客服一直被認為是未來很可能將被 ChatGPT 等人工智慧「顛覆」的職業，但智慧客服公司智齒科技的 CTO 吳立楠通過實測數據認為，這是「賦能而非徹底顛覆」。
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吳立楠記得 ChatGPT 剛出來時全公司湧動著的激奮，「從 CEO 到投資人，天天開會討論怎麼和產品結合。」2022 年 12 月，ChatGPT 釋出沒幾天，智慧客服公司智齒科技的這位 CTO 與團隊投入到一場耗時 4 個月的研發大戰。目標明確：將 GPT 大模型融入現有的 Sobot 智慧客服機器人系統中。
那時，ChatGPT 之火還沒蔓延到國內，「AI 替代論」 遠不如現在這般引人焦慮。但 「客服」 已在《哈佛商業評論》、《富比世》等媒體預測中成為 「將被 ChatGPT 顛覆」 的行業之一。
的確，從輸入問題 – 給出答案的形式看，ChatGPT 真的很像一位客服。而客服這一企業服務賽道在 2014 年 – 2016 年已被 AI 改造過，自然語言模型（NLP）技術應用到當時發展成熟的 「雲呼叫中心」，形成智慧客服系統。
你網購時諮詢客服的售前、售後服務都有智慧客服的參與，許多標準化的問答已被機器人接手，成為人工客服的重要補充。嵌入各類場景的智慧客服系統背後，有智齒科技、騰訊企點、Udesk、美洽、快商通這類企服公司在賽道內的多年 「內卷」。
那麼，當以 ChatGPT 為代表的生成式 AI 出現後，智慧客服又出現了哪些蛻變？
4 月 4 日，智齒科技的 Sobot x GPT 大語言模型融合智慧客服解決方案上線，據測試資料，智慧客服系統 + AIGC 後，客服的直接回答率提升了 15%-35%，回答準確率提升 3%-32%，企業在客服環節的運營工作量能從 5 天縮短至 0.5 天。
人工客服真的被徹底顛覆了嗎？吳立楠認為，「是賦能而不是徹底顛覆，」 客服環節還有很多場景可改造，AI 是重要的技術力量。
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運營工作量從 5 天縮短到 0.5 天
智齒科技被 GPT 「點燃」 是從 ChatGPT 釋出那一刻開始的。吳立楠發現，全公司上下，不光他帶的技術同學在關注，從 CEO 徐懿到投資人，都在試用這個對話機器人。
作為一家智慧客服研發公司的 CTO，吳立楠很難不注意到人工智慧的發展，再加上 CEO 徐懿又是產品經理出身，敏銳於新技術屬於 「自帶 buff」。GPT 模型進化到 3.0 時，他們就在跟進，「那個時候，大家覺得它可能只是用來跑一些模型，沒法民用、商用。」
誰都沒想到，2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 直接以產品形態推向公眾，底層的大模型迭代到了 GPT 3.5，「API 都出來了，這次不一樣。」 吳立楠描述，「全公司上下都『瘋了』，大家特別激動，都在想這個新模型怎麼與公司現有的智慧客服機器人結合。」
此後，智齒科技幾乎進入到 「全員 GPT」 的狀態，開會、培訓、腦暴。12 月，智齒科技的智慧客服系統 「+GPT」 正式立項，徐懿牽頭，演算法組、產品團、市場部等各部門聯動，研發開始了。
哪怕在外部，擅長多輪對話的 ChatGPT 最先被人聯想到的也是客服機器人。
同樣在 12 月，科技博主 「演算法豬立業在微軟」 親自動手，讓 ChatGPT 客串了一把施華洛奇的售前客服，這個對話機器人能夠給出與品牌、產品和價格相關的答案，但資訊不夠全面，這與 ChatGPT 資料庫僅更新到 2021 年且不聯網有關。
「演算法豬立業在微軟」 的結論是，讓 ChatGPT 直接當客服不行，但如果它能掌握更多資料，如訂單、商品、售價等資訊，有效回答將大幅提升。
這位科技博主的預測在智齒科技得到了驗證，而且有了更確切的提升資料。
4 月 4 日，智齒科技 Sobot x GPT 大語言模型融合智慧客服解決方案上線，品牌客戶開始測試 「+GPT」 的智慧客服機器人。
此後的一個月裡，智齒科技的客戶測試資料顯示，Sobot 智慧客服系統 + AIGC 後，客服的直接回答率提升了 15%-35%，回答準確率提升 3%-32%，而企業在客服環節的運營工作量能從 5 天縮短至 0.5 天。
提效是 AI 為客服行業帶來的最明顯升級。GPT 等大語言模型的上下文理解、梳理總結能力及背後的人類回饋預訓練技術，能成功匹配智慧客服系統 「知識庫配置 – 問題學習 – 機器人應答」 的全鏈路，從而帶來整個環節的提效。
知識量大、問答對精，是現有的智慧客服機器人面對消費者提問對答如流的前提。看不見的地方是，企業在運營智慧客服機器人時大量的人工投入。
吳立楠解釋， 「比如，醫療行業的用藥指導書、企業產品的說明書、產品功能的文件等等，這些都是知識庫的素材，要儘可能全面地整理出來。」
光有這些還不行，還需要人工將這些材料加工成 「問答對」 形式，比如做問題分類，要梳理出相似或關聯問題的問法和標準答案，儘可能多得上傳問答對到系統裡。
