2018，智能客服行業(yè)有一場(chǎng)硬仗要打

　　作為自然語(yǔ)言理解技術(shù)最先實(shí)現商業(yè)化落地的領(lǐng)域，智能客服行業(yè)吸引了眾多市場(chǎng)玩家爭相布局。從傳統呼叫中心廠(chǎng)商、到SaaS云客服公司、再到客服機器人公司，各類(lèi)企業(yè)都在積極用AI為客服賦能。那么，當前市場(chǎng)競爭格局如何？各類(lèi)公司有何特點(diǎn)？客服市場(chǎng)的空間究竟有多大？我們或許能從環(huán)信的業(yè)務(wù)布局和競爭邏輯中窺知一二。

　　過(guò)去二十多年，中國客服產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了電話(huà)客服軟件、網(wǎng)頁(yè)在線(xiàn)客服、全渠道SaaS客服、以及智能客服（客服機器人驅動(dòng)的客服系統）等幾個(gè)發(fā)展階段。在此過(guò)程中，一批傳統呼叫中心廠(chǎng)商逐漸成長(cháng)為行業(yè)巨頭，云客服SaaS公司經(jīng)歷幾年廝殺，也跑出了一些頭部企業(yè)，客服機器人賽道也早有探路者占據第一梯隊。

　　如今，隨著(zhù)深度學(xué)習算法的突破，客服機器人和知識圖譜的構建及維護成本大大降低，前述三類(lèi)公司也在加速布局和發(fā)展新型AI技術(shù)，以搶食智能客服市場(chǎng)這塊大蛋糕。

　　做云通訊起家，后通過(guò)SaaS產(chǎn)品切入客服賽道的環(huán)信也是智能客服領(lǐng)域的強勢玩家。

　　2016初，環(huán)信就開(kāi)始組建AI團隊，如今AI技術(shù)人員已將近40人。其人工智能研發(fā)中心VP李理畢業(yè)于北京大學(xué)，擁有十多年自然語(yǔ)言處理和人工智能研發(fā)經(jīng)驗，曾主持研發(fā)過(guò)多款智能硬件問(wèn)答和對話(huà)系統，并在國際會(huì )議上發(fā)表過(guò)多篇深度學(xué)習和自然語(yǔ)言處理相關(guān)論文。目前，李理主要負責環(huán)信中文語(yǔ)義分析開(kāi)放平臺和智能機器人的設計與研發(fā)。

　　2017年，環(huán)信智能客服在保險、證券、教育、物流四大領(lǐng)域樹(shù)立了一批標桿客戶(hù)，并實(shí)現了規模化復制。今年，環(huán)信將繼續拓展銀行、航空、運營(yíng)商等領(lǐng)域大客戶(hù)，不斷豐富行業(yè)經(jīng)驗，加速構建壁壘。

　　談起智能客服賽道上的三類(lèi)公司，環(huán)信CEO劉俊彥用“刀架”和“刀片”做了一個(gè)形象的比喻：基礎客服系統是刀架，特點(diǎn)是高粘性業(yè)務(wù)系統，替換成本高，競爭激勵毛利相對較低；AI是刀片，特點(diǎn)是技術(shù)壁壘高，毛利高，但不能脫離刀架單獨存在。傳統呼叫中心廠(chǎng)商缺乏一個(gè)多租戶(hù)的、基于云架構的在線(xiàn)客服系統，因此刀架尚不完備；客服機器人廠(chǎng)商從做刀片起家，目前正在竭力補足刀架短板；而云客服廠(chǎng)商先有刀架，后磨礪刀片，能夠為客戶(hù)提供全套智能客服解決方案。

　　國內客服領(lǐng)域主要包括四個(gè)溝通通道：電話(huà)、官網(wǎng)在線(xiàn)客服、微信公眾號/微博、以及APP中的IM通道。

　　國內IM云市場(chǎng)經(jīng)過(guò)幾年發(fā)展，如今已經(jīng)被環(huán)信、融云兩家公司分割殆盡。云客服領(lǐng)域也形成了環(huán)信、智齒、Udesk三分天下的局面。由于融云不做客服，智齒和Udesk沒(méi)有IM云，使得環(huán)信成為市場(chǎng)上唯一擁有云通訊能力的客服軟件公司。

