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1、2024年中国智能客服市场研究报告研究范畴及目的研究梳理中国信创产业发展的背景、历程、现状和趋势；重点分析基础设施-信创云、基础软件-数据库、应用软件-CRM、信息安全-安全软件四大领域中代表细分场景的发展现状与应用；深入调研甲方和资本市场，挖掘出行业里产品成熟、口碑良好、具有特色的优秀服务商与实践案例。22022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，

2、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。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

3、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：通过研究中国智能客服产业发展历程、AI+技术融合、产业生态、产品形态和应用场景等，帮助用户了解智能客服产业发展脉络和发展方向；重点分析智能客服产业市场空间、竞争格局、发展趋势，帮助服务商把握市场动向和掌握发展趋势；深入调研智能客服典型应用，挖掘出行业里产品成熟、口碑良好、具有特色的优秀服务商与实践案例，为客户产品选择提供参考。目录 CONTENTS01中国智能客服市场发展现状1.智能客服按功能可以分为：在

4、线客服、语音客服、辅助机器人、智能质检及数字人2.2023年起，中国智能客服产业在大模型技术的驱动下将发生深度变革3.产业链上游MaaS服务商的出现为智能客服产品进化提供强大驱动力4.主流智能客服产品已经被广泛接受，数字人等新产品形态加速行业渗透5.基于大模型的智能客服，产品能力得到提升，搭建和运维成本大幅下降6.生成式AI等多技术融合为智能客服带来更高准确率和效率，并具备多模态交互能力7.智能客服已经广泛应用于电商、零售、金融、交通、物流、其他生活服务等行业02中国智能客服市场规模及竞争格局分析1.2023年智能客服市场规模达39.4亿元，2022-2027年复合增长率达22.6%2.智能客

5、服软件市场集中度较高，TOP5厂商市场份额占比近53.8%3.按照智能客服业务在企业内部的定位，智能客服厂商可以分为专业化服务商、大模型类服务商和综合性服务商03行业痛点及解决方案1.消费零售行业痛点及解决方案2.物流行业痛点及解决方案3.医疗行业痛点及解决方案04中国智能客服市场未来发展趋势1.原生大模型智能客服厂商涌现2.AI Agent的应用使智能客服产品的成本更低，效率更高3.乘势出海成为智能客服市场发展的下一波浪潮3中国智能客服市场发展现状智能客服按功能可以分为：在线客服、语音客服、辅助机器人、智能质检及数字人定义及分类5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(N

6、LP)、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。智能客服分类（按功能）智能在线客服机器人包括聊

7、天机器人、自动应答系统和基于文本的自助服务工具等，可实现全渠道接入，一站式响应客户需求，多维度提升服务效率或独立解决常见问题的功能辅助机器人包括电销中心、呼叫中心等，通过业务流程导航、坐席话术推荐等，帮助人工客服提升工作效率包括智能外呼机器人、智能呼入服务机器人等，利用了语音识别、自然语言处理、语音合成、机器学习、深度学习等技术，能够实现自动接听和外呼，提供高效、低成本、全天候的客户服务智能语音客服机器人对大规模会话数据进行自动质检，结合人工审核，提升客服质量智能质检数字人客服数字人客服是基于AI等技术生成的虚拟实体，具备模拟、交互、学习和表达的能力，能与人进行对话和行为交互，数字人客服已经应

8、用于电商、零售等行业2023年起，中国智能客服产业在大模型技术的驱动下将发生深度变革发展阶段6关键词精准匹配阶段关键词匹配智能客服基于规则的智能客服阶段多渠道交互型智能客服非生成式AI驱动阶段NLP+ML等AI技术融合智能客服2000-20102011-20152016-2022大模型驱动阶段生成式AI+智能客服2023至今大模型应用将加速智能客服产业变革2022年末自ChatGPT问世以来，AI大模型快速应用于智能客服领域，MaaS厂商、大模型智能客服厂商涌现，基于大模型及自然语言交互的智能体，有望改变人机交互方式，加速重构智能客服的技术生态和产品能力；基于大模型的智能客服，实现了知识库构建

