企業發展至一定規模，往往會面臨一個問題——如何更有效率的服務客戶？過去，可能培養上百成千的專業客服人員，負責解答客戶問題，但不可否認的，總會遇到許多問題，例如：重複性問題爆量、全天候無休需求，在在讓企業與員工陷入客服泥淖中，對此，工業技術研究院巨量資訊科技中心智慧分析技術組組長張森嘉認為，智能客服的出現可以解決這些問題，甚至還有其他的優點，例如：可以有效節省人事成本、幫助企業電話行銷轉型，由此看來智能客服幾乎是勢在必行之舉，但張森嘉不諱言，隨著「企業體大小」及「資料機敏度」都會影響企業導入的動力。

LINE不再只是APP

但單純的智能客服是否就能解決日趨龐雜的客戶需求呢？昕力資訊股份有限公司專案事業四處張書銘處長認為目前智能客服的應用，大多停留在傳統一問一答的「FAQ」方式，智能客服的核心就是要提供消費者更好的體驗服務，不過他也觀察到，多數企業對於AI不夠了解，觀念停在「有多少知識點」、「該如何維護題庫」的階段，反而忽略「要提供客戶怎麼樣的服務」的中心思想，以至於客服無法開創新的商業價值。於是，在建置國泰智能客服——阿發時，就提供「一站式服務」及「多輪式對話」，除了直接幫消費者做完所有想做的事情，更展現有別於以往一問一答的呆板，可以像人類聊天模式一般，隨時中斷、開啟話題，更可記憶交談的上下文，讓問法更加彈性，優於傳統樹狀圖流程。

數據是21世紀的石油，這也是AI要發展順利的基石，新光人壽數位服務發展部資深協理廖晨旭深信這一點，於是搶先同業推出智能客服，在這之前新光人壽就透過「GNP」3大指標來衡量智能客服的設計與服務角色定位。除此之外，也因應產業別，認為壽險業產品是無形的金融商品，於是新光人壽在滿意度調查方面跳脫以往，會詢問是否會將產品推薦給親友。他更觀察到目前許多企業都開始佈局智能客服，不論是官網、APP等都設有智能客服入口，提供用戶點選，新光人壽也不例外，「但是你想，用戶手機APP一堆，再加上客戶沒事為什麼會跑去官網？」

暖醫與心靈導師

這一點與建構「萬小芳」的萬芳醫院想法一致，其中資訊室副主任許權廣談起開發萬小芳的原因，認為雖然民眾早就習慣透過手機、平板獲得醫院端服務，不過即使醫院提供官網、APP讓大眾瀏覽查詢，但最常前往醫院的長者們，不一定會使用這些科技產品，「每天總機電話依舊響不停，一天工作8小時要接超過1,200通電話，內容不外乎是『我身體某地方不舒服，要看哪一科』等問題。」除此之外，考慮到就診的族群，65歲以上幾乎接近4成，於是讓他們無障礙使用成為建置首選，許權廣笑說，「我們發現老人家有一個特點，他們不會逛網頁，也不會使用APP，但卻會使用LINE跟朋友聊天、發送親朋好友寫有『心情好人不老，好事好運跟你跑』等早安圖」看到LINE的使用趨勢、即時傳輸特性，以及希望突破醫院冷冰冰形象的萬芳醫院，便與HTC健康醫療事業部DeepQ合作，將醫療與AI結合，在LINE介面上開發智能客服，成為全台灣第1家導入AI客服掛號的醫院。除了掛號，還有「診前筆記」等實用的功能，最主要希望讓健康可以因應時代的進步而更加容易維持。

當然，智能客服在醫療的應用並不止於此，史丹佛大學與AI專家打造的「Woebot」更要醫療病人的心，透過分析、辨識使用者傳遞的訊息，可以反駁對話中消極、非理性的思考，當然，如同萬芳醫院一樣，希望可以讓使用者降低進入門檻，於是透過Facebook Messenger就能使用，隨著數據資料累積，目前也開發出APP使用，根據實驗統計，透過AI化的聊天機器人開導，能減輕精神症狀，除此之外，中國AI教父吳恩達認為這項將由以下數種優點，首先是更能敞開心房；其次是全天候都在；最後是資料留存，不怕忘東忘西。當然，現階段這並無法取代心理醫生，但是可以當作打開心靈的一把鑰匙。

