传统在线客服系统存在的问题
（1）多渠道分散
传统的在线人工客服运用多种工具完成用户接待服务，导致客服需要来回切换平台，工作效率低，多渠道导致服务架构难成体系化，难以对用户开展针对性的精准服务。
（2）缺乏营销，转化商机
传统的在线客服缺乏立体的用户画像扫描，因此无法快速了解用户需求，对高净值用户的锁定滞后，导致缺乏精准的用户定位，无法进行主动沟通功能支持，即用户需要主动发起咨询后，客服才能够进行沟通或启动营销行为。
（3）内部管理难度大
传统在线客服缺乏用户管理体系，对用户的信息、咨询历史缺乏清晰完整管理；服务渠道分散，客服很难建立从售前售后、咨询投诉等不同业务、层级的服务架构，服务没有针对性；由于客服渠道分散，对服务质量的监管非常困难，质检和实时监控很难实现。
智能客户服务系统就是在原始客户服务系统中构建一个人工智能处理模块，以取代原始的人工处理功能，简单来说就是将人工智能处理功能应用到客户服务系统的整体流程中。
目前主流客服系统平台一般架构：
高效服务，提升用户体验
1、多渠道用户，统一平台接待
随着产品形态多样化，客服场景不断打破重建，用户可以在多个渠道／平台轻松发起与客服的沟通，而不再受限于电话或单一网站入口，打破传统单一的电话接听模式，搭建统一接入、统一排队、统一服务、统一监控的信息一体化管理系统。
全渠道客服系统通过多个直接与客户沟通的渠道，促使客服功能更加简易化、高效化和多元化。
2、技术驱动，沟通更流畅
统一智能管理客服平台核心功能：
智能机器人（在线机器人/外呼机器人/呼入机器人）
人工在线客服
云呼叫中心
工单系统
视频客服
……
以智能机器人情感识别为例，用户能够通过对话的方式,接受来自机器人或者人工客服的服务,并且在接受机器人服务的过程中,能够利用指令的方式或者机器人自动识别的方式跳转到人工客服。在上述的完整客服模式中,情感分析技术已经被实际应用在多个维度的能力之上,具体如下:
(1）针对用户的每一句对话,可以实时分析用户在对话中带有的情感类别,例如“着急”“失望”和“气愤”等;
(2）在机器人为用户服务的过程中,针对用户带有情感的对话,机器人应有针对性的情感安抚能力;
(3）针对用户对话中所包含的情感,利用生成式模型自动生成与用户情感相对应情感的语聊回复内容;
举个例子，在某企业传统的售后场景中，由于该企业产品线多，客户问题具有高度重合性，同一问题出现频率高，而且客户提出的很多问题比较含糊，需要人工客服介入，梳理问题以及引导客户发现问题所在，并且产品信息复杂，包含产品编号、批次、供应商等信息，人工录入耗时耗力，容易出错；
此时，可以利用智能机器人知识资料库功能，抽取某一类产品的标准问题做成模板，针对模板进行泛化训练，同时套用到所有同类产品上，达到一个最大化减少训练量，增强机器人智能化的作用。
另外，工单系统可采用“字段推送”技术，将产品系统中的信息，自动补全到客服系统工单，保证准确度且一键触达，省时省力。
移动互联网的到来，视频通讯技术兴起，可视化服务受到了各行业客服中心的青睐。视频客服能覆盖售前、售中、售后全部过程；开展视频服务，客服中心解决能力能覆盖更多的业务场景，产品使用讲解、资源调度和协同、身份核实、业务交易支持等。
5G环境下，客服中心将有可能成为服务、运营为一体的综合性部门，客服在技能综合提高的市场需求大环境下，需要寻求更好的服务支撑解决方案。视频客服的建设通过可视化服务形式来支撑服务，从5G业务、生态圈以及其他的业务受理均可通过视频形式完成。
5G网络的高传输高并发低延时，让所有的客户问题在声影中快速解决，这将是最有效最主流的客服形式。
3、数据一体化，信息同步完整
多接口融合，整个服务过程数据可沉淀，打通售前、售中、售后场景闭环。
售前：登记保留用户信息与主要需要信息，为营销人员提供回访数据，促进转化。
售中：继承用户售前咨询日志，即时处理客户所需，提高服务质量。
售后：收集客户反馈信息或问题，反馈到内部系统，及时止损，能有效的满足客户的需求,提高客户满意度。
智能化主动营销，促进商机转化
1、全方位用户画像，更懂用户需求
基于海量的用户数据对AI坐席进行无指导训练，形成精准用户的画像；并以人工坐席为辅，对忠实用户展开二次营销和维护。通过用户行为数据和用户触点数据，展开对问题的预测，由机器人提出“猜你还想问”的问题，吸引用户继续咨询，促进转化。
2、多项主动营销功能，提升商机转化
网页端可支持主档创建会话，根据用户浏览/排队情况，自动邀请用户沟通，提高成单机会，而微信产品形态由于受微信制约，小程序或者公众号只能用户先发起对话的48小时内客服发起对话。
3、联动产品其他模块，轻松实现服务营销全流程一体化
将人工智能（AI）引入客户服务场景，帮助企业获取更多线索，节省80%成本，提升100%效率
内嵌CRM系统,能够无缝对接企业CRM,重要客户信息不丢失;可自定义字段,轻松管理客户资料,保证客户需求个性化
全面监控与数据分析，升级运营管理
1、用户信息管理
用户信息管理作为客户关系管理的底层基础，其利用可指导一系列运营策略，更精细为用户提供服务，有效的达成业务目标。
从客户基础信息、行为轨迹、关注焦点、情感值、地理位置等多维度对客户全面的分析，有效形成实用数据支撑企业运营决策，帮助客服更好管理客户，让服务更契合用户所需所想。
2、客服工作质量管理闭环
智能质检：为不同业务设置不同的质检评分标准，让客服质量量化灵活多样，自动筛选问题会话，提高质检效率。
智能监控：管理者实时查看业务状况，实时监控全组、个人工作状况，实时查看用户排队情况，方便管理者对人力资源进行调整优化，基于会话时间、访问次数和用户满意度等角度设置触发报警，敏感词报警功能可以有效降低沟通风险。
智能绩效：对客服工作量、各方面工作质量进行监测、统计，为客服团队管理及绩效考核提供参考依据，让管理者从此摆脱数据不全面、或仍需人工分析对比的管理难题。
业务培训：智能管理系统可录入员工考核试题，包含多种题型，自动批阅和错题分析，全方位扩展知识面，提高客服技能。
3、数据分析报表
自定义字段的数据看板，提供多维数据统计，用数据赋能服务，数据赋能管理，管理透明化，深度挖掘数据价值（BI），为企业运营决策提供支撑依据。
随着大数据、云计算、人工智能等前沿技术在客服领域的应用，各行各业的客服系统进一步升级，逐步迈入智能客服新时代。
在此背景下，全国不少电商企业坚持以客户为中心的服务理念，顺应行业发展潮流，积极打造全渠道、智能化的客服系统，降低运营成本、提升客户体验，推动客服中心从成本中心向利润中心、价值中心转型。
