毫无疑问智能客服能够击中企业优化服务过程中的痛点：
l 一方面，针对高频次、高重复率的提问和海量客户，高性能的智能客服
机器人能够提高工作效率，极大地降低人工成本。据统计，
智能机器人客服可以解决85%以上的常见客服问题，一套智能客服系统可替代数百上千人工坐席的工作量。
l 另一方面，如何为客户输出更为全面的高质量的服务，更好地提升用户在消费升级当中的体验？Gartner的数据显示全球89%的公司主要竞争领域就在客户体验，并预测，随着企业想方设法提高客户满意度和降低运营成本，2019年虚拟客户助手（智能客服机器人）的使用量将增至三倍。智能客服似乎更能满足当下消费者们对于客户服务的移动性、即时性和社交性以及多渠道化的需求。
然而在智能客服的落地
应用的过程中，企业同样要面对种种挑战：一是存在人工智能无法应对用户提问不清晰、提问流程的差异性和提问方式的多样性等等问题；二是并非所有企业都拥有自主研发的技术能力和资金。
一个优秀的智能客服机器人，要在长期的交互过程中不断学习和自我完善，达成对接收到的语句进行更精准的语义分析，能够通过上下文关联、场景管理、个性化推理等过程对自然语言进行准确理解，同时更需要积累庞大的知识库，特别是在相关专业知识方面进行长期学习。
而几度经历转型和挑战的小i机器人，在智能客服这一领域，终于拥有了更大的话语权。日前，小i机器人入选雷锋网发布的「AI 最佳掘金案例年度榜单」，并获得“最佳智能客服奖”。该榜单根据企业提交的“解决方案/产品资料、商务合作（单个行业的业务统计）、企业自身情况”三个维度的信息，以20个明确评分项为标准，并同时邀请多位传统企业CIO、系统集成商项目高管、AI企业解决方案负责人、投资机构合伙人、学界教授等数十位评委，对参选企业和脱敏后的信息，进行了第二轮分析评审。
早年间尝试过VPA（虚拟私人助理）服务形式的小i机器人意识到，通用型人工智能目前还较难产生商业价值，转为特定领域服务的人工智能或许才能得到相对更为广泛的商业应用。小i创始人兼CEO朱频频表示，他们早在2006年就入局探索智能客服领域，这一市场发展到现在已形成以大中型企业如银行、电信、电子商务等行业为主的格局，这也正是小i专攻的B端政企用户群。主要做法是通过客服机器人系统，帮助政府和企业提升工作效率，来代替售前、售后的客服人员，回复各类客户咨询。
如今的小i已为近千家大型企业和政府单位提供智能机器人产品，单是金融领域的合作企业就接近100家，粗略统计，2017年的合作金额近亿元。截止至去年12月，其服务用户数超过8亿，遍布100多个国家和地区，手握中国智能客服市场90%份额，小i能有这样的成绩绝非偶然。
小i的中文深度语义开放平台主要依靠多年来数千亿次交互积累的自然语言处理技术，为开发者和合作伙伴提供开放的接口。当前如百度、腾讯、讯飞都在这一方面有所投入，注重交互式语音语义的研发，面向更广大开发者，但适合做语音助手的内容未必能适配专业领域的需求。朱频频告诉雷锋网，像银行等商业领域，客服交流过程中会出现大量的术语，银行需要的产品技术与服务是要助其实现自身商业价值，而不是为了有客服而客服，这就必须建立在更专业的知识库和更高标准的语义理解上。深耕行业做到专注，是小i能够在业内形成超高占有率的核心因素之一。
以小i为浦发银行打造的智能客服系统为例，机器人应用自然语言处理技术，领域内多项专利技术及海量行业知识库和语义库，帮助浦发银行打造的高效先进的智能客服体系。该系统能够确保良好的用户体验和应答准确率，支持高并发和平行扩展服务能力。
在浦发银行，智能客服机器人覆盖并打通电话热线、网站、短信、QQ、微信和APP等全渠道，浦发银行客户可通过现有任何应用随时随地通过机器人获得各类服务。
该智能客服系统通过漏斗式的服务方式，能够显著提升服务效率，分流大量人工压力，降低人工服务成本，有效改善用户体验和提高用户满意度。
特别是在一直为人诟病的电话热线上，小i机器人为浦发银行打造的智能语音IVR，用户可以在拨打电话的时候直接说出自己的需求，系统识别后可直接转接到相应节点，一步即达，完全颠覆了过去传统的多层按键选择方式。使用智能语音IVR，电话热线分流率可提升3.5%，语音导航准确率高达91%，客户平均交互时长从127s降低到27s，电话误转率降低16%。
数据显示，使用智能语音可有效提升IVR利用率，银行每年可节省话务成本数千万。
人工智能技术为金融服务所带来的创新价值是多方面的，除了提升服务体验和促进业务发展，还有综合性的效益提升和运营优化。除了浦发银行，小i机器人智能客服解决方案也被其他多个大型金融企业和机构所采用，正在帮助金融行业实现传统呼叫中心向智能化客户联络中心的转型。据雷锋网(公众号：雷锋网(公众号：雷锋网))了解，前50大银行已有超过40家都采用了小i的智能客服系统，这一占比还在不断增加。
当然，对企业而言，小i带来的最显著的改变是人工成本的缩减。以建行为例，智能客服的工作量差不多相当于9000名员工，仅在工资层面便可省掉一大笔天文数字。但智能客服的运用也不仅仅是为了成本——面对“智能客服取代人工”之类的言论，朱频频认为这并非为取代而取代，目的应当是要高效自动地完成那些大规模常规性、重复率高的服务需求；而在之前的人工服务体系也产生了大量的日志数据，机器学习可以一步步实现智能服务、智能机器人等不同层次的需求。
对于智能客服未来的发展蓝图，朱频频的设想更加具体可行：“以前的客服主要是被动地开展对外服务，但现在大量的营销服务也可以投入到这一渠道来完成，这是很自然的一种延伸。”尽管小i已经占据了颇高的市场份额，但他希望并不止步于提供一个简单的解决方案，而是能更快速地掌握到客户企业的核心知识，再基于此打造更具执行力的服务体系，做到应用场景的深化。
然而，小i的进阶之路也不全是一帆风顺。朱频频直言，当前智能客服或者说人工智能市场的客户需求着实强烈，但很多时候他们所见到的规划都过于平面，大家容易产生太美好的设想，落地应用的完成度就会与期望值产生很大的落差。如何进一步减少客户对人工智能落地的理解偏差，或许就是小i下一步要攻克的难关。