超業到解籤廟公

對於克蘭詩來說，並不只把Chatbot單純當成客服，克蘭詩台灣分公司總經理陳素慧發現在傳統銷售流程中，顧客常有被專櫃小姐強迫推銷產品的不愉快經驗，也因此不太願意踏進百貨公司，發覺這個痛點後，他們就思考該如何改善這個問題。於是克蘭詩透過Chatbot的行銷應用，做出了出乎意料、優於預期的轉換成效，也成功突破線上與線下的藩籬，透過試用品的發送，讓網路上的顧客主動走進專櫃。透過智能客服，克蘭詩吸引到不少主動到專櫃領取試用品的新客戶，來客數大舉成長20％，除了實際的銷售量締造佳績外，陳素慧認為，還有另一個重要的收穫，那就是找到更年輕的消費族群，讓他們主動走進了克蘭詩的專櫃裡。不可諱言，越來越多的年輕人習慣在網路上購物，如何讓客層年輕化，是所有品牌的焦點，克蘭詩推出智能客服後，成功吸引了年輕族群的目光，更多年輕人關注到這個品牌，陳素慧認為透過年輕族群習慣使用的科技，對品牌年輕化非常有幫助。

其實，智能客服所扮演的角色比我們想像更多，除了上述的壽險、醫療、專櫃化妝品品牌搶著導入外，還有著比我們想像更多的功能——參拜。日前，台北霞海城隍廟與Hello Taiwan合作，開發出一款可以「線上求籤」的智能月老，甚至可以解籤，讓聊天機器人除了透過AI更加擁有「人」性外，也能擁有神明加持。

隨著顧客多元化，顧客的聲音越趨複雜，但也容易有著重複性的問題，如何有效率的解決問題，甚至將顧客的抱怨透過現代科技——AI的統整解答，進一步有效應用數據讓問題防患未然？AI跟客服的結合是否有一天就能達到零客訴的理想境界？更多精彩報導，請看本期《能力雜誌》。

【本文出自《能力雜誌》2019年5月號；訂能力電子雜誌；非經同意不得轉載、刊登】

然而不可諱言，傳統客戶服務需要大量人力配置，繁複的流程也耗費時間，因此，這項工作正悄悄地被人工智慧(Artificial Intelligence, AI)瓜分市場。

AI客服，堪稱AI的殺手級應用，根據國際研究顧問機構顧能(Gartner)指出，截至2017年底，約有70％的AI應用是在客戶服務與呼叫中心(Call Center)，這也成為AI首要的應用領域；顧能更預測，到了2021年，超過50％的企業投資聊天機器人(Chatbot)的費用，將會超過傳統APP。Grand View Research的報告也指出，全球聊天機器人市場，2025年產值將達到12.5億美元，重要性節節攀高。AI雖常被貼上「搶人類飯碗」的標籤，但如果能巧妙應用「人機結合」的優點，反而有機會提高效率、創造更佳的服務品質，AI客服就是一例。

航空》6萬筆問題訓練

AI客服的強項為何？當然不是閒話家常，首先，AI客服可處理相對基本與重複性高的客服問題，讓珍貴的人力去處理更複雜、精細，且需要判斷力的問題。以航空業為例，這是一個需要處理龐大客服需求的產業，而航空公司面對的客戶問題更是五花八門。荷蘭皇家航空公司(Koninklijke Luchtvaart Maatschappij, KLM)觀察到，它每周必須透過社交媒體處理至少1.5萬次對話，因此在2016年宣佈，與將AI及深度學習(Deep Learning)帶入客戶服務的「DigitalGenius」公司攜手合作，以6萬多筆常見問題訓練AI客服，當客戶有疑問時，便將最佳答覆提供給客戶。假如碰到AI無法解答的問題時，人工客服便會接手解答，透過「人機協作」(Human Robot Collaboration, HRC)模式，成功為傳統客服人力省下大把時間，更可以將資源投放在需求更緊急，或問題更複雜的乘客身上，甚至提供品質更高的服務、提昇業績。

