36氪對話環(huán)信：2018，智能客服行業(yè)有一場硬仗要打！

作為自然語言理解技術最先實現(xiàn)商業(yè)化落地的領域，智能客服行業(yè)吸引了眾多市場玩家爭相布局。從傳統(tǒng)呼叫中心廠商、到SaaS云客服公司、再到客服機器人公司，各類企業(yè)都在積極用AI為客服賦能。那么，當前市場競爭格局如何?各類公司有何特點?客服市場的空間究竟有多大?我們或許能從環(huán)信的業(yè)務布局和競爭邏輯中窺知一二。

作者 | 36氪鯨準 王京京

過去二十多年，中國客服產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了電話客服軟件、網(wǎng)頁在線客服、全渠道SaaS客服、以及智能客服(客服機器人驅(qū)動的客服系統(tǒng))等幾個發(fā)展階段。在此過程中，一批傳統(tǒng)呼叫中心廠商逐漸成長為行業(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(jù)第一梯隊。

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

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

2016初，環(huán)信就開始組建AI團隊，如今AI技術人員已將近40人。其人工智能研發(fā)中心VP李理畢業(yè)于北京大學，擁有十多年自然語言處理和人工智能研發(fā)經(jīng)驗，曾主持研發(fā)過多款智能硬件問答和對話系統(tǒng)，并在國際會議上發(fā)表過多篇深度學習和自然語言處理相關論文。目前，李理主要負責環(huán)信中文語義分析開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、物流四大領域樹立了一批標桿客戶，并實現(xiàn)了規(guī)模化復制。今年，環(huán)信將繼續(xù)拓展銀行、航空、運營商等領域大客戶，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公司，環(huán)信CEO劉俊彥用“刀架”和“刀片”做了一個形象的比喻：基礎客服系統(tǒng)是刀架，特點是高粘性業(yè)務系統(tǒng)，替換成本高，競爭激勵毛利相對較低;AI是刀片，特點是技術壁壘高，毛利高，但不能脫離刀架單獨存在。傳統(tǒng)呼叫中心廠商缺乏一個多租戶的、基于云架構的在線客服系統(tǒng)，因此刀架尚不完備;客服機器人廠商從做刀片起家，目前正在竭力補足刀架短板;而云客服廠商先有刀架，后磨礪刀片，能夠為客戶提供全套智能客服解決方案。

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刀架：云通訊+云客服+服務能力

國內(nèi)客服領域主要包括四個溝通通道：電話、官網(wǎng)在線客服、微信公眾號/微博、以及APP中的IM通道。

國內(nèi)IM云市場經(jīng)過幾年發(fā)展，如今已經(jīng)被環(huán)信等兩家公司分割殆盡。云客服領域也形成了以環(huán)信為首三分天下的局面。由于各家產(chǎn)品布局不同，使得環(huán)信成為市場上唯一擁有云通訊能力的客服軟件公司。

同時，從去年下半年開始，隨著流量價格下降、4G網(wǎng)絡全面覆蓋、以及移動端視頻技術的突破，各行業(yè)場景化音視頻應用呈現(xiàn)井噴，環(huán)信的音視頻方案在即時通訊和客服場景都滿足了一些市場新增需求，比如保險行業(yè)的視頻人臉驗證、車險場景的視頻查勘、海關視頻報關、110視頻報警等。

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

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，不僅看重乙方的基礎算法能力及相關指標，更看重乙方能否真正解決業(yè)務問題，這就要求乙方具備相應的服務場景拆解能力和業(yè)務理解能力。

作為一家在云客服領域深耕多年的公司，環(huán)信積累了豐富的客戶服務經(jīng)驗，相比單純賣AI“刀片”的公司，環(huán)信更能夠通過產(chǎn)品設計和服務思路真正幫客戶解決服務問題，降低客服工作量、提升客服效率、改進客服效果。

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刀片：基于深度學習的AI系統(tǒng)

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

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

構建即初期上線的冷啟動，甲方一般要考量乙方在沒有行業(yè)積累的情況下，需要花多長時間、多少投入、需要什么技術和工具支撐，最終能做到什么程度;維護即上線后的知識迭代，由于新知識點層出不窮，同一個知識點又有不同的問法，因此知識庫需要持續(xù)更新，如果產(chǎn)品不具備很強的知識迭代能力，就會產(chǎn)生極高的維護成本。

一些傳統(tǒng)客服機器人由于之前采用基于規(guī)則的方法，標注量大且難度高，甚至對于某些大客戶來說，需要幾個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，導致很多客戶直呼“客服機器人買得起，用不起”。

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

由于同時擁有客服系統(tǒng)和AI系統(tǒng)，環(huán)信的客服機器人在訓練過程中還可以結合實際客服系統(tǒng)中的一些反饋數(shù)據(jù)，比如消費者對回答的打分、客服總監(jiān)對人工會話的質(zhì)檢等，進行強化學習和遷移學習，形成了一個AI和客服系統(tǒng)的模型訓練、數(shù)據(jù)采集、標注反饋、訓練迭代的完整閉環(huán)。

