟， 机器人可以在更加多样

15、化的场景下完成 拟人度更高的对话， 为客户提供更加优质的服务。 埃森哲研究表明， 目前企业客服和消费者 之间30%-60%的互动其实可以由机器人完成， 此外， 机器人还可以减少客户50%的等候时 间， 提高客户体验。 云技术 云技术旨在实现按需供应计算资源， 使得技术和资源能够以弹性灵活的方式得到充分利 用， 并同时降低客服运营成本。 埃森哲研究表明， 89%的云客服使用者认为云客服节约了 成本， 90.8%的使用者认为系统灵活性得到了提升， 此外， 云部署的呼叫中心耗费的成本比 部署前下降了27%。 RPA 越来越多的企业正意识到流程机器人 （RPA） 的重要性， RPA技术可以快速、 自动

16、完成客服 运营体系中标准化程度相对较高的流程， 且操作准确率高、 服务质量稳定性强。 由于RPA可 以完成简单的服务交付， 更多客服人力和时间可以被释放， 这也将帮助客服人员转化定位， 为客户提供更复杂、 专业的服务。 AR/VR 尽管目前在我国客服行业应用有限， 但AR/VR技术的持续发展为企业和客户之间的互动形 式提供了无限的想象空间， 让企业能够为客户提供更加灵动、 真实的可视化服务。 相比于传 统的语音/文字应答， AR/VR技术为客户提供的答案往往更加易于理解， 如视频等形式通常 会为客户提供更好的指导和教学， 帮助客户自助解决问题。 信息来源： 公开信息、 埃森哲研究 共塑服务价值

17、 智创客服新纪元 9 在新客户和新企业对客服行业新需求的拉动下， 以新技术为核心驱动力的数字客 服行业发展情况向好， 行业临近爆发拐点。 数字客服行业 正临近爆发拐点 近年来， 党和国家高度重视大数据、 云计算和人工智能等新技术的发展， 陆续发布多项政策推动新 技术向经济社会的各个领域广泛渗透。 客服作为连接政府与百姓、 企业与客户的关键桥梁， 也被提出了 创新化、 精准化、 便捷化、 数字化等多项要求。 国家政策的不断利好必将促进数字客服的快速发展。 国家政策推助数字客服发展 图3. 国家数字客服相关政策 利用大数据支持品牌建立、 产品定位、 精准营销、 认证认可、 质量诚信提升和定制服务等

18、， 研发面向 服务业的大数据解决方案， 扩大服务范围， 增强服 务能力， 提升服务质量， 鼓励创新商业模式、 服务 内容和服务形式 国务院促进大数据发展 行动纲要 2015年8月 整合各部门孤立分散的政务服务资源， 拓展 “互联 网+政务服务” 渠道， 构建群众办事统一身份认证 体系， 推进群众网上办事 “一次认证、 多点互联” ， 实现多渠道服务的 “一网” 通办， 同时做好政务服 务个性化精准推送， 为公众提供多渠道、 无差别、 全业务、 全过程的便捷服务 国务院推进“互联网+政 务服务” 开展信息惠 民试点实施方案 2016年4月 政策名称时间发布方相关政策条款 10 共塑服务价值 智创

19、客服新纪元 建立金融大数据系统， 提升金融多媒体数据处理 与理解能力。 创新智能金融产品和服务， 发展金融 新业态。 鼓励金融行业应用智能客服、 智能监控等 技术和装备。 建立金融风险智能预警与防控系统 国务院新一代人工智能发 展规划 2017年7月 提升金融数据处理和分析效率， 实现对金融机构、 产品、 行为的实时监测和早期预警， 创新智能投 顾、 智能客服等金融产品和服务， 提升金融风险智 能预警和服务能级 上海市人民 政府办公厅 关于本市推动新一 代人工智能发展的实 施意见 2017年10月 整合企业全局数据， 打造智能研发、 智能生产、 智 能营销、 智能服务等智能应用， 提升企业智能

