近日，由中国客户管理产业创新联盟举办的“智慧服务专业研讨会”在北京清华大学圆满举行。本次研讨会以“人工智能时代的智慧服务应用与创新升级”为主题，由中国客户管理产业创新联盟秘书长史雁军先生主持，来自清华大学、中粮集团、人保财险、泰康人寿、农银人寿、广发信用卡、SAS中国、中信建投、新时代证券、环信、迪铭咨询等单位的二十余位代表受邀参加了本次研讨。与会专家就“智慧服务应用模式和特点”、“智慧服务技术创新与应用”、“应用智慧服务的路径挑战”、“智慧服务的应用发展方向”四个议题进行了深入的研讨。
.jpg)
智慧服务专业研讨会嘉宾风采
来自中国客户管理产业创新联盟专家组的王华女士发表了《智慧服务的行业创新应用与发展趋势》的主题演讲，以下是分享的主要内容：
1什么是智慧服务？
整体来看它产生的两个因素：首先是随着计算机人工智能物联网背后的数据应用与算法技术应用，然后是数据从生产到采集，包括存储，以至于数据的计算和数据的应用呈现出来的服务是由机器或者背后的逻辑运算完成的，这种情况下通过数据的应用最终体现的服务更具有人类智慧，这就是智慧服务产生的过程。它有比较典型的三个特征：依托技术、依托数据、具有人类智慧。
2智慧服务的价值
整体的价值就是提高效率，解放了劳动力，让服务更加智能化个性化。在不同的阶段过程中，它具有不同重点的价值：初始阶段智慧服务体现出智能化数据化特征，机器像人一样开始会计算会传递信息，比如神经网络以及一些算法，这个阶段的价值是帮助人们简单的存储以及快速的处理数据，可以说是智慧服务的基础。
第二阶段智慧服务存在感知性和交互性，机器开始看懂和听懂并且采取一些行动和人进行直接的交互，比如一些保险公司可以通过图片识别技术，直接的完成理赔的服务过程，也体现了智慧服务的特征。比如说实时在线解答的客服，可以解决基本的问题。这个时候它的价值体现在帮助人类完成基础的“看”和“听”的工作，能够接受一些内容并且进行反馈。
第三阶段智慧服务体现的认知性和主动性。这个时候它能像人一样思考，并且主动采取一些行动，比如金融行业应用的风险控制和反欺诈的风控机器人提供的服务，智能柜台机为客户提供的基础服务，它的价值体现在全面的辅助和替代人类的工作。
第四个阶段就是智慧服务能够提供个性化的体验，它更专注场景以及差异化的客群，可以进行全生命周期的管理，从企业与客户开始接触到客户忠诚，它在当中起到了很大的作用，比如替代人工开展投资智能顾问业务的活动，比如说亚马逊的无人商店购物体验。它全面实现了服务体验，这时候客户的忠诚度更高，体验值更高。
3智慧服务的应用模式
在应用模式上智慧服务有两个比较明显的特征。
首先由执行的服务向交互式的服务转化。为人类提供单向的服务会转向交互形式的服务，并且是持续的突破以及能为客户带来个性化。背后的基础是机器或者机器背后的技术包括一些逻辑运算可以实现自我学习的优化，能够辅助或者替代人类进行思考问题。
其次在交互式服务转变的过程中，交互式服务将更加简单，人的语音转为机器语言，未来的交互方式有可能是人的视觉或者脑电波，直接可以引发机器的反馈。人机关系是平行关系，人与机器是相互分开的，互为主体。
4典型的智慧服务场景
1)典型应用的场景——智慧服务主要是通过智能设备和机器人提供服务。交互方式主要是语音，以监控和存储数据为主，在实现功能的时候一方面可以辅助人类决策提升效率，比如说常见的智能设备对于患者的数据检测，能够预测和管控他的疾病风险；还有一种就是替代人工的机器人，比如工业机器人完成普通的流水线。智能硬件的不断更新换代推动了智慧服务持续的向优化自主的阶段发展。
2)典型应用的场景是智慧服务应用在虚拟场景上。传统的虚拟场景以文字或者图片形式，或者少数视频工具表现，在智能虚拟场景下应用视觉语音模拟真实的场景，比如说AR技术，让图片呈现出立体的视觉效果。在虚拟场景下互动方式体现在多样化，可以通过体感和语言互动完成任务，可以个性化调整互动方式。
