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传统客服行业是一个高人力投入的行业，客服人员经常会遇到无聊的骚扰，大量重复的问题，简单重复的问题等。客服人员为了不被投诉，面对没有结果的骚扰只能和这些用户沟通，浪费了很多有效时间，简单的问题往往占不下在线的60%。
但要解决客服质量问题，只能从增加客服人员和提高人员单位服务效率两个方向努力。增加客服人员，维持庞大的客服团队的人力成本是很多大公司难以承受的，更不用说普通的中小公司了，导致大部分公司都是通过人工压榨客服来提高服务质量，这也导致了客服团队人员的高流失率。
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行业机会
人工技术的发展给客服行业带来了巨大的机遇。客服人员开始思考如何帮助人工客服过滤骚扰电话、无意义投诉、高频简单重复问题等。通过客服机器人，让人工客服更好地服务于遗留的复杂问题。
在基于电话场景的智能客服出现之间，基于文本的智能客服已经被整合到各种app中，在应用上扩展了销售、投资、研究、聊天等各种子角色。目前，行业领导者中有小米(手淘APP)和马骁回答(支付宝APP)。
技术的成熟给了应用更多的可能性。作为客服的主战场，如何将人工智能技术与电话相结合已经提上日程。在文字智能客服前面，增加一层语音识别，经过分析，电话智能客服通过语音合成反馈给用户。
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智能客户服务开发格式
目前智能客服已经能够提供行业内一整套的本地化服务，并且可以满足用户很多定制化的需求。一些比较好的解决方案有追一科技，竹子智能等等。还有云部署方案，比如小米等。
有了算法优化的数据沉淀，目前这些机器人的准确率已经达到了比较高的水平。根据知识库的大小，几百级的准确率可以达到80%，上千级的准确率可以达到70%。目前智能客服主要切入银行、保险、证券、电商等行业。
目前智能客服正处于从99分向分进化的过程中，各公司都在尝试将更多的服务接入智能客服机器人，提高用户的满意度，比如多轮对话能力、基于知识图谱的知识推理、情感识别等。
电话机器人厂家直供：销售机器人手机智能客服流程框架
那么电话智能客服是如何服务用户的呢？我们将通过简单的流程图和过程描述让您有一个简单的了解：
用户通过口语描述自己的问题；
通过语音识别转录机器人用户表达的语音信号，并将语音信号转换成文本；
将机器人的翻译文本提交给语义模型，计算与现有问答数据库中标准问题的相似度，在知识库中找到与其相似度最高的标准问题；
然后在数据库中查表，找出问题对应的答案作为语音合成的合成文本；
语音合成服务获取合成文本后，通过文本分析、韵律停顿预测等，将文本合成为用户听到的语言。
因为整个服务过程是层层处理的，每一层都有服务超时和信任度的问题，所以每一层都会有失败和丢失。因此，在设计智能电话客服时，要考虑到各层故障的处理。
通过产品流程的设计，可以实现一部分用户真实意图的召回，但也失去了一部分用户对智能电话客服的信任。因此，当我们设定解决率的目标时。
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