张红超_ChatGPT又出“王炸”,客服也将全部下岗？这是要干嘛
ChatGPT又出“王炸”,客服也将全部下岗？
横扫社交网络的ChatGPT近日又在世界范围内投放“炸弹”。
3月初，开发出ChatGPT的公司OpenAI,正式宣布开放ChatGPT的API（应用编程接口），它意味着第三方的开发者，还可以在其应用中整合ChatGPT。这样做不仅可以使自己在使用时更方便，而且还可以降低对用户的要求和限制。这当然需要花一定的钱，然而OpenAI提了一下，将为客户带来更高的折扣。
“可以预计未来客服将没有真人”的消息传出后，一些网友纷纷评论。
尽管OpenAI目前宣布的ChatGPT先行应用案例里，目前，替代客服实例不多，但是基于它的应用特点，人们认为，这种情况并不遥远。
一方面，在ChatGPT出现之前，各大公司为降低成本，已普遍采用智能客服代替人工客服。另一方面，随着大数据和人工智能技术不断发展，越来越多的行业开始尝试运用这些新技术来解决自身面临的问题。有业内人士告诉深燃，一些产业，如金融领域，渗透率已接近100%。
另一方面，现在的智能客服还不够智能化,ChatGPT的技能，恰恰是行业的需求。有业内人士用深燃来打比方,“就像是伐木场突然迎来了工业革命”。
ChatGPT来到这里，客服就是其中一个最接近风暴的职位。
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在短短的一段时间内，在与深燃沟通的众多智能客服从业人员中，一些采用“类ChatGPT”技术的AIGC产品已面世，一些已开始对“类ChatGPT”产品进行协作测试，有些正在探索更加适合自己的落地方式和应用场景。他们中很多人都是来自互联网公司，也有些人来自银行、电信运营商。一句话，全是抢着赶火车。
自问世以来，人们对其或是恐惧、或是期望、或是漠视。在过去几年间，越来越多的企业开始使用机器人代替人工作，而这一趋势已经持续了一段时间。一方面确实得到了更多、更大、更广泛的实例支持，正替代人力，但是另一方面,ChatGPT培训费用昂贵，同时还存在落地应用不易的问题，代替人力并没有这么单纯的呼声。
从客服行业切入，我们努力想明白，对于某一特定行业而言,ChatGPT目前究竟有哪些职位可以替代，能够替代的范围？未来几年，它在整个行业中究竟会起到怎样的作用。产业化落地应用空间究竟在哪里等？
客服市场上,AI原本就是卷帙浩繁的
业内,AI客服的应用已非常普遍。
猴子在某宾馆做客服，便涉及到与智能客服之间的配合。在人工智能时代，酒店的服务变得越来越智能化。例如，将收到旅行社使用AI客服的来电，检查客户信息。如果没有人知道，他们也能确认对方是否在离酒店最近的地方。AI客服会首先询问,“客人是否离开商店？”再问,“客人是几月几号退房的？”如果没有答案的话,“你是哪个月几个号来的？”听了第一个提问，她将一起回答“某天该客已退房”,AI客服将不再继续询问。
前些年，智能客服只能理解她答“是”、“不是”的声音,还是要按程序进行，理解某一固定回答，可此刻，她却以像是在和真人说话的口吻答道，彼此都可以理解。
人工智能技术的提出是从2017年开始，智能客服已经深入到了企业的每一个环节。在这样的背景下，作为智能语音技术和大数据融合产物的智能客服也应运而生，成为行业新热点。根据2020年T研究发布的《智能客服趋势发展白皮书》，在国内市场上,88.6%的公司有客服业务,22.1%的公司是基于云计算的智能客服建设。
思必驰，中国专业对话型人工智能平台企业，其数字政企事业部副总经理张金告诉深燃，咨询机构Gartner曾于2020年预言，智能客服渗透率会由2018年15%上升到2022年80%，就目前而言，这种预测相当精确。
他告诉深燃，目前智能客服所运用到的对话技术大体可分为3类。
