智能化体现在对客户体验的洞察、预测与交付

　　在万物互联逻辑不断发展的今天，智能客服作为与客户支持、自助服务并列的一个服务品类，并不是一个锦上添花、在人工或自助服务中“注智”的简单应用，而是需要单独设计规划的重要学问。

　　这个十一长假，我开车在滇川黔交界各处跑了一圈，今天是假期最后一天，我从昆明机场租的车要开到贵阳机场归还。打开神州租车的APP，我在想如果是一个智能的服务设计，应当首先呈现的是贵州机场还车的位置和路线指引，如果更智能一些，还可以针对我的航班起飞时间和租车取车时间给出从起点出发的时间建议。显然我的期望值高了一些，除了每次必做的重新输入帐号密码外，要找贵州机场的神州营业点信息和找全国其他任何神州营业点所需的按键步骤都相差不大。并且我怕最后一天拥堵而早早出发，结果在航班起飞前四个小时就到了机场，上午就没敢多访问一个景点。

　　现在的旅行已经完全离不开各种APP了，但各种应用体验的智能化一直没有太多长进，无论是高德还是百度，每天出门的下一站都得自己手工输入，尽管目的地酒店已经在手机的各个应用中了。一路上明明是一马平川，“林志玲”的声音却会提醒要防止落石砸头，还说要看人品。车行缓慢时林小姐不会给到任何安慰，而当高歌猛进时却经常给出一些忠告——主要是“为了我，不要开快”之类，当然也会在某些特定情景下要求一起停车去洗手间啥的。查询黔北的几个著名景点往往给出许多条选项，但各选项的适用范围如何却不得而知，于是“拼人品”成为常态。至于各个OTA的移动终端，真正预测性的聪明表现也不算多。

　　由此在万物互联逻辑不断发展的今天，智能客服作为与客户支持、自助服务并列的一个服务品类，并不是一个锦上添花、在人工或自助服务中“注智”的简单应用，而是需要单独设计规划的重要学问。智能客服的最重要特点就是其基于智能设计运算的预测性，我本文开头的期待实际上就是这么一个简单、仅需根据时间地点订单信息来呈现的功能，还算不上大智能。实际上，有了移动终端和云能力，这种预测性的客户交互变得更有可能，重要的不在机器学习或者运算本身，而在于对用户体验的洞察与设计。

　　至于自助服务的智能化，知识库的构建与人机对话设计是重要的环节。相对来说，机器对人体信号的识别能力和响应能力是重要的能力，但属于专业机构和厂商的产品范畴，东北话和广东话之间对同一输入的差异理解与表达、不同场景下同一语言结构的不同解码、不完整逻辑表达的个性化学习过程，这些研究和智能实现都不应该由服务提供商自行研发。随着诸如Cortana，Directly等智能/自助应用平台的不断出现，随着各语音识别智能件的成熟，各服务提供商自助服务的智能含量都将不断提升。

　　袁道唯

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