2024年中国智能客服市场研究报告-第一新声.docx 原文免费试下载

　　2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT，引发了全球性大模型开发热潮。大模型作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，拥有语言理解和文本生成能力，可以通过连接大量的语料库来训练，实现与人类的聊天交流。大模型具有强大的自然语言处理能力、学习和适应新场景的能力，天然适合客服场景，可以大幅提升智能客服的体验和效率，将推动智能客服产业发生深刻变革。

　　智能客服产品的迭代先后经历了以关键词匹配、多媒体交互、AI技术融合及大模型等技术驱动，底层技术日益完善，产品形态已经发展成熟。当前，智能客服是基于AI及大数据技术，通过大规模处理语音、文本、图像等单一模态或多模态信息与知识，形成的一种面向企业客户服务场景的行业应用，主要产品包括智能在线客服、智能语音客服、辅助机器人、智能质检、数字人等。

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　　经过近几年的迅速发展，智能客服产品的智能化程度已获得长足进步，行业应用已从呼叫中心、互联网电商等渗透到金融、电信、零售、医疗、教育等众多垂直领域的服务场景。当前，大模型的发展为智能客服市场发展注入新的活力，智能客服市场进一步打开，前景广阔。本报告聚焦智能客服市场，综合分析产业的发展历程、产业生态、市场空间、竞争格局、发展趋势等，并对典型服务商、典型场景应用等进行剖析，以期达到以下目的：

　　智能客服是一种基于AI技术的客服解决方案，利用自然语言处理(NLP)、机器学习等AI技术，通过文本、语音、视频等形式直接或辅助人工与企业的客户进行互动，作用于企业客户服务的前、中、后三个环节，并为企业提供精细运营所需的信息与数据，现已广泛应用于电商、零售、金融、交通、物流、生活服务等众多应用场景。智能客服可以分为智能在线客服机器人、智能语音客服机器人、辅助机器人、智能质检、数字人等。广义的智能客服市场包括含通信服务、云服务、智能客服软件、交付服务在内的全部产品及服务，狭义的智能客服市场仅包含智能客服软件本地化部署交付及基于智能客服软件的SaaS服务，不包含通信、IaaS层及PaaS层云服务、硬件等非核心内容。

　　2000年，我国呼叫中心产业快速兴起，关键词应答系统的商用产生了智能客服产业的萌芽；2011年起，移动互联网、云计算、大数据等技术的发展推动多渠道交互型客服产品迅速商用；2015年以后，基于自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）等多种人工智能技术融合的智能客服服务商快速成长，并获得资本市场的追捧，推动了中国智能客服产业的快速发展。2022年末ChatGPT的横空出世后，大语言模型（LLM）涌现和商业化，大幅提升了智能客服的理解能力、情绪识别能力和内容生成能力，智能客服产业进入深度变革期。

　　纵观智能客服产业链，产业上游最新出现的MaaS服务商，利用大模型产品和能力帮助智能客服厂商推动产品进化，当前智能客服“大模型+智能客服小模型”的优势结合，解决大模型回复宽泛和专业性差的不足，提升了智能客服理解用户问题的准确性，进化出图片理解能力和图片回复能力，未来，智能客服产业链上下游企业相互作用，将推动智能客服产品加速迭代。

　　智能客服主流产品分为智能在线客服机器人、智能语音客服机器人、辅助机器人、智能质检、数字人等，其中前4种已经普遍应用于电商零售、金融等行业，数字人是当前发展最为迅速的智能客服产品，尤其是在多模态大模型技术的支持下，已经加速渗透到虚拟主播、虚拟员工、虚拟陪练等场景。智能客服的个性化迅速加强，帮助行业客户降低人力成本，提升服务效率，改善服务质量，增强客户满意。

　　2016年，AlphaGo(“阿尔法狗”)击败韩国围棋高手李世石引发的人工智能开发热潮，传统智能客服产业进入快速发展阶段，在NLP、ML、知识图谱、自动语音识别、文字转语音等技术的赋能下，智能客服产品在语义识别准确率、多轮对话能力、自学习能力得到提升，但基于非生成式AI技术的传统智能客服产品还存在知识库运维成本高、缺乏情绪识别能力、推理能力不足等问题。

　　2022年末，ChatGPT横空出世，引发全球大模型开发热潮，2023年以来，国内大语言模型、文生图及文生视频大模型迅速丰富，推理能力和准确性大幅提升，且大模型百万token调用成本下降至以分为计量单位，推动了基于大模型的智能客服产品迅速推向市场。大模型和智能客服产品的融合，大幅提升了传统智能客服产品的效率和能力，主要体现在：（1）提升智能客服知识库构建和运维效率；（2）减少智能客服产品人工投入；（3）提升了智能客服推荐和回答准确率，并使智能客服产品开始具备情绪识别和回答拟人化能力；（4）多模态交互智能客服和数字人形态智能客服大规模商用成为可能。

　　智能客服通过在电商零售等行业的全渠道营销服务、辅助运营决策、提升客服质量等场景的应用，可以有效改善客服人员工作体验和工作效率，降低企业运营成本，提升客户服务体验等，从而解决企业海量客户接待不及时、存量客户复购率低、用户体验不佳等痛点，从而帮助企业降本增效，提升客户品牌认可度和客户满意度。

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