1. 引言
电商发展势头迅猛。近年来，电商迅猛发展。随着移动端的智能手机的迅猛发展和消费习惯的改变，电商销售额持续上涨，电商在现代市场发挥着非常重要的作用。从全球的市场发展情况来看，线上线下交易在发达国家和发展中国家都处于稳定发展态势，电商交易平台不断涌现和快速发展，在改变人们消费习惯和商业活动的同时，也给市场主体提供了新的业务活动场景。
在整个电商运营过程中，客服是最为关键的一个，客户服务质量的好坏直接影响消费者的购物体验和企业的品牌形象、企业知名度，优质的客户服务能够提高客户的满意度，增加客户的忠诚度，促进客户回购，给企业带来持续性收益。但是咨询量增加，服务要求增多，传统的人工客服模式暴露出反应速度慢、成本高、服务质量难以保证等弊端。
而基于这种背景，智能客服服务作为AI技术下所诞生的一种新型客户服务模式，正被电商行业快速采用和普及。这一模式借助于自然语言理解以及机器学习、深度神经网络等技术，能够实现与消费者全方位、多角度的互动，提升服务效率和品质。这种全新的服务模式不仅为电商行业带来了一种方便、快捷的沟通工具，同时也是一种新的发展机遇和转型动力。
2. 智能客服与人工智能技术基础
2.1. 智能客服的定义与功能概述
根据张瑞[1]等人定义，智能客服指的是，结合了自然语言处理技术和机器交互技术等多种人工智能技术，能够及时准确的解答用户的咨询问题，让用户在操作和使用上更加简单便捷，有良好的使用体验感，智能地与用户进行交互，为用户提供实时服务的一种智能服务系统。智能客服可以以文本、语音等交互形式与用户进行交流和沟通，为用户提供即时服务，如同真人客服。
自动回复是智能客服的基本功能之一，当用户咨询一些常见问题，比如咨询产品的信息和使用方法等，智能客服根据预先设置的规则和训练好的数据，迅速分析出用户的意图，在数据库里迅速检索出答案，并作出即时性的答复。以淘宝网为例，在咨询一款手机的处理器型号、屏幕尺寸等信息时，无需人工介入，智能客服可以迅速地给予正确的答复。
智能推荐功能是智能客服另一个重要功能。智能客服通过对用户的以往历史行为信息记录分析，主要就是各种日志、检索词等，然后通过这些信息记录总结出用户的喜好倾向，了解用户的潜在需求，对于用户咨询的相关产品，不仅能够为用户解答问题，还能够根据结果为用户推荐其他用户想咨询的产品。比如，用户想咨询某品牌洗发水，智能客服便可以根据用户以往购买护发素的记录，给用户推荐同品牌的护发素，或者给其他用户购买此款洗发水推荐买发膜等，给用户更多的空间，同时也为电商增加销量，增加用户黏度。
除了上述功能，智能客服可以实现订单查询操作，咨询订单是否发货、订单是否在途等功能，智能客服可以实时查询订单信息，为用户提供订单处理信息。在退换货等退售处理上，智能客服也可以有效地指导用户按照流程操作，为用户解决售后问题，提高用户售后满意度。智能客服可以实现电商平台的web端、手机端、社交媒体平台等多渠道服务，打通全渠道的无缝链接，为用户提供便捷的服务。
2.2. 人工智能关键技术解析
自然语言处理[2] (Natural LanguageProcessing, NLP)是智能客服的关键技术，其核心目标是理解和生成人类语言，从而实现人机自然交互。自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义理解和语义分析。词法分析是将一段连续的文本分析成单词或词块的形式，分析各单词的词性，为语义理解奠定基础。句法分析是检测出句子的语法结构，找出句子中的结构关系，便于计算机理解结构关系。语义理解是自然语言处理的关键目标，智能客服通过语义分析技术能够了解用户输入文本的真实含义，判断用户的意图。例如用户输入“我想找一部拍照好的手机”，智能客服通过语义理解确认用户的核心需求是买一个拍照好的手机，而不是其他。