一是以知识库为基础，进行知识问答，主要是为了解决使用者获取知识信息。二是通过机器学习来实现知识检索。也就是根据用户所提出的问题，从知识库中搜索与之匹配度最高的回答。另一项是基于文本分析的知识推理，通过将自然语言理解为数学语言，来实现语义层面上的知识表示和查询操作，从而达到解决问题的目的。该技术与传统搜索技术有一些相似之处，典型应用场景，例如，用户就政策法规提出建议。
一是以任务为导向进行答疑，主要是帮用户处理限定任务，在流程管理中普遍使用对话技术，按一定程序和次序进行，以多轮对话的方式，协助使用者解决各种问题。比如在网上购物，用户需要购买商品或服务等。听一首歌，问天气，订一张机票、下订单就属这种情景。
也有没有具体对象的寒暄。这两种对话方式都能满足一般用户的交流需求，但后者更具灵活性和针对性。这类主要是模仿人与人之间每天聊天的情景，在技术路线方面，存在着使用大规模知识库，也有使用AIGC（人工智能生成）的。一般在真实的场景下，用作对前面两种形式对话的辅助合作。
业内认为AI被广泛使用的主要原因在于节约成本。
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网易云商的产品总监周丹给深燃举例，他们以前跟出行类客户一起工作过，在应用机器人做客服之后，与原有人力成本相比，总体上减少200万元，人效提高220%。
他说，现在智能客服的应用场景大致分为两种，首先，人工客服干预前，透过机器人协助顾客求解规范问题、明确的问题,“绝大部分智能客服厂商都具备这样的能力”。
二是辅助人工。第三个是智能机器人，人工智能可以帮助客服完成一些任务，例如自动提问等。例如，客服行业的流动性，企业培训费用高昂，借助人工智能，客服可通过智库、问答提示以协助，减少上手成本。以前他们专门跟顾客聊的，在缺乏上述辅助工具的情况下，训练一个合格在线坐席，需要1-2个月时间，用多大的辅助，时间可减少至2周。
根据容联云和中国信息通信研究院共同发布的《客服中心智能化技术和应用研究报告》，目前，智能机器人客服办理咨询量一般为每天300-500万人次，企业人均节省人力成本42.6%，提高人力资源利用率39.3%。
但与此同时，该产业仍面临AI不智能。
现在的客服市场,“把简单、重复、流程性的问题，交给机器人处理，复杂的、需要情感关怀的问题，交由人工客服处理”,天润融通，全场景智能客户联系服务商，亦为业内首家登陆港股，它的首席专家田凤占告诉深燃。
他指的是复杂的问题是否可以解决，业内有个普遍的标准，也就是意图识别准确率问题,“传统机器人，语义理解能力还是比较弱的”。
第一，拟人化的一面，也存在着缺失，二是需求更加繁杂，目前没有处理能力。“在智能客服的培训过程中，猴子一直都是我最喜欢听的话。”“智能客服只需要公式化处理问题，处理原本就有解决办法的问题，对于我们真人客服来说，算是很轻松的工作内容了”,猴子也表示。
在沙利文《2021年中国智能客服市场报告》中，仅30%企业使用智能客服感受整体服务效率提升。智能客服作为一个新生事物，其发展现状如何？中国青年报社会调查中心2022年对2018名受访者进行的调查显示,95.7%的受访者使用过智能客服，其中只有41.3%的被调查者，感觉智能客服很好用。
技术提不高、行业门槛低，使得这一市场非常内卷。
行业人士梁爽告诉深燃，电商刚刚崛起的时候，不少电商平台智能客服外包，目前，不少大平台自研。他说,”过去是厂家做技术服务，现在是第三方做技术服务，但第三方做的技术要比厂商强。“行业纯粹的技术壁垒，没有那么高，一些功能你家能实现，我家也能实现，大家都在打价格战”,他举例，之前得价一两百万单，现在只要四五十万,“更大体量的订单已经几乎没有了，对于甲方来说，一个需要花费一两百万的智能客服项目，都干脆直接自研了”。
如今ChatGPT的到来使这一局面改变。
这三个变化，就像“伐木场引发了工业革命”
ChatGPT问世以后，提供智能客服机器人及其他产品服务商，快商通创始人之一李稀敏做过智能客服实验。他首先在网上搜索到了“牙科客服”这个词。他首先用一句很长的话向ChatGPT讲述了牙科客服的故事，其目的在于获取客户电话号码，很快就走进了人物，首先安抚好客户，恰当地给一个理由，要求对方有联系方式，逻辑性强。