　　同時(shí)，從去年下半年開(kāi)始，隨著(zhù)流量?jì)r(jià)格下降、4G網(wǎng)絡(luò )全面覆蓋、以及移動(dòng)端視頻技術(shù)的突破，各行業(yè)場(chǎng)景化音視頻應用呈現井噴，環(huán)信的音視頻方案在即時(shí)通訊和客服場(chǎng)景都滿(mǎn)足了一些市場(chǎng)新增需求，比如保險行業(yè)的視頻人臉驗證、車(chē)險場(chǎng)景的視頻查勘、海關(guān)視頻報關(guān)、110視頻報警等。

　　環(huán)信通過(guò)IM云、視頻云以及全渠道客服軟件把控了整個(gè)客服工具鏈，形成了一個(gè)完備的刀架。

　　此外，智能客服的本質(zhì)還是客服。甲方在為客服機器人招標時(shí)，不僅看重乙方的基礎算法能力及相關(guān)指標，更看重乙方能否真正解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，這就要求乙方具備相應的服務(wù)場(chǎng)景拆解能力和業(yè)務(wù)理解能力。

　　作為一家在云客服領(lǐng)域深耕多年的公司，環(huán)信積累了豐富的客戶(hù)服務(wù)經(jīng)驗，相比單純賣(mài)AI“刀片”的公司，環(huán)信更能夠通過(guò)產(chǎn)品設計和服務(wù)思路真正幫客戶(hù)解決服務(wù)問(wèn)題，降低客服工作量、提升客服效率、改進(jìn)客服效果。

　　“刀架”之上，環(huán)信還磨礪出了一套先進(jìn)的“刀片”——環(huán)信中文語(yǔ)義分析開(kāi)放平臺及客服機器人系統。

　　客服機器人的核心是知識圖譜，在實(shí)踐中主要包含兩部分工作：知識圖譜的構建和維護。

　　構建即初期上線(xiàn)的冷啟動(dòng)，甲方一般要考量乙方在沒(méi)有行業(yè)積累的情況下，需要花多長(cháng)時(shí)間、多少投入、需要什么技術(shù)和工具支撐，最終能做到什么程度；維護即上線(xiàn)后的知識迭代，由于新知識點(diǎn)層出不窮，同一個(gè)知識點(diǎn)又有不同的問(wèn)法，因此知識庫需要持續更新，如果產(chǎn)品不具備很強的知識迭代能力，就會(huì )產(chǎn)生極高的維護成本。

　　一些傳統客服機器人由于之前采用基于規則的方法，標注量大且難度高，甚至對于某些大客戶(hù)來(lái)說(shuō)，需要幾個(gè)人全職每天做知識庫的更新維護，而且這些人培訓成本高、可替代性差，導致很多客戶(hù)直呼“客服機器人買(mǎi)得起，用不起”。

　　相比之下，環(huán)信智能客服機器人在單輪對話(huà)方面，采用基于深度學(xué)習的語(yǔ)義相似度算法和意圖模型，通過(guò)海量高質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)和行業(yè)數據進(jìn)行訓練，大大降低了知識庫的構建和維護成本，解決了這一痛點(diǎn)。

　　由于同時(shí)擁有客服系統和AI系統，環(huán)信的客服機器人在訓練過(guò)程中還可以結合實(shí)際客服系統中的一些反饋數據，比如消費者對回答的打分、客服總監對人工會(huì )話(huà)的質(zhì)檢等，進(jìn)行強化學(xué)習和遷移學(xué)習，形成了一個(gè)AI和客服系統的模型訓練、數據采集、標注反饋、訓練迭代的完整閉環(huán)。

　　有了“刀架”和“刀片”，如何更好地實(shí)現商業(yè)化落地，才是企業(yè)成長(cháng)的關(guān)鍵。

　　中國企業(yè)服務(wù)公司經(jīng)過(guò)幾年探索，目前已經(jīng)基本形成共識：做大客戶(hù)才是硬道理。而對于大客戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們一般需要的是“交鑰匙工程”，同一套系統不會(huì )面向多家廠(chǎng)商分別采購，這也是為什么系統集成商一直是客服產(chǎn)業(yè)鏈上的強勢存在。

　　但是，依靠云計算、大數據、AI等新興技術(shù)成長(cháng)起來(lái)的創(chuàng )業(yè)公司，大多從單點(diǎn)切入，要跟集成商搶奪話(huà)語(yǔ)權，爭奪產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值，甚至繞過(guò)集成商直接服務(wù)甲方，只能依靠自身產(chǎn)品和解決方案的不斷完善。不過(guò)，值得慶幸的是，集成商在A(yíng)I來(lái)臨后多少顯得有些力不從心，這就給了新興技術(shù)公司實(shí)現突圍的機會(huì )。