9、及运维的智能化，提升了产品开发效率，降低了人力投入，未来将加速智能客服产业的变革。降本增效提升客户满意度是智能客服市场制胜关键智能客服市场竞争的焦点从产品能力指标转向产品投入产出指标，用户选择产品时重点考察和对比在实际应用场景中产品带来的成本降低、效率提升、线索转化增收与智能客服产品投入等详细指标，智能客服市场竞争将更趋激烈，基于大模型的智能客服产品，在数字人、智能体等领域迅速落地，可以大幅提升用户体验。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

10、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。产业链上游MaaS服务商的出现为智能客服产品进化提供强大驱动力产业生态7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

11、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。中游下游IaaSIT硬件上游算法与数据服务MaaS专业化智能客服厂商综合性厂商智能在线客服智能语音客服数字人辅助机器人智能质检大模型+智能客服电商消费零售金融交通&物流生活服务主流智能客服产品已经被广泛接受，数字人等新产品形态加速行业渗透产品能力8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

12、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。智能在线客服机器人全渠道一键接入智能机器人问答人机协作服务跨系统数据交互多轮对话多机器人协同上下文理解知识库自更新语义理解自动化流程处理人力成本降低 80%+服务效率提升90%+意图识别准确率90%+业务合规率100%智能语音客服机器人智能外呼催收智能接待智能电销智能反欺诈预警多轮对话自定义编排人机协同关键信息提取智能打断自主学习意图识别准确率90%+单AI机器人日均外呼量1000+负面情绪识别准确率90%+支持日呼叫次数千万+数字人虚拟主播虚拟员工虚拟陪练短视频制作3D

13、视频一键生成3D拟人角色库复刻“金牌”员工能力多轮对话实时语音自主学习低成本超现实高频互动高颜值辅助机器人呼叫中心线上业务引导办理电销中心服务指引会话应答匹配推荐SOP流程匹配推荐客服专有知识库工单一键生成知识库自主查询智能话术润色降低培训成本提升客服效率减少人力投入提升人工客服工作体验智能质检客服质检催收质检回访质检营销质检SOP质检话术质检情绪识别质检规则可定制合规质检自动质检多维度数据对比提升客服质量自动化全量质检提升质检效率低应用门槛可维护性高适用场景用户收益产品功能AI+技术融合基于大模型的智能客服，产品能力得到提升，搭建和运维成本大幅下降2016年，AlphaGo(“阿尔法狗”)击

14、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。9传统智能客服大模型智能客服产品搭建文本场景语音场景前期知识整理、后期知识运维投入高回答模式僵化、缺乏推理能力语义理解能力受限于详细问题维护情况情感交互能力缺失，缺乏亲和力搭建成本、运维成本降低能达到80%可进行复杂推理具备情绪识别和意图理解能力拟人化，更具亲和力通过参数查询数据，不具备图

15、像展示和分析能力通过配置大量相似提问提高问题匹配度预设多轮对话，回复死板转人工后，智能客服机器人无法直接介入会话具备多系统接口对接能力无需配置相似问题，实现一问多答，低训练成本多轮对话能力强，上下文灵活应对，高度拟人化回复转人工后，人工可再次将会话托管至机器人需对流程、话术、知识点、意图、标签等进行配置，投入大量人力进行优化训练话术固定，用户体验较差标签准确率不高，关键词提取困难，不能自动小结从业务目的出发，流程配置高度简化，只提供业务关键信息点，就可以发挥大模型能力，实现业务目的话术灵活，灵活应对各种用户问题，真实感明显提升，提供优质的用户体验AI+技术融合10生成式AI等多技术融合为智能客

16、服带来更高准确率和效率，并具备多模态交互能力基于大模型的智能客服产品架构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