被调查者供图
“问题中包含了复杂的意图，从它的回答来看，准确地理解了所有意图。这对以前的NLP（自然语言处理）技术来说，是一个很大的挑战。这意味着，传统人机对话技术需要使用十多个单功能自然语言处理模块组装构建的机器人，对于ChatGPT来讲，一个角色扮演的命令，加少量的信息设定，即可实现”,李稀敏表示。
也是很简单的案例。
综合业内人士之言,ChatGPT技术应用对于客服行业之冲击，大致可分数种。
第一，人机交互方面。其次是算法和计算方面。张金说，传统机器人在复杂场景中缺乏应变能力，一旦用户提出了问题，知识库中就不存在，或在预设过程之外，机器人是不能很好的处理的。如今,ChatGPT这个大模型自身包含着丰富的泛知识，能用比较灵活的答案来处理以上情况。
ChatGPT也带来了使用体验的提升，例如，过去对同一题，传统机器人虽能听懂不同问法的表述，但回答往往是千篇一律的,“现在，生成不同风格的对话内容，对ChatGPT而言已经非常容易了”,张金表示,ChatGPT还可以根据用户个人信息与历史进行互动，给出了更加个性的答案。
在此基础上李稀敏也提及,ChatGPT知识存储能力，使他大吃一惊,“这将对现有的知识图谱生态造成冲击”。在“互联网+教育”时代下，教师与学生之间需要一种新方式沟通，即通过网络来实现面对面交流、分享和互动。而且ChatGPT可以实现多轮的大跨度对话，任意切换聊天主题,“这也突破了传统人机对话系统中，对话管理能力的天花板”。
第二，费用方面的变化。
周丹说,ChatGPT令人震撼的结果令他深受感动，看好开放与应用，在合作应用方面，他提到了两个想法。其一，帮助确定辅助意图，执行算法冷启动,“之前的NLP算法启动都需要标注大量样本，很多情况下，是没有标注样本可用的，或者标注代价太大。ChatGPT可以辅助生成一些样本，以供人工标注。”
二是为辅助知识库构建与配置。“以前碰到陌生的行业，需要人绞尽脑汁想访客可能会问智能客服的问题，现在借助ChatGPT可以解决”,他举例，比如，能直接让它就问题“快递在哪”扩充10个相似的问法,“这种模式摆脱了现在行业主流的，仍需要以人工拆解问法和答案的知识维护模式，有极大的效率优势。”
“以前的方式使知识库的建设成本很高，现在借助ChatGPT相关技术，有可能让大模型快速、低成本地习得新知识”,张金也表示。
再者在技术提升时还可以加入智能客服应用场景。
例如，其翻译能力运用等。张金提及传统机器人也面临着多语种挑战，语种之间互相切换费用昂贵，而且ChatGPT还可以给出比较可靠的解决方案。
“可以支持跨语言的客服服务，在企业出海的国际化场景上，很有潜力。”田凤占还说自己也提到了考试中的情况,“当你说你心情不好，它会与你沟通，帮你缓解，这在情绪关怀方面也有很大的应用前景”。
田凤占认为,ChatGPT将迅速投入使用，在接下来的一两年内可以发现。他认为，未来几年的趋势是“大数据+人工智能+互联网+云计算+智能终端+物联网+移动互联”。“已经有相对确定的场景可以落地”,他举例，如果能起到人工客服的作用，与顾客进行交流，在客服接待和电话促销等方面，大有可为。
周丹说：除了在技术上进行探索外，便要探索出更加丰富的应用场景，例如，可前往协助培训顾客知识库体系，进行用户在沟通会话过程中情绪状态分析。“现在的智能客服已经不仅仅是单纯的技术层面的工作了。”“之前智能客服为企业主要带来降低成本的价值，现在还借助客服这个触点，构建出一些具体的营销场景，也就是服务营销一体化”,周丹表示。“在服务过程中，我们会根据不同的场景来设计相应的策略，让客服人员更好地了解客户需求。”这样客服团队就可以实现由成本中心向价值中心的转变。
同时也对目前智能客服行业企业带来了挑战。