　　環(huán)信在這一點(diǎn)上優(yōu)勢明顯，一方面擁有PaaS層的IM云和SaaS層的云客服產(chǎn)品，另一方面也在通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現整個(gè)客服工具鏈的智能升級，具備直接服務(wù)甲方的能力和條件。比如在線(xiàn)教育行業(yè)由于其業(yè)務(wù)特征，一般分為教學(xué)和服務(wù)兩條線(xiàn)，解決方案中不僅需要客服系統，還需要通訊能力，環(huán)信在服務(wù)這類(lèi)客戶(hù)時(shí)，能夠通過(guò)多條業(yè)務(wù)線(xiàn)予以支持。

　　目前，環(huán)信已經(jīng)形成了在線(xiàn)教育、保險、證券、物流四大行業(yè)解決方案，擁有了一批標桿客戶(hù)，并實(shí)現了規模化復制，同時(shí)在銀行、運營(yíng)商、航空等領(lǐng)域也服務(wù)了一批燈塔客戶(hù)。其代表客戶(hù)包括新東方、學(xué)而思、51Talk、VIPKID、泰康在線(xiàn)、中意人壽、中信證券、長(cháng)江證券、天津城商行、南京銀行、中通快遞、中移在線(xiàn)、廈門(mén)航空等。

　　從營(yíng)收上看，環(huán)信客服機器人帶來(lái)的營(yíng)收已經(jīng)占到環(huán)信總體營(yíng)收的10%，解決方案客單價(jià)也在數百萬(wàn)級別。

　　劉俊彥指出，軟件產(chǎn)品的折舊期一般是3-5年。2018年，老一代客服機器人系統面臨更新?lián)Q代，同時(shí)市場(chǎng)對新一代客服機器人的需求井噴，這兩個(gè)時(shí)點(diǎn)的重合，使得2018年成為各玩家爭奪智能客服市場(chǎng)的決定性一年，包括證券、保險、銀行、運營(yíng)商、航空公司、物流等在內的大企業(yè)將在今年掀起一波智能客服機器人的采購高峰。

　　因此，能否在今年快速拿下這些行業(yè)大客戶(hù)，實(shí)現規模化復制，基本決定著(zhù)智能客服市場(chǎng)未來(lái)的競爭格局。因為如果錯過(guò)了這個(gè)時(shí)間窗口，就要等到三五年后的下一次更新?lián)Q代了。

　　在大客戶(hù)戰略的引導下，中國的SaaS企業(yè)紛紛走上了私有化部署之路。但是做大客戶(hù)的私有化部署到底能讓SaaS公司長(cháng)到多大，中國市場(chǎng)能否長(cháng)出Salesforce這樣接近千億美金市值的公司，目前仍是行業(yè)的熱議話(huà)題。

　　對此，劉俊彥給出了肯定的回答，并且有一套自己的推理邏輯。

　　他認為，中國客服軟件市場(chǎng)規模在100到150億人民幣。

　　首先語(yǔ)音呼叫中心客服市場(chǎng)大概是60到100億規模，其中包括運營(yíng)商話(huà)費在10-20億之間，Avaya、Genesys、華為等呼叫中心設備的廠(chǎng)商10-20億左右，天潤融通等云呼叫中心大概10-20億規模，還有大量的業(yè)務(wù)系統集成商和行業(yè)集成商30-40億，所以總計60到100億。

　　其次，在線(xiàn)客服領(lǐng)域有一些傳統軟件公司和SaaS公司以及各類(lèi)系統集成商，大概40-50億的市場(chǎng)規模，所以總體是100-150億。

　　隨著(zhù)呼叫中心和客服軟件的云化，呼叫中心設備廠(chǎng)商的份額會(huì )被SaaS云廠(chǎng)商大面積蠶食，成為產(chǎn)業(yè)鏈上的弱勢存在。系統集成商雖然短期內難以被取代，但是長(cháng)期有被產(chǎn)品型廠(chǎng)商邊緣化的趨勢。

　　而當設備廠(chǎng)商和集成商逐漸被產(chǎn)品廠(chǎng)商取代，產(chǎn)品廠(chǎng)商會(huì )在市場(chǎng)中拿到80%的份額，這80%的市場(chǎng)又會(huì )被頭部?jì)杉曳指睿�那么一家的份額就是40-50%。按照50億營(yíng)收、10倍PS計算，頭部一家的市值就可以達到500億人民幣，這還只是客服軟件市場(chǎng)。