机器学习[3] (Machine Learning, ML)指的是让计算机能够从数据中学习规律及模式，然后利用学习的知识对数据进行预测并做出决策。智能客服中的机器学习主要应用在模型训练与模型优化上，智能客服系统自动收集大量用户问答数据，对机器学习模型进行训练，让模型学习不同的问题和回答数据之间的联系规律，这样下次当同样遇到某个用户的问题，系统可以通过学习到的规律进行正确的分类与匹配，然后给出正确的回答。机器学习算法可以实现模型的自我优化和改进，用户交互数据是不断产生的，模型可以通过增量学习等方式，不断改进完善模型自身，提高回答的质量和适应性。如当智能客服系统发现某个问题的回答总是不能满足用户需求时，模型就可以通过对用户的回答数据进行学习，来改进自身回答策略。
深度学习[4] (Deep Learning, DL)是机器学习的一个子类，通过构建多层神经网络，使计算机从大量数据中学习复杂的特征表示和模式。深度学习在智能客服的自然语言处理领域表现出显著的优势，助力智慧智能客服更进一步地智能化升级。循环神经网络[5] (Recurrent Neural Network, RNN)及其变体长短时记忆网络[6] (Long Short-Term Memory, LSTM)和门控循环单元[7] (Gated Recurrent Unit, GRU)等用于处理序列数据的神经网络，适用于自然语言处理领域的语言理解和语言生成任务，能够捕捉文本中的上下文信息、语义依赖关系，更好地理解用户意图、生成符合自然语言表达模式的回复。卷积神经网络[8] (Convolutional Network, CNN)在文本处理方面能够提取文本的局部信息，在文本分类、关键字提取等方面有着效率高、准确率高的优势。Transformer架构[9]和衍生模型(Bidirectional Encoder Representation from Transformer, BERT [10])等模型在自然语言处理方面取得了突破性的进展。Transformer 架构通过注意力机制捕捉文本不同位置之间的语义信息，在智能客服的各个方向上扮演了重要角色，智能客服能够处理更加复杂的问题，进行更加自然人机对话交互。
3. 智能客服在电子商务中的应用全景
3.1. 售前服务：激发购买欲望
智能客服出现在电子商务售前阶段，是吸引客户购买冲动的重要环节。客户通过电商平台浏览产品的时候，对产品的方方面面都会有疑问，智能客服会随时解答客户的问题，为客户提供产品信息解答，对于产品信息智能客服了如指掌，以一个智能手表为例，智能客服可以为客户介绍手表的心率睡眠监测、运动记录等功能，表盘的续航、内置芯片等参数，让客户对产品信息一览无余，解决信息不对称的担忧。
智能客服可针对客户的需求喜好做产品推荐，智能客服根据客户浏览记录、客户购买记录、实时咨询记录判断顾客的潜在需求，例如：经常购买运动装备的顾客，咨询运动鞋的情况，智能客服根据他的购买记录、品牌、款式、运动类型等进行新运动鞋推荐，还可以推荐运动鞋搭配的运动袜等，让客户购买商品的时候更加节省时间和精力，发现更多商品，提升顾客购买意愿、提高转化率；智能客服通过与客户沟通，了解客户产品的关注点和犹豫点，有针对性地解答和推荐，让客户对产品更有兴趣、更有把握，使客户产生购买意向，智能客服通过与客户的沟通，了解其关注点。
3.2. 售中服务：保障购物流程顺畅
售中阶段，智能客服的主要工作是为确保客户顺利完成购物，对客户订单处理、配货物流配送等及时进行解答和反馈。客户完成下单后，智能客服自动弹出提示订单已提交成功，提供订单编号等信息。在订单处理中遇到付款失败、支付受限等情况，进行及时沟通，帮助分析原因，提供解决办法，如帮助修改支付方式、核对支付信息是否错误等，确保客户成功付款。
物流信息查询也是客户购物的关注点之一，智能客服可以及时查询订单的物流信息，当客户咨询订单的发货时间、预计到达时间、物流位置等信息时，智能客服可以直接从物流系统中查询到相关信息及时反馈给客户，让客户的物流信息透明化，遇到物流异常，例如：快递异常、丢件等，智能客服及时和客户联系告知物流异常的情况和原因，并和物流公司及时对接，为客户提供合理的解决方案，如：补发货、退款等，减少客户不必要的担心和不满，保障客户购物的顺利进行，提升客户购物体验。
3.3. 售后服务：增强用户满意度