20、化 水平 工业和信息 化部 推动企业上云实施指 南 （2018-2020年） 2018年8月 畅通客户服务电话， 提高电话呼入人工接通率和客 户服务代表的服务满意率 中国银行保 险监督管理 委员会 中国银保监会关于切 实加强和改进保险服务 的通知 2018年8月 鼓励运用人工智能改革传统客服行业， 支持智能 坐席的推广普及。 支持建立基于智能坐席的数据 库， 切入贷前、 贷中、 贷后、 营销、 回访等业务环 节， 实现精准服务， 提升服务效率。 支持生物识别 系统在智能催收系统中的应用， 推进智能催收平台 在信息验核、 还款通知、 催收警告方面的功能， 鼓 励利用大数据建立不同层次的催收模型，

21、 实现精 准催收 中关村科技 园区管理委 员会、北京 市金融工作 局、北京市 科学技术委 员会 北京市促进金融科 技发展规划 （2018年- 2022年） 2018年10月 智能客服平台。 实现统一的业务管理和绩效考核， 为政务服务应用提供预约、 客服 （咨询和服务评 价） 、 物流等运营支撑能力， 包括政务服务预约、 业 务咨询、 用户评价、 投诉处理等功能 广东省人民 政府 广东省 “数字政府” 建设总体规划 （2018- 2020年） 2018年10月 政策名称时间发布方相关政策条款 信息来源： 公开信息、 埃森哲研究 共塑服务价值 智创客服新纪元 11 获得种子轮与天使轮融资的企业共2

22、4家， 占 比33% 以云问科技、 容联七陌等企业为代表， 共30家 企业获得Pre-A至A+轮融资， 占比41% 获得B轮到E轮融资的企业共12家， 占比16%， 小i机器人、 环信、 Udesk、 智齿科技的最新一 轮融资额均在亿元人民币以上， 其中退市新三 板转战IPO的小i机器人估值高达30亿元 新三板公司共4家， 分别为极天信息、 中科汇 联、 中通网络和大唐融合 部分上市公司也开始布局数字客服业务， 腾讯 推出腾讯云小微， 网易推出网易七鱼， 科大讯 飞推出智能语音客服机器人 虽然对于数字客服市场规模目前没有一个官方准确的统计， 但据业内专家估算， 数字客服潜在市场 可达数千亿级。

23、 被市场潜力所吸引， 大量资本正持续涌入数字客服行业， 助力数字客服企业打开市场。 截至2018年12月31日， 国内共有73家提供数字客服解决方案的企业获得融资。 其中， 新技术赋能的数字客服企业获资本青睐 图4. 中国数字客服企业融资情况分布 数据来源： 公开信息、 埃森哲研究 种子轮 5.48% 已上市 4.11% 新三板 5.48% E轮 1.37% D轮 1.37% C轮 4.11% B+轮 2.74% B轮 6.85% A+轮 5.48% A轮 26.03% 天使轮 27.39% Pre-A 9.59% 12 共塑服务价值 智创客服新纪元 我们对19家提供数字客服解决方案的企业 （

24、包括获得B轮到E轮融资、 新三板和已上市企业） 的主 攻行业进行分析， 发现其中六成以上的企业方案涉及金融、 零售电商、 旅游出行、 政务、 教育、 电信运营 及文娱传媒七大行业。 金融、 零售电商、 旅游出行等行业 是数字客服重点细分领域 图5. 龙头数字客服企业重点发展行业领域 100% 80% 60% 40% 20% 0% 金融零售电商 旅游出行政务教育电信运营 文娱传媒 生活消费医疗物流硬件制造房地产法律 5% 21% 47%47% 53% 58% 63%63%63% 68% 79% 84% 100% 说明： 行业关注度计算方法为19家龙头企业中， 解决方案覆盖某行业的比例 数据来源：