　　放眼整個(gè)客服產(chǎn)業(yè)鏈，中國大約有500多萬(wàn)全職客服，以年平均工資6萬(wàn)計算，再加上一些PC、耳麥、職場(chǎng)場(chǎng)地等硬件設備和基礎設施，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈大概4000億人民幣。以前客服廠(chǎng)商只跟100億的軟件市場(chǎng)有關(guān)系，現在A(yíng)I正在以40-50%的比例取代人工客服，從而會(huì )釋放出2000億的市場(chǎng)規模，排除場(chǎng)地、設備等基礎設施以及甲方預算的縮減，大概會(huì )有200-300億規模留給科技公司。

　　因此，整體看來(lái)，單客服一條賽道就有可能跑出一家千億人民幣市值的公司，更不用說(shuō)頭部公司上市之后，像Salesforce一樣通過(guò)并購發(fā)展其他業(yè)務(wù)線(xiàn)，占據多條賽道。

　　由此可見(jiàn)，中國企業(yè)服務(wù)SaaS市場(chǎng)極具想象力。

　　不過(guò)，回到當下，環(huán)信要實(shí)現各業(yè)務(wù)線(xiàn)快速增長(cháng)，還要面對來(lái)自各方對手的競爭。如何在資源和行業(yè)經(jīng)驗上打贏(yíng)系統集成商，如何在IM私有化上拼過(guò)融云，如何在音視頻領(lǐng)域PK聲網(wǎng)，如何在客服上與智齒、Udesk拉開(kāi)差距、以及如何在A(yíng)I上應對老牌企業(yè)小i機器人等，都是環(huán)信沖向巨頭之路上必須要通過(guò)的層層關(guān)卡。

　　近期，Jingdata研究院對環(huán)信CEO劉俊彥、AI負責人李理、產(chǎn)品負責人李思遠進(jìn)行了深度訪(fǎng)談，對當前智能客服行業(yè)競爭形勢及發(fā)展趨勢進(jìn)行了探討。

　　劉俊彥：如果在一個(gè)行業(yè)有積累，通常我們能夠保證兩周之內上線(xiàn)，如果沒(méi)有積累，要看客戶(hù)要求的深度、具體需求以及行業(yè)特點(diǎn)，所以就比較難說(shuō)。但是如果現在從零開(kāi)始要做到現在我們在保險領(lǐng)域做的這個(gè)深度，沒(méi)有半年肯定不行。

　　劉俊彥：不管是原始數據還是知識圖譜都是客戶(hù)的，我們肯定沒(méi)辦法獲取，但是在為客戶(hù)實(shí)施的過(guò)程中，我們可以把關(guān)于如何系統化、低成本地構建該行業(yè)知識圖譜的認知拿出來(lái)，在服務(wù)其他客戶(hù)時(shí)進(jìn)行復用。

　　劉俊彥：我們不做項目，我們的產(chǎn)品化程度不會(huì )低于80%。比如在IM方面，我們提供的是“發(fā)動(dòng)機”，如果客戶(hù)需要整車(chē)，我們會(huì )和合作伙伴一起做，但我們只提供“發(fā)動(dòng)機”。

　　劉俊彥：系統集成商其實(shí)以前一直做得挺好，跟甲方關(guān)系也很好。但是到了AI時(shí)代，相關(guān)AI的產(chǎn)品的實(shí)施要求有很強的專(zhuān)業(yè)能力，包括知識圖譜的構建和維護等，在這種情況下集成商從丙方那里把東西拿過(guò)來(lái)，完全靠自己實(shí)施往往不能保證交付質(zhì)量。因為客服機器人系統不像Oracle數據庫，可以靠代理來(lái)賣(mài)，往服務(wù)器上一裝就行了，客服機器人從裝上到交付還要做很多工作，這些是甲方搞不定的，最后還得靠丙方，但是丙方通常是一些比較新的互聯(lián)網(wǎng)公司，服務(wù)意識比較差，很多問(wèn)題沒(méi)辦法解決。

　　劉俊彥：被取代的理由很簡(jiǎn)單，就是產(chǎn)品化以及新興技術(shù)趨勢。因為集成商無(wú)論是人力成本還是團隊能力都無(wú)法與產(chǎn)品型技術(shù)公司匹敵，這就決定了他們做出來(lái)的東西、提供的服務(wù)在當今市場(chǎng)上都缺乏競爭力。但是，他們的優(yōu)勢也很明顯，一方面有深厚的客戶(hù)關(guān)系，另一方面真的非常懂行業(yè)。