售后服务也是提升客户满意度的重要环节，智能客服也是一个非常重要的渠道。当客户提出退换货请求时，智能客服根据电商平台的退换货流程，指导客户完成退换货的申请，告知客户需要哪些材料，比如订单截图、商品照片等，指导客户完成退换货申请的填写，查询退换货进程，将结果回复给客户。智能客服在处理投诉问题时，倾听客户诉求，通过情感分析技术，分析客户的心情，用平和的语气安抚客户，迅速分析出问题产生的原因和给出合理的解决方案。
除了退换货与投诉，智能客服还可以主动进行回访，了解客户对产品和服务的体验状况，征询客户的意见和建议，由智能客服及时反馈给相关企业，由企业对产品及相关服务进行完善。智能客服提供优质售后服务，可以帮助客户解决麻烦或烦恼，增加客户对电商平台的信任感和好感度，提高客户满意度，增加客户回购，为企业的长远发展打下客户基础。
4. 基于人工智能技术的智能客服优势剖析
4.1. 效率飞跃：7天24小时不间断服务
智能客服以人工智能技术为支撑，其优势一是实现了传统人工客服所做不到的7天24小时全天候工作。在电商平台上，由于时区差异，世界各地的客户购物时间不同，从凌晨到深夜，都会出现客户咨询，智能客服全天在线，随时接受客户问题咨询，无需考虑工作时间，无需考虑作息时间。例如，跨境电商平台上，欧美的客户咨询，在欧美的白天，只要客户有咨询，智能客服都能第一时间提供咨询，及时解答。
智能客服在处理重复性高的问题上更具优势，它能够同时处理多个咨询者的咨询请求，不需要受到人力和精力的制约。在“双十一”、“618”等电商大促期间，咨询量会成倍增加，人工客服无法应对，智能客服通过其强大的计算能力和反应能力，能够迅速处理大量的咨询信息，并提供准确的答复，从而极大地缩短了咨询者的等待时间，让客户服务效率和水平都得到质的提升，稳定大促期间电商运营。
4.2. 精准度提升：理解用户意图
人工智能技术的自然语言处理与深层学习技术，使得智能客服能够很好理解用户意图，并回答用户问题，传统客服系统只能根据关键字匹配来给出答案，而面对一些模糊问题、多义词问题，客服就很难理解用户的真实意图。而智能客服经过海量文本数据的深层学习训练，建立起强大的语言模型，可以分析用户输入的文本信息，了解语义以及语义之外的意图和感情色彩。
如当顾客咨询到“最近我的皮肤比较差，适合我的护肤品有吗？”时，智能客服通过语义识别得到关键意图是“找一款干皮肤质适用性护肤品”，而不是控油护肤品，通过结合顾客的购买记录、浏览记录等进行更细分的推送，如向顾客推送一款知名品牌的保湿、补水、功效性好的品牌护肤品，提高了产品的精准性。智能客服在不断学习训练下对用户意图的理解会越来越准确，为顾客提供更精准、个性化的服务，提升用户满意度[11]。
4.3. 成本控制：降低人力成本
智能客服的应用对电子商务企业来说是一项非常节约成本的应用，智能客服可以为企业节省大量的人力成本。在传统的客服工作中，企业需要雇佣大量的客服人员来回答顾客的问题，客服工作的任何一个环节都需要投入大量的人力物力[12]。在业务量的增加以及客户咨询量的不断增加下，人员成本也会不断增加，这给企业带来非常大的压力。
引进智能客服，将一些重复性、规律性的工作交由智能客服，减少人工客服的用工量，智能客服一次性投入系统开发维护成本，后期运营成本少，服务客户量大，不受人员数量等影响。据相关报道，某电商企业利用智能客服代替人工客服40%~50%的比例，节省了人工费用[13]，将人力成本投入到企业其他关键领域，提高企业的产品研发、营销管理等方面的能力，促进企业长远发展。
5. 智能客服在电子商务应用中的现存问题
5.1. 自然语言理解的局限
自然语言识别技术虽然有较大突破，但是智能客服还是很难理解复杂问题、模糊问题。葛璐璐[14]在文中提到目前技术还不够成熟、智能客服的学习能力、情绪识别能力还有很长的路要走，例如用户使用一些隐喻口语、上下文使用一些有强烈依赖的语句，智能客服可能难以理解到用户的意图。用户提出“你们家的这款号称‘拍照神器’的手机真那么神奇呀？”其中的“拍照神器”“真那么神奇呀”含有一定的隐喻反讽色彩，智能客服可能难以理解用户对手机拍照功能质疑的态度，字面意思可能不足以让智能客服给出满意的回答。
5.2. 复杂问题处理能力欠缺