25、 公开信息、 埃森哲研究 共塑服务价值 智创客服新纪元 13 庞大的数据积累 据不完全统计， 目前中国大型商业银行和保险公司的 数据量已经达到100TB以上。 此外， 由于金融机构通过大 面积触达客户生活场景， 积累了大量的非结构化客户数据 及运营数据， 技术的进步使这些非结构化数据向结构化 数据的转化成为可能， 进一步加大了具有可分析价值的数 据量。 系统改造资金雄厚 金融机构整体上对其技术、 系统改进的支付意愿高， 有雄厚的财力支撑其对已有的客服系统进行数字化改 造。 根据IDC调研显示， 2017年中国银行业IT解决方案 市场整体规模达338.6亿元人民币， 预计2022年将达到 882

26、.95亿元； 保险行业的表现同样抢眼， IT解决方案市场 整体规模在2017年达到65.39亿元， 预计2022年将达到 178.02亿元。 客服需求量大且质量要求高 金融行业同客户多样化的生活场景息息相关且涉及 到的金额有时较大， 因此从客户角度出发， 其对金融机构 服务的需求量及服务质量的要求就会比较高。 从金融机 构自身出发， 一方面国家对服务质量有监管规定 （如保险 行业） ， 另一方面金融机构客户交易产生的业务净值非常 高， 为了提升客户黏性， 金融机构自身也对自己的服务质 量提出了很高的要求， 愿意投入成本优化自己的客户服务 体系。 数字化变革政策支持 政府对金融机构客服的数字化变

27、革持支持态度， 如 国务院颁布的 新一代人工智能发展规划 中鼓励金融行 业应用智能客服、 智能监控等技术和装备。 2018年中国银 行业协会客户服务委员会年会也对新时代银行业客服中 心的战略价值与发展前景进行了深入讨论， 鼓励以 “智” 提 “质” 的行业客服中心发展趋势。 我们看到其中金融行业的关注度最高， 主要原因在以下四方面：除金融行业外，其它行业对 数字客服高诉求的主要原因 如下： 零售电商： 零售电商服务触 点多、消费者咨询量大、重 复性高、且呈线上化趋势， 因而需要数字客服提高服务 即时性， 实现多渠道增效 旅游出行： 服务多为线上化 标准流程， 数字客服能够提 升预订系统效能，

28、并解答用 户产品标准化问题 政务： 政府机构改革且国家 大力支持电子政务发展且投 入高， 据爱分析中国大数据 行业报告显示， 政府2017年 IT投入超过800亿元。 日趋 线上化的政府服务提高了对 数字客服的需求 教育： 一方面线上教育兴起， 数字客服有利于提高用户线 上转化率提高销售额， 另一 方面答案固定的知识咨询可 由机器人替代 电信运营：线 下场 地 成 本 高， 数字客服设备可减缓人 工压力。线上咨询量大可由 机器人回答 文娱传媒： 直播、游戏电竞 等产业快速发展提升了行业 整体客户服务需求量， 且对 用户数据的洞察分析有助于 产品优化抢占市场 14 共塑服务价值 智创客服新纪元

29、我们在看到数字客服行业持续发展的同时， 也看到市场目前依旧存在很多问题阻 碍客服行业突破爆发增长拐点。 客户的期望并没有得到全面性的满足、 企业内部管理依 旧有待提升、 技术难点也在一定程度上限制了行业发展， 数字客服行业需要转型升级。 未来前路 依旧充满挑战 尽管新技术的发展和企业内部改革已经在一定程度上提高了客户服务质量， 但是实际执行效果同 客户期望之间依旧有较大的落差。 企业对客户的洞察不够深入， 且提供的服务从普惠性、 智能化、 定制 化、 自助化程度来看均不符合客户预期。 埃森哲调研结果显示， 只有53%的消费者能在需要的时候获取 想要的客服支持； 虽然80%的消费者希望企业能够了