周丹说，商业维度上,ChatGPT更容易取代功能单一、止步于旧思维，智能客服公司,“比如说只有机器人，没有工单，没有数据分析，没有视频客服，无法满足复杂流程业务需求的公司”,我想知道顾客的需要，了解顾客需要将此类技术运用到哪些情景中的企业，才会有更好的发展。
李稀敏表示,ChatGPT的发布，为世界范围内从业者提供明灯般的指导，通过大规模语言模型（LLM）技术，他们也在研究相关客服机器人,“ChatGPT的出现，将大大加快智能客服的渗透速度。就像伐木场突然迎来工业革命，把有轨马车换成了蒸汽列车。”
何时才能降落？
对ChatGPT能否产生行业冲击，接受调查的业内人士一致作出肯定的回答。“目前看来，这并不是一个大问题，因为我们已经有了一些准备。”但对落地可能性和时间快慢看法不一。
落地难点，第一就是成本问题。
国盛证券在报告《ChatGPT需要多少算力》里提到,ChatGPT后面的回归语言模型（GPT-3）训练一次大约需要140万美元，对于一些较大规模的语言模型（LLM），培训费用在200万美元~1200万美元之间。
一句话，非常烧钱。然而，第三方公司还可选择在其应用中整合ChatGPT。根据OpenAI的定价,ChatGPT模型系列gpt-3.5-turbo,它的售价为每1000个token售0.002美元，为它目前GPT-3.5型号售价的1/10。“对于客服来说，仍然是扛不动的价位”,一些业内人士认为。
田凤占说,ChatGPT要为公司培养个性化知识库，为了解答企业个性化问题。随着企业对知识管理需求越来越大，企业对于自身的知识积累也提出了更高要求。这要求ChatGPT将自己的训练能力公开到云端，并请商家上传其知识库至云端进行培训。
但是ChatGPT培训的单次成本，对于商家而言，却是天价，因此,ChatGPT商业化要求对模型进行适当大小的剪裁，以合理的成本与时间完成培训，以满足一般企业对人才的要求。本研究主要针对基于知识的问答系统进行了相关设计与实现，并提出了一种新的问题分类方法。但是在裁剪时，还需保留原问答体验。
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二是数据安全，数据隔离。
对此，有两种截然不同的观点。
“大部分企业都不希望把自己的专有知识库上传到公开的领域里，训练一个公开的模型，这个模型还被其他人共享。很多人都会有这样的担忧”,田凤占说，但他认为，这样使用较小型模型就有望求解。
“小模型不是对所有的企业客户开放，而是给一小部分客户提供服务，在更小的范围，企业客户会更愿意开放的提供一些专有知识，然后对模型进行训练”。“在我们的团队里，没有人是第一次使用小模型，也没有人是第一次接触到大数据”.“这也许不是一个跨越不过的鸿沟”。在他看来,“这或许不是一个翻越不了的大山”。
不过，梁爽认为，这与使用体验还是难以平衡。“一些银行数据、保险数据，不可能放在互联网上给外界访问，需要有一个物理隔离，所有的访问权限相当于在局域网之内,ChatGPT也是在局域网施展能力。但这个能力肯定会受限制，说白了，答案的丰富度是基于数据来的，数据受限的情况下,ChatGPT只能说是比较好用的机器人，效果和能在全网搜索解决方案相比，肯定是不一样的”。
梁爽说这让ChatGPT对智能客服行业来说，短期来看还是影响不大。“我认为目前智能客服还处在起步阶段，在这个阶段中我们需要更多的时间去探索和研究，所以现在还不能说完全取代人工服务。”“现在之所以有人工客服，是还有现有的机器人解决不了的问题，比如说投诉、售后维修处理。即使ChatGPT跟客服领域结合，该要人工的还是要人工”。
田凤占亦坦言，虽然OpenAI宣布“ChatGPT和Whisper模型现已在API上提供”,但是所提供的，也只是在应用层面上的呼叫，怎样正视企业、产业提供纵向个性化培训，并且确保低成本，数据安全，仍然是一个绕不过去的话题。
但是他认为有些问题并不是无解的。