長期觀察交通運輸產業的《全球鐵路評論》(Global Railway Review)指出，隨著時間推移，系統根據客服選用或拒絕的回應方式，逐漸學習到最佳回應(Best Responses)，目前這個運作模式支持荷蘭皇家航空超過50％的客戶查詢服務。這樣令人振奮的成效，歸功於AI的2大重要功能：機器學習(Machine Learning)及自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)。強大的計算系統加上大量數據，使機器透過學習能解決重複性問題，這讓聊天機器人可逐漸應對棘手的挑戰，成功解決客戶的痛點。

購物》預測使用者偏好

專精於社交客戶體驗機構Lithium Technologies調查發現，53％用戶希望品牌能在1小時內回覆他們在推特上的推文，而當推文內容跟抱怨有關時，這個數字竟飆升到72％，對於傳統客服來說，是種龐大的壓力。如今，AI 客服的出現，正滿足一般大眾對客服的需要，社交媒體代理商MyClever統計指出，有68％使用者期待獲得24小時的客戶服務，而AI客服的出現也滿足這一點。這樣的能力，也讓客服不只肩負為顧客解決問題的工作、提供客戶更好服務，更積極的是，能進一步地為公司帶來新的利潤。

相信一般大眾對這樣的狀況並不陌生：Amazon電子商務APP透過客戶經常瀏覽的網路頁面、放進購物車的項目，以及在社交網路上分享的資料，能精準預測他們的購物傾向與喜好。長期關注聊天機器人趨勢的Maruti Techlabs分析，這代表了機器學習演算法的本質，它也可以用來預測用戶偏好的場所、娛樂，或是商品種類。同樣地，AI能對客戶想要的東西做出預測，這最終將會有利於客戶服務：這些具備洞察力的預測，可以將客戶喜歡的內容，成功地轉化為未來的消費行動，而這對產品範圍和數量很高的產業來說，幫助特別大。

不僅如此，一旦預測分析的工具整合到客戶服務中，更容易透過提前了解客戶滿意度、客戶整體體驗，輕鬆掌握雙方的互動品質。

鐵路》旅客省下千萬英鎊

火車票訂購平台Trainline International總經理Daniel Beutler在《全球鐵路評論》撰文指出，AI在鐵路行業的客戶服務中，也已發揮了積極正面的作用。分析工具幫助客戶規劃與預訂旅程，有了數據，也有助於提供更準確即時的旅程資訊。

客戶的期待，永遠是推動創新的動力。Daniel Beutler舉例，對購買鐵路車票的乘客來說，票價始終至關重要，有鑑於此，預測票價的能力更顯得必要性極高。而這些預測分析，正好讓客戶能對未來的票價有機會一探究竟，並使他們能省下車票費用。藉由先進的數據模型和機器學習，他們結合了複雜的數據、分析多重的因素，以建議使用者購買車票的最佳時間，甚至，預測票價何時會上漲，而這就是Trainline APP正在做的事。Trainline的價格預測工具（首先應用在英國鐵路），分析了數十億個歷史資料點以及即時需求，來揭示預售票價在什麼時候可能發生變化。這帶來了巨大的成功，透過鼓勵客戶提早在Trainline上購票，已經為這些旅人省下超過千萬英鎊。

企業不斷提出使用AI的新方法來與客戶互動、簡化流程，以省下人力成本並增加銷售。近年來，我們已經看到AI聊天機器人的普及與效率，例如：Facebook利用AI改善廣告活動，或是企業透過攜手Facebook旗下Messenger拓展業績，像是透過台灣高鐵的Messenger聊天機器人，就能完成繁複的訂票手續。

AI讓買、賣雙方同時受益，這不但吸引包括時尚、旅遊、食品、電商、餐旅等各行各業投入，消費者也樂意與他們互動。而AI客服不再只是聊天機器人，更是改變客戶的體驗、增強企業實力的利器，是企業必須直接面對的未來。

【本文出自《能力雜誌》2019年5月號；訂能力電子雜誌；非經同意不得轉載、刊登】