30、解自己， 但实际只有48%的消费者认为企业真正做 到了 “懂我” ； 消费者对高科技形式的服务满意度仅为50%； 71%的消费者倾向于自助解决问题， 但是只 有48%的人能达成这个目标； 消费者对于企业定制化服务的满意度仅为41%。 企业提供的服务同客户的期望之间 依旧存在一定落差 共塑服务价值 智创客服新纪元 15 企业距离成功建立 “价值中心” 定位的客服中心依旧有很长的一 段路要走。 主要体现在以下几方面： 01 运营体系闭环尚未打通 目前多数企业的客服运营体系尚未形成一个从客户端到业务端 的完整运营闭环， 存在缺少组织机构统一管理、 业务分散、 内部资源 调度不畅、 流程复杂低效等问题

31、， 整套客服运营链路并没有完全打 通， 使得数字客服难以全面发挥应有的功效。 02 数据资源分散不统一 大型企业内部各业务条线、 集团内各子公司之间信息依旧没有 打通， 存在信息杂乱多变、 难以管理的问题。 不统一的数据资源影响 了数据的采集和分析， 限制了企业全方位洞察客户并为客户提供全渠 道一站式体验， 也让企业难以客观预测、 评估内部全运营情况。 03 系统全面升级动力不足 由于部分企业已经有自己原有的一套客服系统， 改造原系统的 方式通常是自研或采购单点产品和原来的系统做关联、 整合， 在原有 客服中心的运营成本低于替换成本时， 企业不一定有驱动力去升级 替换全部的老旧系统， 这也影响

32、了企业客服系统的整体智能化程度， 在用户画像、 精准营销、 外呼、 质检等功能模块的智能化程度还有待 提升。 04 客服人员管理重视度不够 尽管企业希望客服人员更加专业， 却没有为客服人员提供足够 的培训及配置相应的如知识查询等智能辅助工具， 加之各家企业客 服数字化程度依旧参差不齐， 尚没有发挥技术的最大化作用， 人工坐 席压力较大， 客服人员流动率高达20%-30%。 企业配套管理尚不支持 客服中心 “多栖发展” 16 共塑服务价值 智创客服新纪元 虽然技术上取得了长足的进步， 但在一些数字客服应用场景上实现 的效果尚不符合企业的高期望。 以质检场景为例， 为降低硬件成本， 对话 录音压缩

33、导致的语音失真降低了ASR准确率， 再加上中文存在多义性及方 言， 有时就会难以通过机器判断客户服务是否违规。 再以外呼场景为例， 一方面对于客户无关外呼目的的提问 （如以信息确认为目的的外呼， 客户 反问了和产品相关的问题） ， 机器的预测能力和应变能力不足， 让用户很 难接受； 另一方面在场景复杂的情况下 （如营销、 催收等） 机器依旧难以 应对， 实际使用效果不符合企业对于技术的期望， 需要由专业的客服人员 介入， 这其中人和机器衔接点的判断也是难点。 正是这些因素的存在， 降 低了大家对客服行业的期望， 因而市场整体抱持着边发展、 边观望的态 度， 在客服场景价值的挖掘上并没有使出全力

34、。 技术瓶颈降低了行业预期 共塑服务价值 智创客服新纪元 17 数字经济下的 新客服时代 已踏上征程 02 18 共塑服务价值 智创客服新纪元 如前所言， 当前的数字客服行业需要整体转型升级以应对挑战、 拥抱机遇。 根据过 去多年的探索和沉淀， 蚂蚁金服创新性地率先提出 “新客服” 概念， 新客服体系的建立 将助力行业冲破爆发拐点， 开创新纪元。 我们认为， 新客服以数字化、 智能化技术作为 核心驱动力， 实现了服务管理模式的整体升级， 并通过打通用户、 服务、 业务之间的链 接， 重构服务价值链， 最终实现数字经济下的用户价值最大化。 相比于传统客服， 新客 服具有数智驱动、 全程洞察、 管

35、理升级三大特色。 什么是新客服？ 数智驱动 在更加成熟的大数据分析、 云、人工智能等技术的驱动下，对 内， 新客服可实现传统客服无法达 成的“无人驾驶”式服务运营和内 部资源协同； 对外， 可实现对客户的 全渠道触达， 并为客户提供更加高 效、 优质的服务。 全程洞察 新客服将客户体验延展到业务 价值链和客户全生命周期。 通过分 析客户特征、 洞察客户痛点来定位 服务诉求， 并基于多渠道获取的客 户之声对业务产品及服务进行持续 优化， 为客户提供更加智能化、人 性化、 个性化的服务体验。 管理升级全程洞察 数智驱动 重构 价值链 管理升级 不同于传统数字客服， 新客服加强了对客服中心的管理投入