对于有专业知识、复杂逻辑的问题，智能客服的弱点比较明显，对于一些涉及产品技术原理、产品售后复杂或者需要对产品做出综合多方信息判断的问题，难以准确地、全面地回答用户。对于涉及产品技术问题，比如某产品的故障为什么会发生，如何维修，当故障现象复杂的时候，智能客服的回答基于常见故障问题的解决方案，并不能就用户的问题做深层次的分析推理，提供解决办法。对涉及订单、物流、售后等问题，牵涉到较多跨部门流程，由于缺乏跨部门处理，无法整合各部门信息联动处理，解决问题的效率低下，用户满意度不高[15]。
5.3. 用户信任与接受度问题
部分用户对智能客服不太信任和不接受的原因是智能客服缺乏感情交流的能力[15]，在沟通的过程中无法像人工客服一样根据用户的情绪转变而做出相应的积极反馈，当用户情绪激动时，智能客服的机械化回答会让用户更加愤怒。智能客服偶尔出现的回答不合适、不恰当等问题会让用户对智能客服的可靠性产生怀疑，降低用户对智能客服的信任。部分用户习惯面对面或者实时的沟通与交流，认为人工客服能够很好地了解他们的问题，并为他们提供比较好的解决办法，对于智能客服这种陌生的新型服务方式，他们存在抵制心理，不利于智能客服在电子商务中的推广。
6. 智能客服的优化策略与技术创新方向
6.1. 改进自然语言处理技术
在自然语言处理算法方面，优化算法技术，例如使用更先进的基于Transformer模型[16]的深度学习算法，这类算法采用自注意力机制，能够更好地学习文本中的语义关系，能够处理更长的文本和更复杂的语义。或者使用多任务学习算法，智能客服在多个任务中共享底层表示特征，可以提升智能客服的多任务处理能力。当智能客服同时面临产品咨询、售后问题解答等多个任务时，多任务学习算法可以使智能客服在多个任务间共享知识，提高处理效率。
丰富并优化语料库。语料库不仅具有更多领域知识、语言表达、实际使用情况等，还应包含一些行业新动态、流行语、方言等，提高智能客服对多语言的理解与处理。对语料库做更多细粒度的标注，包括语义、情感、意图等，使得模型具有更准确的训练数据，有助于智能客服理解其意图，给出更准确的答案。
6.2. 深化机器学习与深度学习应用
加强机器学习中的深度学习。深度学习可以使智能客服持续不断地学习。在机器学习方面，加强学习可以使智能客服在与客户的互动中不断地根据客户的反馈意见，持续地优化自己的服务策略，提高服务质量。智能客服可以不断尝试提供不同的答案和服务策略，根据客户的满意度反馈信息，学习到最优的服务策略来解答各类复杂的咨询服务。迁移学习。迁移学习可以使智能客服将其他相似领域中学到的东西迁移到新的业务领域或新的问题领域中。当电商企业上线新的产品时，智能客服可以通过迁移学习将其他产品领域中学到的知识迁移到新的咨询问题领域，减少学习成本。
深度学习的发展给智能客服带来更多可能，通过构建更复杂、更强大的神经网络网络，提升智能客服自然语言理解和自然语言生成的能力，学习更广泛的言语知识和语义，生成更自然、更流畅、更准确的言语。利用生成式对抗网络(GAN) [17]等技术，让智能客服在与用户交互时，生成更多更个性化的创新回复。生成对抗网络的生成器生成回复，判别器判断回复，通过让生成器和判别器进行对抗训练，使智能客服回复更优质丰富。
6.3. 强化人机协同机制
建立智能客服和人工客服的无缝转接与协作工作机制，是提升客户服务水平的有效保障[18]。当智能客服在处理无法解决的疑难问题时或用户明确提出需要人工客服介入的问题时，智能客服应当做到及时、准确地将用户问题进行转接，并将之前的问题交互记录完整推送给人工客服，人工客服需基于此快速了解问题上下文，提供更高效、及时的服务。为达成此目标，需进一步优化转接算法，基于问题的复杂度、智能客服回答的置信度、用户情绪等多维度的信息，智能判定是否需要转接人工客服，并选择最优的人工客服进行转接。
在协同方面，智能客服作为人工客服的助手，为人工客服实时地提供信息服务和咨询，例如人工客服在解决困难时，智能客服在知识库中找到答案，提供解决方案的参考，使人工客服能够更准确、更快速地解答客户问题。智能客服通过对海量的客户咨询数据进行分析，找出潜在的问题和客户需求，为人工客服提供培训以及知识更新的依据，提高人工客服的业务能力和服务水平。加强人机协作，充分发挥智能客服和人工客服的优势，形成人机合力，为客户提供优质高效的服务。