17、客服大规模商用成为可能。大模型应用融入智能客服产品后，效率和能力大幅提升：提升智能客服知识库构建和运维效率：大模型与智能客服产品的融合，利用大模型自动抽取知识文档，自主生成知识增强和挖掘FAQ，将知识库配置和维护工时投入减少了80%以上；减少智能客服产品人工投入：智能客服产品的多轮对话配置环节工时投入高，引入大模型后，通过大模型自动生成意图例句和实体同义词等，将原来的40人天以上的工时投入缩短至10天以内；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：基于大模型的智能客服产品，可将推荐和回答准确率从80%+提升至90%+，并通过情绪识别和拟人化回答优化客服话

18、术，提升了坐席的效率和智能客服产品使用满意度；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：基于语言大模型、视觉大模型和多模态大模型的深度融合，智能客服产品在多模态交互和数字人形象更为成熟，将改变智能客服终端用户的体验，未来大规模商用成为可能。智能客服产品应用大模型应用语言大模型视觉大模型多模态大模型知识库构建与维护大模型自主完成知识标注和知识库维护智能语音机器人大模型提升机器人意图理解、情绪识别、服务内容分类等能力工单预填&服务摘要自动分析对话内容，自动生成工单及摘要客服辅助与培训大模型自动根据问题生成回复内容及推荐话术，自动扩充培训课程数字人客服大模型自动根据文本内容，用数字人

19、形象与客户交互多模态交互利用文生图、文生视频等大模型，与用户进行多模态交互智能客服已经广泛应用于电商、零售、金融、交通、物流、其他生活服务等行业应用场景11电商及零售金融其他生活服务交通&物流营销服务、辅助营销决策、运营提升银行：业务提醒、信息触达、信贷催收、首贷营销、续贷营销；保险：电销运营、全渠道营销服务、业务员赋能、私域运营客户服务延伸APP、线上线下客服场景整合、客户信息分析应用场景交通：精准化旅客服务物流：全渠道智能服务多渠道海量咨询业务接待处理不及时，易引起客户流失和投诉市场竞争激烈，获客成本高，存量客户复购率低服务质量难监控，手动质检和抽样质检无法全面评估客服质量，缺乏客户体验提

20、升所需真实数据流量见底，新用户增长慢业务复杂多变，人工客服上手困难线上线下渠道割裂，用户体验不佳客户理赔等流程复杂繁琐产品应用和微信等客户常用APP不互通产品逻辑复杂涉及部门多，用户问题复杂程度高收集用户反馈信息渠道效率低用户痛点咨询入口分散、难以快速响应客户，信息难整合涉及客户隐私信息，避免泄密业务规模大，高峰期人员不足，服务标准不统一，客户服务体验不佳多渠道接入客服系统售前推荐、客户物流查询、签收提醒等重复性问题机器人智能解答记录顾客轨迹等信息形成客户画像顾客智能标签，精细化运营，提升复购率多渠道自助服务人工服务人员培训、赋能智能保险、理财顾问、智能质检客户服务平台延伸至多个新兴社交平台，

21、保证用户及时方便获得反馈支持客服智能定义问题，并自动流转至指定部门智能客服判断用户情感值，分析客户满意度解决方案客服渠道统一整合管理设置信息权限，提供多类数据存储方案，保障数据安全智能应对大量用户自主查询，多渠道7*24小时在线服务知识共享，交通信息共享，协助客服人员高效服务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。市场规模及竞争格局分析13市场规模2

22、023年智能客服市场规模达39.4亿元，2022-2027年复合增长率达22.6%32.839.448.260.374.390.7020406080100202220232024E2025E2026E2027E数据来源：第一新声研究院2022-2027年中国智能客服市场规模及增速单位：亿元根据第一新声研究，2022-2027年中国智能客服市场将维持增长态势，2023年整体市场规模为39.4亿，预计到2027年将达到90.7亿，2022-2027年复合增长率达到22.6%。洞察一：在电商、消费零售、金融等ToC行业市场空间较大电商、消费零售、金融、生活服务是智能客服应用规模最大的四个行业，202