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解決方案：從樹立標桿到規(guī)?；瘡椭?/p>

有了“刀架”和“刀片”，如何更好地實現(xiàn)商業(yè)化落地，才是企業(yè)成長的關鍵。

中國企業(yè)服務公司經(jīng)過幾年探索，目前已經(jīng)基本形成共識：做大客戶才是硬道理。而對于大客戶來說，他們一般需要的是“交鑰匙工程”，同一套系統(tǒng)不會面向多家廠商分別采購，這也是為什么系統(tǒng)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(shù)據(jù)、AI等新興技術成長起來的創(chuàng)業(yè)公司，大多從單點切入，要跟集成商搶奪話語權，爭奪產(chǎn)業(yè)鏈價值，甚至繞過集成商直接服務甲方，只能依靠自身產(chǎn)品和解決方案的不斷完善。不過，值得慶幸的是，集成商在AI來臨后多少顯得有些力不從心，這就給了新興技術公司實現(xiàn)突圍的機會。

環(huán)信在這一點上優(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AI技術實現(xiàn)整個客服工具鏈的智能升級，具備直接服務甲方的能力和條件。比如在線教育行業(yè)由于其業(yè)務特征，一般分為教學和服務兩條線，解決方案中不僅需要客服系統(tǒng)，還需要通訊能力，環(huán)信在服務這類客戶時，能夠通過多條業(yè)務線予以支持。

目前，環(huán)信已經(jīng)形成了在線教育、保險、證券、物流四大行業(yè)解決方案，擁有了一批標桿客戶，并實現(xiàn)了規(guī)?；瘡椭疲瑫r在銀行、運營商、航空等領域也服務了一批燈塔客戶。其代表客戶包括新東方、學而思、51Talk 、VIPKID、泰康在線、中意人壽、中信證券、長江證券、天津城商行、南京銀行、中通快遞、中移在線、廈門航空等。

從營收上看，環(huán)信客服機器人帶來的營收已經(jīng)占到環(huán)信總體營收的10%，解決方案客單價也在數(shù)百萬級別。

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(tǒng)面臨更新?lián)Q代，同時市場對新一代客服機器人的需求井噴，這兩個時點的重合，使得2018年成為各玩家爭奪智能客服市場的決定性一年，包括證券、保險、銀行、運營商、航空公司、物流等在內(nèi)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，實現(xiàn)規(guī)模化復制，基本決定著智能客服市場未來的競爭格局。因為如果錯過了這個時間窗口，就要等到三五年后的下一次更新?lián)Q代了。

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市場空間：單客服賽道也能長出巨頭

在大客戶戰(zhàn)略的引導下，中國的SaaS企業(yè)紛紛走上了私有化部署之路。但是做大客戶的私有化部署到底能讓SaaS公司長到多大，中國市場能否長出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，中國客服軟件市場規(guī)模在100到150億人民幣。

首先語音呼叫中心客服市場大概是60到100億規(guī)模，其中包括運營商話費在10-20億之間，Avaya、Genesys、華為等呼叫中心設備的廠商10-20億左右，天潤融通等云呼叫中心大概10-20億規(guī)模，還有大量的業(yè)務系統(tǒng)集成商和行業(yè)集成商30-40億，所以總計60到100億。

其次，在線客服領域有一些傳統(tǒng)軟件公司和SaaS公司以及各類系統(tǒng)集成商，大概40-50億的市場規(guī)模，所以總體是100-150億。

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

而當設備廠商和集成商逐漸被產(chǎn)品廠商取代，產(chǎn)品廠商會在市場中拿到80%的份額，這80%的市場又會被頭部兩家分割，那么一家的份額就是40-50%。按照50億營收、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。

放眼整個客服產(chǎn)業(yè)鏈，中國大約有500多萬全職客服，以年平均工資6萬計算，再加上一些PC、耳麥、職場場地等硬件設備和基礎設施，整個產(chǎn)業(yè)鏈大概4000億人民幣。以前客服廠商只跟100億的軟件市場有關系，現(xiàn)在AI正在以40-50%的比例取代人工客服，從而會釋放出2000億的市場規(guī)模，排除場地、設備等基礎設施以及甲方預算的縮減，大概會有200-300億規(guī)模留給科技公司。

因此，整體看來，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，更不用說頭部公司上市之后，像Salesforce一樣通過并購發(fā)展其他業(yè)務線，占據(jù)多條賽道。

由此可見，中國企業(yè)服務SaaS市場極具想象力。

不過，回到當下，環(huán)信要實現(xiàn)各業(yè)務線快速增長，還要面對來自各方對手的競爭。如何在資源和行業(yè)經(jīng)驗上打贏系統(tǒng)集成商，如何在IM私有化上拼過某云，如何在音視頻領域PK聲網(wǎng)，如何在客服上與友商拉開差距、以及如何在AI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的層層關卡。

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

Jingdata研究院：從零開始搭建一個新進入行業(yè)的知識圖譜一般需要多長時間?

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

Jingdata研究院：客服機器人做私有化部署無法獲取客戶數(shù)據(jù)，也就無法反哺知識圖譜，這個問題您怎么看?