7. 成功案例深度剖析：阿里智能客服助力商家发展
作为电商行业的领头羊，阿里的智能客服系统自然也有自己的特色和优势，阿里的智能客服包括店小蜜等，都是依托于强大的人工智能技术而给店家提供全面服务的，对店家的日常营运有很大帮助。
以某知名3C品牌商为例，接入阿里店小蜜之后，客服效率提升显著。此前，人工应答较多，往往一个问题答不上来，导致很多用户的咨询等待时间较长。接入店小蜜可同时解答多个用户的咨询，对于一些常见问题如尺寸、功能、用法等进行快速解答。在刚上市期间，关于新品的问题咨询较多，店小蜜可以快速解答，及时为用户提供正确的新品信息，有效释放了人工的压力。接入店小蜜后，某知名3C品牌商客服咨转人率下降16.59% [19]。
店小蜜具有智能推荐功能，根据用户的购买记录和浏览记录，推荐用户可能需要的商品，提高用户发现商品的几率，同时促进商家的销售。当一个经常购买摄影器材的人来咨询相机性能时，店小蜜可根据其以前购买的镜头，存储卡等相机配件，推荐合适的相机型号以及其他用户购买此款相机同时购买的其他配件，例如三脚架、相机包等，准确定位，进行售后。在退换货、投诉等售后方面，店小蜜可以帮助商家处理相关问题，按照步骤引导用户，及时解决，用户满意。
对于商家来说，阿里智能客服有以下价值。成本层面，智能客服的使用能减少人工客服的使用，节省成本；智能客服的使用，能快速处理咨询问题，提升办事效率，节省了间接成本。销售层面，智能客服的个性推荐、精准营销对销售有很好的推动作用，增加商家销售额与利润；店小蜜的使用提升了商家服务质量与满意度，提升了用户对商家的信任与忠诚度，助力商家长远发展。
8. 总结与展望
智能客服作为人工智能在电子商务中的分支应用，在电商行业中带来巨大的影响和改变。智能客服基于人工智能技术发展而来，智能地实现人与计算机的对话，在电商行业售前、售中和售后客户服务中发挥着重大作用，智能客服可7*24小时全天候、实时刻响应客户咨询，提高客户服务效率；智能客服可以精准分析客户意图，进行准确回答和推荐合适客户商品，提高客户满意度。
但是，智能客服在应用中还存在一些不足和缺陷，例如自然语言理解的局限性，无法理解复杂问题和方言、网络用语；个性化服务不足，不能完全满足用户动态、灵活的服务需求；无法处理复杂的问题，难以胜任专业和逻辑复杂的问题。
进一步推动智能客服系统向电商应用发展。需做到以下方面，持续优化自然语言处理能力，改进相关算法，丰富和补充语料库，提升自然语言理解能力；充分挖掘机器学习和深度学习应用，做到智能客服的自学习、自完善；推动多模态交互融合发展应用，加强人机协作，做到智能客服与人工的衔接，互相促进，优势补足。
由阿里电商企业的成功案例可以发现，智能客服的应用能够为企业产生更好的效益，如改善客户体验、降低成本等。随着人工智能的发展，智能客服对电商的应用将具有更加广阔的前景，将会朝着更加智能化个性化服务、更加深入电商领域进行业务融合、拓展应用至更多领域方向发展。
智能客服是电商发展的必然结果，对于电商企业的服务以及电商企业竞争的满意度等都具有很大的影响作用。对于智能客服，电商企业要正视它，面对它，不断地创新智能客服应用，从而才能适应不断发展的市场需求，不断发展的客户需求，才能在激烈的市场竞争中占有一席之地，取得长足稳定的发展。
未来，智能客服以更强大的机器学习算法和海量的用户数据为基础，能够对用户进行更全面细致的画像，可以为每位用户提供定制化的服务，真正实现“一对一”服务。智能客服将与电商业务各个环节更加紧密地结合，成为业务发展创新的助推器。在供应链方面，智能客服将及时了解库存、物流等信息，用户咨询时，智能客服能够提供精准的库存、发货时间等信息。在营销推广方面，用户与智能客服的实时交互，能够帮助智能客服真正了解用户的真实需求及反馈，为精准营销提供指导。智能客服将随着科技的发展与应用而不断推动电子商务行业的创新与发展，推动着电子商务行业迈向更高的层次。