“有公司已经开始做小型化的ChatGPT,类ChatGPT的模型，有望达到类似的效果，我们现在已经开始测试了”,田凤占对深燃表示，他们在研究类ChatGPT小模型所需费用，所需时间以及是否能跑得通，有些事情还需要证实。
“我相信在未来的一段时间里，类似的产品会不断的涌现出来，大家会有更多的选择”,田凤占表示。
新技术和新问题
应该看到，即使智能客服更新，也不可能全面取代人工客服。
猴子说客服的职务，真正有意义的任务是协调各个部门之间，及不能解决问题时抚慰宾客,“人工智能可以大大方方地承认问题是解决不了的，也不用字斟句酌地跟人周旋。但人工客服不能这样”。
她举了一个例子：旅馆的客人打来电话要求寻找遗留物品，智能客服可以与宾客核对房号和退房日期、登记人的名字并随后与客房部核实有无找到遗留物品。“智能客服在现场可以帮助我们解决很多问题，比如，如果有遗失物的话，我们都会及时通知服务员，让他们尽快寻找到。”“但很多时候遗失物品是找不到的，给客人回电时，他很可能会坚称有，智能客服只能跟客人坚持表示没有，事情就僵持在这里了，但真人客服还得负责劝服客人，或者让客房部接着帮忙找”。
有投资人说,ChatGPT尚未成为最后登陆产品形态，离真实的输入还差得很远，一方面，准确度的问题，另一方面，需考虑成熟商业模式，要和比较实际的情景相结合，制作出更加清晰的产品。
拿智能客服来说。在整个过程中，我们发现智能客服的容错率低是非常突出的。借此机会，他们还对智能客服行业有一定的重视，在看待工程的时候，将看到所创建的针对C端的产品，是否让消费者有一种更加拟人的感觉，然后将兼顾准确性与时效性。“客服这个场景，容错率没有那么高，比如将ChatGPT集成到一个金融产品里做分析，用户是不能接受一个错误的应用数据的。”
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还必须考虑到数据安全问题。
李杨代理医美护肤品，将通过AI电话获客。关于费用的节省，他举了一个例子，之前发条短信获客率万分之几，也就是给一万个人发信息，能做客户的屈指可数。假设一个短信五分，一位客户获客成本亦高达数百元。
使用AI电话的效率提高数百倍。这个数字是非常庞大的。他算深燃的帐，打个AI电话和之前打国际长途电话的费用一样,1分钟一块以上，一般接通率超过60%，不挂30%人，有20%-40%可以加他公司微信，做私域用户，因此从整体上计算，转化率在5%-10%之间。也就是说，每100个人中就有三五个人能够成为顾客，一位客户获客成本约为10元。
AI导致效率提高李杨说，他目前在社群中拥有7万个顾客，但仅有数十名职工，经营中存在人手紧张问题，也迫切需要以更加智能化的智能客服予以解决。
ChatGPT的到来，让更加智能化的AI客服即将走进人们生活中，而且在智能客服变得更加智能化的时候，对人们生活是方便了，还是打扰了，亦颇依赖使用者价值判断。“现在我们可以通过人工智能技术，为用户提供个性化服务。”他还说在取得用户的数据之前得到了许可的同意，还是今后解决的一种途径。
一位从事数据安全相关工作的人士告诉深燃,“智能客服，会收集到很多用户的私人数据，一旦信息泄露或被违规交易，可能会让用户不堪其扰”。
这是目前存在的问题，今后随着智能客服水平的提高，这些问题可能更加常见。
另外，数据安全问题同样值得我们重视。“AI的数据安全，对于全世界来说，都是很难攻克的问题。AI没有判断力，还支撑不住很多欺骗方式。防护策略在行业里推动很难，防护难度很大。一旦数据侵袭，问题爆发了，产品已经融入到每个人生活里，很容易数据污染。”以上涉及数据安全的人说。
“在不侵犯客户隐私的情况下，怎么能通过之前给客户提供的服务，还有客户之前的反馈诉求，对客户的需求有更深刻的洞察，怎么在推送客户需要的产品和服务时，用更软的模式，比如发短信用微信，而不是直接打电话，当客户有更明确需求的时候，再拉起对话。”田凤占表示，即便没有ChatGPT,产业亦应如此。
新技术和新产品出现后，如何利用能够帮助人们的生活而不打扰人们，这可能也是智能客服在今后需要考虑的。