客戶又是千人千面，問的問題一旦超出問答對的覆蓋範圍，智慧機器人就會出現卡殼或答非所問的 「智障」 表現。因此，運營過程中，企業人員還要及時收集新問題，然後人工新增或優化答案。
「工作量非常大。」 吳立楠拿出一組資料，某家企業對 180 個標準問題進行相似問或關聯問的擴充編輯時，能補充出 1800 條問答，「這至少需要人工做 3.5-4 天。」
當 GPT 等 AIGC 模型參與到智慧客服的底層時，變化發生了。
企業可以把各類文件素材直接上傳至智慧客服系統備用，有些標準內容不用再人工拆分成問答對，當客戶的提問超出預設問答對範圍時，大語言模型能自動從原材料內容中檢索相關素材，還會歸納、總結、重新組織，形成符合語言邏輯、包含核心資訊的回答。
吳立楠說，從他們拿到的大量客戶測試的資料中，能明顯地看到直接回答率和回答準確率的提升，「而且人工投入到『問答對』這個環節的時間縮短為半天，因為他們只需做標註答案準確與否、新增未儲備問題這些環節就行。」
是賦能而非徹底顛覆
除了智齒科技，一大批智慧客服公司也在 + AIGC 的路上。
諮詢公司 IDC 最近的報告顯示，騰訊企點 「將整合騰訊大模型的 AIGC 能力，與行銷自動化場景實現聯動」；4 月 21 日，Udesk 基於 GPT 通用大模型釋出了原心引擎 2.0，計劃為企業提供智慧化支撐的統一客服平臺；同樣在 4 月，快商通宣佈將要基於 ChatGPT 技術推出垂直醫療行業的 AIGC 產品，全面更新產品功能與企業服務模式；另一家智慧客服企業美洽也 「正式邁入 ChatGPT」 時代。
所有的智慧客服企業 + AIGC 時，提效都是避不開的、最實在的企服方向。
客服行業在中國經歷了 30 年的變遷，走完了結合通訊、大資料、人工智慧的技術變革路徑，一個主題就是提效。從 30 年前的電話客服，到移動網際網路時代的線上客服，再到現如今的智慧客服機器人，企業與消費者之間的連結從上門服務、跑營業廳，縮短到了只需要一塊 PC 螢幕和一部手機就能解決大部分問題的程度。
企業和消費者也在這個過程中嚐到了節約成本的甜頭，背後是客戶服務行業的技術升級。
過去近十年裡，行動網際網路、大數據、AI 技術的發展讓傳統的客服呼叫中心逐漸轉型為智慧化的 SaaS 模式。通過雲端伺服器，客服系統完成了對電話、郵件、簡訊等多種客服渠道的全面整合，人工智慧自然語言模型（NLP）也開始應用到智慧客服賽道。
也是在這期間，大量的資本和創業者湧入，誕生了智齒科技、美洽、Udesk、容聯雲等一大批智慧客服公司，基本實現了智慧客服機器人面對消費者和客戶的提問時能自主回答，甚至實現業務辦理等複雜操作。
這十年裡，國人也逐漸習慣了在各種場景中遇事先由客服人機器處理的模式，當然，還是能感受到服務你的是機器人。它們搞不定時，人工客服才會出現。
當能言、擅畫、專門搞生成的 AIGC 出現時，客服的機器感是否會消失？AI 真的能夠徹底讓人工客服下班嗎？
在吳立楠看來，「AI 對客服行業仍然是賦能，還達不到顛覆的程度，」 原因是，AI 為智慧客服帶來的變革主要發生在運營的提效上，最直觀的就是直接回答率和回答準確率的提升。
此外，客服管理者在評估客服效率時，需要服務質量分析、整理報表報告甚至需要分析使用者（買家）情緒在客服過程中的變化，「這時候，生成式 AI 的分析、總結、提煉關鍵資訊的能力又可以派上用場，這個功能從技術可行性上沒問題，我們也將它產品化了。」
可以看出，即便客服系統的智慧化再上了一個臺階，人仍然是客戶服務中的重要一環，要為當前 AIGC 產生的答案校準、補充甚至評估它的服務質量。AI 替代的不過是客服環節中最初級也最繁複的整理知識庫、預設問答等工作；分析客戶情緒、判斷消費者的情感變化，機器可以提供資料，但資料出來後如何改善，仍然需要最理解人類的人。
智齒科技的副總裁荀鵬俊也提到了 GPT 等大模型應用到智慧客服行業後帶來的新問題，「客服機器人由於語料精準、底層模型較小，回覆速度能做到毫秒級，但 GPT 產品生成回覆的時間更長；此外，通用大模型的另一個通病是訓練時用的語料太多，客服機器人在回覆問題時很可能會出現企業的競品資訊；還有一個更需要注意的是資料安全，企業得保證在資料傳輸過程中剔除敏感資訊。」
這些問題的存在，也讓 GPT 等 AIGC 大模型對智慧客服系統來說，只是去蕪存菁的賦能而非徹底顛覆。這也讓智齒科技最終選擇了更具有挑戰性的 「+AIGC」，而不是 「從 0 到 1」 地打造一個 AIGC 式智慧客服的原因。
當前，智齒科技的智慧客服系統底層，既有持續迭代了 9 年的 Sobot 引擎作保，也結合了 GPT 模型，「兩個引擎同時跑在底層跑，讓兩者發揮各自的優勢。」 吳立楠認為，對客服行業，AIGC 雖然還沒有帶來顛覆式革命，但改造升級的潛力巨大，「能做的改造非常多，包括智慧外呼、全球化客服，甚至有些場景是更具象、更直接關聯商業的，比如促成轉化和成交。」
至少目前，AI 客服機器人還沒有徹底替代人工客服，人們在對話方塊裡、電話聽筒裡，仍然會在機器人給出重複的話時忍不住按下 「轉人工」 或 「0」 鍵，這時候，你反而太渴望聽到人類客服直接而易懂的回答了。什麼時候，你再也覺察不到對方是機器人時，取代可能才會真的發生。
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