聊天机器人似乎遭遇了一点挫折。去年11月的一份市场调研显示，尽管各大科技公司拼命鼓吹，但78%的美国成年人从未听说过聊天机器人；就在3月份，Facebook又被曝出其平台上聊天机器人的准确率只有30%，而Facebook正是引领了聊天机器人热并吸引了最多开发者的平台之一。
但与此同时，聊天机器人在商业上的一种具体应用——客服机器人——正在迎来越来越多的入场者。今年，硅谷最负盛名的早期投资孵化机构YC投资了21个AI项目，其中就有Quiki和Bicycle AI两个用人工智能改善客服的项目；中国在2014年前后出现了一批以美国云客服公司Zendesk为标杆的创业公司，如智齿、Udesk、美洽、网易七鱼、晓多客服机器人等，经过几年的发展，结合人工智能的客服机器人，已经成为他们越来越看重的功能。
“如果你是一名投资人，或者是一名想要引入人工智能技术的创业者，除了要把那些戴着AI帽子的冒牌货剔除出视野之外，我也不推荐你去使用那种面向大众，一个解决方案匹配无数应用情景的服务……你要去寻找某些开源的、具有替代性质的解决方案，将它们加以变通、测试，使其能够更加精准满足你自身的用户使用诉求。”最近，入驻YC的Bicycle AI的产品经理的一篇文章，说出了这两种截然不同的境况背后的原因。
能解决商业问题，为企业大幅节省成本；能带来收入而且“钱景”广阔；同时，能快速消化自然语言处理最新的技术突破，让客服成为聊天机器人最热的应用场景。
什么是客服机器人
有个简单粗暴的方法来定义客服机器人。在当代工业中，机器人指能自动执行任务的人造机器装置，用以取代或协助人类工作；以此类推，客服机器人就指自动执行客户服务任务的计算机程序，它被用以为顾客解决产品问题，维系客户忠诚度，最终为企业创造价值。相比传统的通过呼叫中心、企业网站的常见问题列表解决客户问题，客服机器人可7X24小时在线，而且能以类似聊天的方式直观地解决问题，同时，相比人工客服，它的成本也更低。
其实早在这次的人工智能热潮之前，客服机器人就已经以关键词匹配的形式存在。专注于智能客服机器人的网易七鱼产品总监段毓铮总结过客服机器人走过的4个阶段：
第一代客服机器人叫问答机器人，基于单个关键词的精确匹配。
第二代客服机器人已经可以支持多个词匹配，并且具有模糊查询能力。但仍停留在“词”的层面，例如图书馆的查询书籍系统。它需要依靠人的经验、技巧去调整配置关键词列表，可靠性不高，而且还增加了大量的人力成本。
第三代智能客服机器人在关键词匹配的基础上引入了自然语言处理（NLP）技术。这里面包含一些技术如分词、词性标注、文法、句法、识别关键词（即：把一个句子切开，把里面每一个词搞清楚，给每个词加一个权重，根据权重的综合算法来匹配知识库中哪个答案可以最准确回答用户问题）。
而目前的第四代智能客服机器人是以神经网络为基础，应用了最新的深度学习技术，结合模式识别等技术打造的智能机器人。与第三代机器人相比，因为有了深度学习的技术，完全可以打破人工配置的规则，可以有更好的自主学习能力和语义理解能力，包括可以处理更加口语化的问法。
如果简单概括，客服机器人走过了关键词匹配、规则模型再到统计模型三个阶段。而从规则到统计，也反映了主流学术界对自然语言处理的研究方法的变迁。
客服机器人的典型应用
正如它走过的三个阶段，客服机器人在不同阶段也有不同的典型应用。小i机器人是中国最早的智能机器人产品。据雷锋网了解，早在2004年，小i机器人背后的公司智臻智能就为MSN版小i机器人，它可以看成是智能机器人的雏形，完全采用关键词匹配的方式，为海量的MSN用户提供天气、新闻、歌曲、股票等服务。
2005年，智臻智能正式推出了短信小i机器人，与诸多的运营商及SP公司开展合作，帮他们以自动化的方式，解决查询花费、办理套餐和增值服务等。
关键词匹配简单、准确，能把人工客服从大量重复、琐碎的工作中解放出来。但是，它能解决的问题很有限，只适用于电信运营商这类企业。