　　劉俊彥：因為環(huán)信是客服領(lǐng)域里唯一一家擁有IM能力的公司。市場(chǎng)上能夠做到IM千萬(wàn)級并發(fā)的公司只有環(huán)信和融云，融云又不做客服，所以在這個(gè)點(diǎn)上，環(huán)信可以說(shuō)是獨一無(wú)二的。很多大客戶(hù)的APP其實(shí)都會(huì )有幾百萬(wàn)的用戶(hù)，我們只需要在招標時(shí)引導一下客戶(hù)，按照百萬(wàn)級并發(fā)來(lái)招標，只要客戶(hù)有APP，并且不單獨招標，我們基本上就沒(méi)有競爭對手。而在實(shí)際中，分開(kāi)招標的情況很少。

　　劉俊彥：首先，我們自己做了四年IM，要做成一個(gè)千萬(wàn)級并發(fā)的IM太難了。如果做一個(gè)勉強能用的兩三千用戶(hù)在線(xiàn)的IM系統，有錢(qián)、有人半年能搞定，但是要做一個(gè)千萬(wàn)級并發(fā)的系統，沒(méi)有三四年做不出來(lái)。其次，我們在客服軟件上的投入大概有一個(gè)多億，而且是效率很高的一個(gè)億，要趕上我們，這個(gè)投入肯定是要有的；另外時(shí)間上，沒(méi)有一兩年也做不出來(lái)。最后，資本愿不愿意支持也是一個(gè)問(wèn)題，因為IM云和客服賽道目前基本格局已經(jīng)定了。

　　劉俊彥：我覺(jué)得首先看AI團隊的規模，如果只有三四個(gè)人，那AI能力肯定是存疑的。其次看AI團隊的背景。因為自然語(yǔ)言處理用于客服場(chǎng)景整個(gè)技術(shù)棧很長(cháng)，包括分詞、句法分析、糾錯、拼音轉文字、詞向量、實(shí)體識別等等一系列的點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)都不一定是現在學(xué)術(shù)界的熱門(mén)。比如分詞，有很多現成的算法模塊，用一個(gè)開(kāi)源的工具，可能做到94%，但要做到98%，要做很多算法選擇和整合，訓練數據搜集和準備，訓練調參的工作，哪怕是很優(yōu)秀的NLP領(lǐng)域的人才，如果帶著(zhù)幾個(gè)人從頭開(kāi)始做也得半年時(shí)間才能做得好。

　　同時(shí)，以上每一個(gè)點(diǎn)都不能太差，這是一個(gè)木桶效應，如果在任何一個(gè)點(diǎn)上都沒(méi)有實(shí)踐經(jīng)驗，整個(gè)NLP的技術(shù)棧都要從頭做起，那至少要兩年才行。但是這個(gè)時(shí)點(diǎn)，成建制的AI團隊很難建立，而且成本極高。此外還有一些落地的問(wèn)題，比如一開(kāi)始沒(méi)有知名度、沒(méi)有標桿案例如何獲客，如何激勵銷(xiāo)售人員主動(dòng)去攻新市場(chǎng)等等。

　　劉俊彥：CRM分三塊：服務(wù)云（Service Cloud）、銷(xiāo)售云（Sales Cloud）和營(yíng)銷(xiāo)云（Marketing Cloud）。我們做的服務(wù)云是進(jìn)來(lái)（inbound)的方向，銷(xiāo)售云需要進(jìn)入客戶(hù)的銷(xiāo)售管理系統，屬于企業(yè)內部的東西，然后營(yíng)銷(xiāo)是出去的方向。

　　這三個(gè)部分是一個(gè)完整連通的鏈條，但是基因不太一樣，服務(wù)云比較偏ToC，要求高并發(fā)能力和很強的數據處理能力，銷(xiāo)售自動(dòng)化是一個(gè)復雜的業(yè)務(wù)流轉系統，營(yíng)銷(xiāo)云是一個(gè)對外的東西。Salesforce三塊都做，但不是三塊都自己做，它是先做銷(xiāo)售云，后來(lái)上市以后買(mǎi)了服務(wù)云和營(yíng)銷(xiāo)云。

　　我覺(jué)得中國會(huì )出現自己的Salesforce，所以某一天大家都會(huì )做三大塊，但是做法有兩種，一種是直接把三大塊都做了，還有一種是先把一塊站穩，然后買(mǎi)另外兩塊。當然這兩種路徑都有可能實(shí)現，但是可能不是現在實(shí)現。因為如果要買(mǎi)，首先要變成上市公司，但是中國這些企業(yè)上市我覺(jué)得還需要兩年左右；而如果要自己都做，目前很多公司沒(méi)有這個(gè)精力和能力，甚至已有賽道都有些自顧不暇。