劉俊彥：不管是原始數(shù)據(jù)還是知識圖譜都是客戶的，我們肯定沒辦法獲取，但是在為客戶實施的過程中，我們可以把關于如何系統(tǒng)化、低成本地構建該行業(yè)知識圖譜的認知拿出來，在服務其他客戶時進行復用。

Jingdata研究院：給大客戶做私有化部署會不會演變成項目制?

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

Jingdata研究院：系統(tǒng)集成商在智能客服方面為什么會力不從心?

劉俊彥：系統(tǒng)集成商其實以前一直做得挺好，跟甲方關系也很好。但是到了AI時代，相關AI的產(chǎn)品的實施要求有很強的專業(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來，完全靠自己實施往往不能保證交付質(zhì)量。因為客服機器人系統(tǒng)不像Oracle數(shù)據(jù)庫，可以靠代理來賣，往服務器上一裝就行了，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，服務意識比較差，很多問題沒辦法解決。

Jingdata研究院：系統(tǒng)集成商為什么會逐漸被取代?要取代系統(tǒng)集成商存在哪些難點?

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

Jingdata研究院：對于市場上已經(jīng)有全套客服系統(tǒng)和AI產(chǎn)品的公司，環(huán)信如何打出差異化?

劉俊彥：因為環(huán)信是客服領域里唯一一家擁有IM能力的公司。市場上能夠做到IM千萬級并發(fā)的公司只有環(huán)信和某云，某云又不做客服，所以在這個點上，環(huán)信可以說是獨一無二的。很多大客戶的APP其實都會有幾百萬的用戶，我們只需要在招標時引導一下客戶，按照百萬級并發(fā)來招標，只要客戶有APP，并且不單獨招標，我們基本上就沒有競爭對手。而在實際中，分開招標的情況很少。

Jingdata研究院：無論是云客服公司還是智能客服公司，目前都在補足自己的短板，IM云和客服產(chǎn)品的構建壁壘有多高?

劉俊彥：首先，我們自己做了四年IM，要做成一個千萬級并發(fā)的IM太難了。如果做一個勉強能用的兩三千用戶在線的IM系統(tǒng)，有錢、有人半年能搞定，但是要做一個千萬級并發(fā)的系統(tǒng)，沒有三四年做不出來。其次，我們在客服軟件上的投入大概有一個多億，而且是效率很高的一個億，要趕上我們，這個投入肯定是要有的;另外時間上，沒有一兩年也做不出來。最后，資本愿不愿意支持也是一個問題，因為IM云和客服賽道目前基本格局已經(jīng)定了。

Jingdata研究院：如何看一家客服公司的AI能力?目前來看，做客服機器人的壁壘有多高?

劉俊彥：我覺得首先看AI團隊的規(guī)模，如果只有三四個人，那AI能力肯定是存疑的。其次看AI團隊的背景。因為自然語言處理用于客服場景整個技術棧很長，包括分詞、句法分析、糾錯、拼音轉(zhuǎn)文字、詞向量、實體識別等等一系列的點，每個點都不一定是現(xiàn)在學術界的熱門。比如分詞，有很多現(xiàn)成的算法模塊，用一個開源的工具，可能做到94%，但要做到98%，要做很多算法選擇和整合，訓練數(shù)據(jù)搜集和準備，訓練調(diào)參的工作，哪怕是很優(yōu)秀的NLP領域的人才，如果帶著幾個人從頭開始做也得半年時間才能做得好。

同時，以上每一個點都不能太差，這是一個木桶效應，如果在任何一個點上都沒有實踐經(jīng)驗，整個NLP的技術棧都要從頭做起，那至少要兩年才行。但是這個時點，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題，比如一開始沒有知名度、沒有標桿案例如何獲客，如何激勵銷售人員主動去攻新市場等等。

Jingdata研究院：您認為中國的SaaS客服公司未來會打通整個CRM鏈條嗎?

劉俊彥：CRM分三塊：服務云(Service Cloud)、銷售云(Sales Cloud)和營銷云(Marketing Cloud)。我們做的服務云是進來(inbound)的方向，銷售云需要進入客戶的銷售管理系統(tǒng)，屬于企業(yè)內(nèi)部的東西，然后營銷是出去的方向。

這三個部分是一個完整連通的鏈條，但是基因不太一樣，服務云比較偏To C，要求高并發(fā)能力和很強的數(shù)據(jù)處理能力，銷售自動化是一個復雜的業(yè)務流轉(zhuǎn)系統(tǒng)，營銷云是一個對外的東西。Salesforce三塊都做，但不是三塊都自己做，它是先做銷售云，后來上市以后買了服務云和營銷云。

我覺得中國會出現(xiàn)自己的Salesforce，所以某一天大家都會做三大塊，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(wěn)，然后買另外兩塊。當然這兩種路徑都有可能實現(xiàn)，但是可能不是現(xiàn)在實現(xiàn)。因為如果要買，首先要變成上市公司，但是中國這些企業(yè)上市我覺得還需要兩年左右;而如果要自己都做，目前很多公司沒有這個精力和能力，甚至已有賽道都有些自顧不暇。

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