规则式的客服机器人应用就广泛了许多，它使用分词、语义解析对客户提出的问题进行分析，然后使用全文检索引擎，从企业预置的知识库中检索答案，最后将最合适的答案返回给用户。这个原理类似搜索引擎，能够比简单的关键词匹配解答更多的问题。所以，它服务的对象也从电信运营商扩展到政府、银行及其他业务量大、常见问题繁多而集中的大企业。除了小i机器人，也涌现出了live800、乐语等提供智能客服业务的公司。
2014年，美国客服软件开发商Zendesk的上市标志着客服软件进入了一个新阶段——即从为大企业定制专属的本地化客服系统，到基于云端的SaaS客服服务。Zendesk在当时科技股整体表现平平的情况下逆势大涨，也给了很多投资人信心，加之当时企业级服务成为新的“风口”，不少智能云客服创业公司都在2015年前后获得了融资，如环信、智齿、Udesk、晓多客服机器人等，其中智齿、晓多更是从客服机器人这个更加垂直的领域切入这个市场的。
不过，和致力于成为个人助手的开放域聊天机器人不同，客服机器人是为快速解决问题而生，所以，并没有完全基于统计模型、能够回答各种开放性问题的客服机器人，这也不是客服机器人的题中之义。智齿曾接受过雷锋网的采访，据他们介绍，智齿积累了超过2700万条问答的寒暄库，可以拉近企业和客户的距离，但是，这个寒暄功能是可以由企业自主关闭的，智齿更专注于快速地、智能地为企业客户建立专业、准确的知识库。
为什么AI在客服机器人领域开花结果？
如文章开头所述，客服机器人不是一个解决方案匹配无数应用情景的服务，它不像微软小冰、Siri一样致力于和人建立情感联系，可以对任何问题做出回应。比如，人类用户与小冰的平均每次对话轮数可达到23轮，微软对此也颇为津津乐道，但是，在客服上，如果机器人要与前来咨询的客户对话23轮，才能给出答案，你可以想象客户的反应会是什么。
客服机器人可以称为半开放域聊天机器人，尤其是针对不同企业，它要处理的问题就更加聚焦。一方面，客服机器人系统可以把企业的FAQ列表快速导入知识库，另一方面，又可以在某个特定行业中，积累语料，通过云平台的方式扩充企业的知识库。
另外，聊天机器人领域的技术突破，也可以快速地应用到客服机器人上。现在，一些客服机器人已经具备学习能力，它可以在使用过程中，根据新问题出现的频率，来主动扩充知识库。例如，一家原先做电视的企业，推出手机后，因为客服问题中频繁出现手机，智能客服机器人就会主动提醒，将“手机”加入知识库中。
还有用在聊天机器人上的情感计算，同样可以被用在客服领域，根据前来咨询的客户来时的情绪，以及离开时情绪的对比，就能从另一个维度感知此次服务的质量。既可以用以考核客服人员，也可以用来改进客服的服务。
当然，一项新技术能够落地，除了它的鲁棒性要能满足商业化要求，还需要有市场需求。客服是一个伴随着交易出现时就自然产生的，近年来，一些新兴企业，尤其是互联网企业增长飞速，他们的交易又大多依赖线上平台，就对客服软件有了巨大的市场需求。智能云客服软件的涌现，又让许许多多的中小企业能够通过简单的方式，定制自己的客服系统，目前，电商、互联网金融、O2O、在线教育、游戏娱乐等，对客服的需求极大。
易观智库的一项研究称，预计到2017年，中国SaaS客服市场交易规模将增长至680亿元人民币，并将继续保持快速增长。
最后，稍微泼一点冷水，在自然语言处理没有在技术上获得突破性进展前，使用客服机器人完全取代人类还有很长一段距离，它能处理越来越多、越来越口语化的问题，但是，它依然需要人工客服来做一些复杂的决策。前文诉述的智能客服创业公司Bicycle AI，就专注于用自然语言处理技术，针对客户提出的问题，自动匹配可供选择的多个答案，由人工客服来选择。国内的智齿客服同样有这样的功能。
“忘掉聊天机器人吧，让AI增强人类来处理帮助你的客户吧。”他们如此说到。