36、， 将客服中心战略定位升级为价值中 心， 并着力打造具备网状综合能力的前、 中、 后台协同驱动组织， 辅之以配套管理机制。 此外， 公司在管 理上打破客服中心同业务部门间的屏障， 对业务流程、 部门职能等进行调整， 同时号召全民共建客服体 验， 从根本上提升企业内部的体验生态基因。 共塑服务价值 智创客服新纪元 19 新客服理念的落地实施需要一整套完备的业务体系支持， 我们可以将新客服业务 体系归纳为三个核心、 两大枢纽、 两套体系、 一个闭环， 并需要辅之以相应的客服组织形 态推助整个业务体系运行。 新客服如何践行？ 图6. 数智变革的新客服业务体系 消费者业务BU 服务调度服务预测 用户教

37、育 主动服务 体 验 评 估 服 务 规 划 源头 热线 在线 待拓 展端 端 （蓄水池+自消化） 人工 解决 资源 部署 现场 管控 智能 辅助 端运营 体系 内容 运营 流程 质量 管控 资源储备 BPO/云 培训 产品体系数据体系服务产品运营产品数据产品数据洞察数据资产 体 验 运 营 体 验 运 营 源头、 端、 人工服务是新客服解决客户问题必不可少的三个环节， 旨在确 保全服务价值链上客户体验的一致性。 其中， 源头发生在客户提出服务诉求之 前， 其作用是通过体验评估、 用户教育、 服务规划、 主动服务， 持续推动产品优 化、 升级用户体验、 前置性降低用户对产品的使用障碍和求助服务

38、诉求； 端是 客户服务的触点， 通过智能化和数字化手段洞察客户， 结合用户特征和行为轨 迹识别用户意图， 通过个性化的形式即时解决客户问题或引流人工； 人工服务 通过对服务资源进行科学管控并辅之以智能化工具， 将智能决策和人工决策 相结合， 提升客服人员的工作效能。 三个核心 20 共塑服务价值 智创客服新纪元 在新客服业务架构下， 企业从顶层战略出发， 升级客服中心定位为价值 中心， 通过组织升级架起企业和客户之间的桥梁， 实现组织赋能。 在全新定位 下， 企业需着力建设前中后台协同的网状客服组织形态， 并通过配套的人才培 训体系、 职业发展通道及绩效考评体系来培养具备服务、 运营、 产品、

39、 数据、 业务五大能力的新客服人， 并打造具备多元混生、 联兵作战、 精良灵动、 有情 有义特色的新客服组织。 服务预测和调度是连接整个客户服务链路的纽带， 也是新客服数智驱动 特色在服务运营上的集中体现。 服务预测利用多种统计预测模型， 结合多维度 的数据输入， 对未来月/周/日/时段的服务求助量进行预估， 指导自助和人工 服务各环节的资源部署， 让拍脑袋排资源成为过去； 服务调度基于预测结果和 现场情况， 利用科学的资源能力分析和调度模型打通全服务资源， 助力管理决 策， 在保证用户得到最优服务资源的同时提升资源利用率。 体验运营是连通客户和业务之间的桥梁， 基于体系化的体验管理与基于 用

40、户感知链路的体验文化如同太极的阴阳两极， 形成体验运营闭环。 从客户视 角来看， 体验运营在技术的辅助下提供优质的产品和服务给客户， 在为客户高 效解决各种疑难问题的同时， 提升用户体验及对品牌的好感度； 从业务视角来 看， 体验运营将用户在各个场景反馈的信息数据化、 结构化， 作为业务未来持 续调优产品和市场策略的重要依据， 同时企业级 “客户第一” 的体验文化建立 让员工更加积极地参与客户服务体验运营管理工作， 切实感受客户所需。 数据体系是新客服体系运营的重要驱动力， 一方面它通过制定衡量智能 客服服务效率、 服务质量、 服务体验等相关的数据指标， 有效量化并展示服 务过程， 帮助客服中