23、3年市场应用规模占比超过整体市场70%以上。洞察二：专业化智能客服厂商是推动产业规模增长的主要力量专业化智能客服厂商凭借对垂直行业用户客服场景的深刻理解，具备技术和产品优势，是推动智能客服市场规模增长的主要力量，2023年，专业化智能客服市场规模占整体智能客服市场规模的50%以上。洞察三：大模型发展重塑智能客服市场发展前景基于大模型产品的智能客服产品，在客户意图识别、情绪识别等方面实现了突破，并将智能客服文本和语音为主的交互方式，拓展到了视频，未来VR和MR交互也成为可能，大模型的发展将对智能客服的产品能力和应用场景起到较强重塑作用。CAGR：22.6%14竞争格局智能客服软件市场集中度较高，

24、TOP5厂商市场份额占比近53.8%根据第一新声调研，2023年中国智能客服市场头部聚集效益明显提升，网易云商（旗下七鱼智能客服）、天润融通、容联七陌、沃丰科技、智齿科技是TOP5专业化智能客服厂商，共计占专业化智能客服市场份额近53.8%。数据来源：第一新声研究院网易云商天润融通容联七陌沃丰科技智齿科技其他2023年中国智能客服软件市场份额注：智能客服软件市场即狭义智能客服市场，份额统计口径仅包含智能客服软件提供SaaS服务及本地化部署产生的收入部分，不含短信、线路等收入，也不包含云厂商服务于自有平台用户的收入部分。洞察一：智能客服IT软件产品能力是市场竞争的核心，TOP5服务商占智能客服I

25、T软件市场53.8%的份额智能客服软件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，IT软件是核心，不包含通信、IaaS层及PaaS层云服务、硬件等非核心内容。专业化智能客服厂商聚焦狭义智能客服赛道，形成专业化的产品及解决方案，2023年，TOP5服务商分别为：网易云商、天润融通、容联七陌、沃丰科技、智齿科技。洞察二：广义的智能客服市场中，云厂商主要服务自有电商等平台用户，占了较大的市场份额阿里云、京东云、腾讯云等云服务商的智能客服产品，融合了智能客服软件、通信服务、云服务等，服务于自有平台用户，其中阿里云服务客户数量超过百万家，京东云服务客户数量超过30万家，在广义智

26、能客服产品收入较高。洞察三：产品能力是专业化智能客服厂商市场竞争的关键自主研发和算法优化能力、对不同行业场景的理解和经验沉淀、以及对新技术的探索和持续创新等能力是专业化智能客服厂商获得市场竞争优势的关键。15典型厂商按照智能客服业务在企业内部的定位，智能客服厂商可以分为专业化服务商、大模型类服务商和综合性服务商综合性服务商I 京东云创立于2009年，聚焦公有云及人工智能研发与服务，2017年推出智能客服机器人“云小蜜”，为阿里巴巴、天猫、淘宝等电商平台商家，以及垂直行业用户提供服务，2023年推出通义大模型，并通过阿里云为超过20万家企业提供服务，其中包括部分专业化智能客服服务商。2016年开

27、始对外提供公有云服务，2021年推出智能客服产品“京小智”，应用于京东电商平台商家的客服、营销、智能分析决策等场景，帮助商家提升运营效率，实现智慧增收。专业化服务商I 天润融通I 容联七陌成立于2006年，2022年在香港联交所主板上市，成为中国客户联络SaaS第一股。天润融通面向企业“营销、销售、服务、IT Service”等核心业务场景打造的全周期客户联络云平台，已累计为十余个行业的头部企业客户如浦发银行、上海银行、宝马、广汽、西门子、阿特拉斯科普柯、物美、全家、好丽友、欧派、索菲亚、小红书、饿了么、金山云、广联达、诺和诺德等提供服务。容联七陌，全球化智能客服解决方案提供商，一直致力于通过