3)典型的场景就是虚拟服务，大家比较清楚的就是智能客服。虚拟服务改变了服务的沟通方式包括它的沟通效率以及在后台数据的分析，目前在很多行业应用广泛。传统客服和虚拟客服的差异点：传统客服服务人数小于4个人，虚拟客服并行服务人数远远超过100个人；在响应速度上虚拟客服也是完胜传统客服的；传统客服知识储备因人而异，但是虚拟客服知识库是大于1000条的；在语言上传统客服因人而异，但是虚拟客服的语言是统一标准化的；在数据反馈上虚拟服务处理速度非常迅速，通过在线反应的客服就可以直接给客户进行反馈。未来的虚拟客服在沟通的时候会更加的自然，拥有自动推理、自主学习的功能，可以完全替代人工，在服务反馈上可以通过数据直接对后台的业务行为做出决策，提供建议，这是虚拟服务未来一些发展方向。
5智慧服务的应用行业
智慧服务的行业应用如金融行业；航空服务比如说安检服务，通过人脸识别可以对客户进行验证安检；医疗行业上通过多种技术手段监控客户的健康数据，管控疾病；生活服务的扫地机器人等。智慧服务已经深刻影响到我们的生活和工作方式。
6智慧服务对金融行业的影响
.jpg)
首先对于银行业务来讲，比较典型的发现就是银行业的转型压力比较大，很多业务被一些新型科技公司分流，对于银行业的理财服务构成威胁，银行开始向智能化、轻型化转变，像一般的个人开户贷款投资理财服务都可以通过这种设备完成。我们看到2011年离柜率在30%左右，2016年就到了84%，有数据显示部分银行离柜率超过了99%，传统的柜台岗位几乎消失了。
其次看一下智慧服务对于保险行业的影响。我们研究的内容是保险行业通过智能可穿戴设备带来的机会。智能可穿戴设备如智能手环、智能手表还有Google眼镜等等，企业在应用这些数据面临很多战略上的改变。比如说根据智能可穿戴设备的数据提供一些差异化的方案，因为保险行业跟客户的互动并不是很多，但是基于这些数据可以加深与客户的深入互动，加强客户关系。通过数据可以提高受保人的监控率，降低赔付率。可以开发更精准的定价模式，根据不同人健康状况制订不同的产品定价，从而提高保险公司的营运能力。保险公司的智慧服务也面临一些挑战，比如智能可穿戴设备的流失率我们统计30%的消费者会在三个月以后放弃使用，同时它还面临个人资料隐私权的问题，这也是一个比较大的挑战。多数的保险业还没有将测量数据转化为风险评估的演算能力，智能测算的精准度也有待于提高。
.jpg)
再来看一下财富管理行业的智能投顾带来的影响。投顾不仅仅是传统的证券公司还有其他的一些金融企业、创业型公司，智能投顾是基于大数据、云计算以及人工智能技术为大众提供高质量和个性化的理财建议，最大的特点是部分取代了传统的投资顾问一对一的客户理财服务。它有传统投资顾问无法比拟的优势：首先除了股票投资债券投资，国外的智能投顾业务还会涉及硬资产比如说房地产、黄金、贵金属等等项目，体现了投资组合的多元化。其次就是智能投顾是中小客户的福音，降低了资产管理的门槛，让中小投资者享受到更好的财富管理服务。第三智能投顾的理财服务更加理性和客观，能够避免人的干扰。第四智能投顾的边际成本比较低，可以同时服务很多客户，成本随着客户的数量增加而递减。智能投顾背后的逻辑是通过收集投资人的投资历史行为数据分析风险承受能力和风险偏好，为投资人推荐符合实际状况的产品，降低投资的风险概率。智能投顾发展在国内面临一些挑战，比如目前我们的监管层只允许资产配置建议不允许执行自动化交易，投资者追求短期高收益率，与智能投顾的长期的投资里面有所背离，国内资本市场距离发达国家存在距离，智能投顾的服务范围有待于丰富。
[上一篇] 赵刚：区块链技术带来的产业创新机遇与应用
[下一篇] 2017中国客户管理创新论坛在清华大学成功举行