41、心对服务全链路进行动态管理和方法沉淀， 另一方面数 据作为客服分析挖掘模型及产品的基础， 可以对用户进行精细化运营， 充分 释放其业务价值。 产品体系则为新客服全生命周期流转提供支持， 其以数据 体系中沉淀的数据资产为基础， 通过人工智能等技术精准识别用户特征和问 题并提供有效的解决方案， 在提升服务效能的同时保证用户服务体验。 两套体系 组织支撑 两大枢纽 一个闭环 共塑服务价值 智创客服新纪元 21 图7. 源头解决方案 洞察用户痛点 定位诉求场景 确定用户特征 服务 规划 主动 服务 用户 教育 体验 评估 服 务 部 署 体 系 服 务 攻 略 库 产品体验地图 障碍洞察系统 业务产品

42、 客户服务 沉淀数据 源头： 减少客户求助， 明确服务来源及诉求 以海量客户服务历史数据为基础， 通过分析用户特征、 洞察用户痛点、 并定位用户主要服务诉求， 源头实现了产品端的体验评估与优化、 用户端的主动服务和用户教育、 以及服务端的整体服务规划， 从 根本上减少了用户在各种产品使用场景下的障碍。 三个核心： 源头、 端和人工服务 体验评估 在产品上线前， 从用户需求、 产品结构、 内容 质量、 视觉交互等维度对用户体验进行预评估并 提出改进建议。 同时， 通过分析历史数据 （如用户 的操作习惯、 产品使用障碍点、 竞品体验等） 沉淀 用户体验偏好， 作为持续优化体验评估规则的重 要输入。

43、 源头体验评估的核心价值在于能在源头 有效减少用户操作障碍并提升用户体验， 在有效 节约成本的同时避免低质量的体验设计对品牌声 誉造成负面影响。 用户教育 用户教育往往发生在活动预热期或新产品 上线的初期。 通过提前讲解来提高用户对特定业 务及产品的认知， 有助于降低用户未来求助服务 诉求， 帮助用户更加顺利地参加活动或使用新产 品。 区别于传统普适性的产品说明， 服务端的用 户教育在讲解人的选取及讲解内容的设计等方面 更多地从用户视角出发， 通过图文、 视频等多样 化形式为用户提供操作攻略和热门问题答案。 22 共塑服务价值 智创客服新纪元 端： 结合AI及运营手段， 为客户提供千人千面的个

44、性化服务 数字生活无处不在随处可及， 用户接触服务的渠道和方式凸显多样化的态势， 基于数据分析的服 务 “端” 已经超越了传统的服务渠道定位， 需要承担更加多样化的职能。 通过分析用户诉求， 端可利用 语音、 产品、 机器问答等多种交互形式为用户提供智能化、 人性化、 个性化的服务体验， 将问题识别、 问 题自助解决、 分流人工等服务流程环节全部打通。 为实现服务对用户触手可及， 端需具备基于用户习惯和使用场景持续拓展服务端类型的能力 （如对 IoT， AR设备等） 。 目前最为核心的服务端为在线端和热线端， 接下来我们将对这两种类型的服务端进 行详述。 图8. 端解决方案 有 效 烦燥 愤怒

45、 厌恶 清晰 简单 忧虑 感性 精确 可行 理性 及时 可用 用户诉求 账户 关系 行为 数据 业务 状态 服务 轨迹 智能引擎 身份 属性 习惯 偏好 会员 等级 服务 资源 诉求预判 VUI语音交互 GUI产品交互 意图识别 知识图谱 机器问答交互 多端智能交互 差异化资源 智能分配 精准识别 个性化服务方案 平台产品 应用产品 基础产品 全链路问题识别 科学服务分配 人性化交互 个性服务流程 主动服务 主动服务往往发生在用户还未求助或流失之 前， 通过用户行为数据分析， 系统能够预判用户 诉求并提前介入提供服务， 做到在对的时间、 场 景下， 为对的人群以合适的方式输出对的内容。 此 外

46、， 系统还能够通过追踪接收主动服务后的客户 行为， 计算主动服务带给客户的实际价值， 作为未 来优化服务的重要输入。 服务规划 服务规划是源头和服务端的链接枢纽， 主要 以降低万求率 （一万笔交易产生咨询的比率） 为目 标。 一方面通过收集分析用户需求， 推动源头产 品优化， 另一方面在发生新业务或业务变更时， 推 动服务线各部门做好部署工作。 共塑服务价值 智创客服新纪元 23 在线端服务 随着移动互联网的发展， 具有随时、 随地、 随需特点的在 线端服务运营成为端运营体系 的重要一环。 以蚂蚁金服为例， 在线端分担了95%以上的用户 求助量， 日均承接量达450万 次， 有效降低了人工承接

47、的压 力。 此外传统的人工服务AHT 平均处理时长为300秒， 在线 端相比之下用时更少， 大幅降低 了用户的沟通成本。 在线端服务运营还可通过 内容丰富的多样化交互形式， 以及不断创新的AI应用模块满 足用户更加个性化、 差异化的 服务诉求。 以蚂蚁金服在线端 服务运营为例， 猜你问题、 快捷 工具、 攻略教育、 商家服务、 AI 智能机器人五大子模块通过多 样的交互形式满足了用户智能 化、 个性化的服务需求。 猜你问题： 通过科学的算法 模型猜测客户服务诉求， 并 向用户精准推荐解决方案， 实现 “未问先答” 快捷工具： 通过直达链接或 简单交互， 用户无需描述问 题或阅读大量文字即可解决

48、 相对复杂的服务诉求 攻略教育： 通过图文或趣味 小视频的形式向用户普及产 品使用中的小窍门 商家服务： 收集提供服务的 所有商家的联系方式形成 “商户通讯录” ， 用户无需在 端外查询， 一键便可跳转到 第三方服务 AI智能机器人： 能与用户进 行多轮问答交互， 根据用户 的提问与反馈， 识别用户真 实具体的服务诉求， 并提供 更有服务温度的智能应答， 并在合适时机帮助用户链接 至人工客服进一步解决问题 热线端服务 随着热线端服务用户规 模扩大、用户构成复杂化、 以 及业务产品多样化， 如何给用 户提供快速准确的服务、 如何 应对话务的突然波动、 以及如 何提升用户获取服务的效率和 体验，

49、成为热线端服务面临的 几个核心问题。新客服智能语 音交互系统及语音自助解决方 案是解决这些问题的重要突破 口，其一方面可保障话务高峰 期的用户体验， 一方面能满足 用户724小时的服务需求。 新客服智能语音交互体系 能够更顺畅、 快速地定位用户 问题。 传统热线服务渠道通过 多层菜单按键引导用户逐步定 位问题， 存在交互时间长、 体验 差、 问题颗粒度粗等问题。 目 前部分数字客服引导用户一句 话语音描述问题， 再通过NLU 技术识别用户问题， 但由于语 音存在描述不全、 噪音干扰、 问 题模糊等问题， 只能覆盖较少 比例的热线服务诉求。 新客服 语音交互体系可通过未问先答 （基于用户识别和用户数据猜 问题） 、 双工语音交互 （智能判 断用户说话的开始和结束、支 持打断系统播报） 、 多轮对话 管理 （包括引导用户描述问题、 补充问题、 确认问题、 提前结束 交互等对话方式及对话决策能 力） 实现和用户间的多轮、 连续 语音对话， 在确保用户交互体 验的情况下，精准锁定用户问 题。 以95188热线端为例， 问题 识别覆盖率超过90%， 用户确 认问题占比70%， 用户平均交 互轮数2.1轮， 用户体验和问题 识别能力都大大提升。