28、人工智能、大数据和云计算技术，在人工智能领域拥有深厚的技术积累，特别是在自然语言处理（NLP）、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等，为企业客户提供全面、高效、智能化的多场景多链路智能服务解决方案，具备多语言处理能力，实现一个坐席服务全球，帮助企业跨越语言障碍，服务全球客户。I 网易云商2016年发布网易七鱼智能客服，已累计为百丽、卡西欧、理想汽车、沃尔玛、喜茶、37手游、中国建科等40万家企业提供产品及服务，助力客服团队降本增效，提升服务体验。其中：在线客服累计处理会话量103亿；机器人累计咨询接待量54.3亿；机器人平均问题解决率90%。2023年，发布商和大模型，将AIGC能力融入客

29、户服务、客户洞察、知识库构建等场景中，重新构建服务飞轮。大模型类服务商I 科大讯飞成立于2014年，聚焦AI软件研发，2023年推出“商汤日日新SenseNova”大模型，对外提供大模型服务，其中包括商量SenseChat（自然语言处理）、拟人Character（角色定制与对话）、Vimi（可控人物视频生成）、如影SenseAvatar（数字人生成）等赋能智能客服的底层大模型。1999年成立；2010 年发布智能语音和人机交互人工智能开放平台讯飞开放平台；2015年起，将业务延伸至智能客服赛道；2018年推出新一代智能客服产品讯飞言知系统；2023年推出讯飞星火大模型，重塑智能客服产品；科大讯

30、飞基于讯飞开放平台及讯飞星火大模型为智能客服服务商提供底层技术及能力，同时为行业用户提供智能客服产品和解决方案。I 商汤科技I 阿里云行业痛点及解决方案行业痛点及解决方案消费零售行业痛点及解决方案消费零售行业当前面临主要问题包括：（1）线上线下一体化的消费趋势下，如何统一多渠道咨询入口；（2）如何进一步提升内部协作效率，智能化、高效解决客户咨询；（3）如何将客服部门的指标与公司战略指标对齐，创造更多业务价值；（4）存量竞争时代，如何通过客服数据倾听客户真实声音，从被动服务走向主动服务、服务营销一体化；（5）如何拥抱AIGC技术，突破职业瓶颈，实现个人成长。问题：卡西欧在售后服务上遇到3大挑战：

31、（1）10000+产品型号，极其考验客服专业能力和机器人应答能力；（2）消费者情绪无法聚类，无法及时洞悉咨询热点；（3）售后问题类型繁多，人工质检工作重复且高负荷，人力成本高昂。标杆案例：卡西欧智能客服建设成果措施：与网易云商达成合作，全面拥抱AI技术，应用在售后服务各个环节，如：借助大模型能力，快速总结会话摘要，一键生成工单；使用客户之声产品，通过大模型聚类分析，洞察消费者关注的重点；使用智能质检代替人工质检，解放人力，降本增效。消费者服务满意度提升至97%客服团队人效提升20%机器人解决率达到85%典型方案：网易云商消费零售行业解决方案机器人智能代答员工效率提升问题闭环解决工作台整合智能分

32、流技能分组会话分流智能场控调度转接一线能力辅助智能辅助习惯偏好适配员工激励移动办公一单到底工单协同过程提效服务洞察服务指标洞察智能服务洞察多渠道集成公域私域企业内部在线机器人应答能力知识运营客户信息整合网易云商支持整合三方数据对接语音机器人流程配置对话调试智能IVR17行业痛点及解决方案物流行业痛点及解决方案物流行业有着频次高、用户规模群体大、驿站/网点多等情况，存在的问题包括：（1）快递状态通知机制差：快递到达状态、异常状态、自提状态通知不及时，缺少服务机制，导致服务自查系统承载高，满意度差；（2）客户个人信息加密：在与客户的联络过程中，客户的个人手机号，需要得到安全加密，避免客户个人信息泄

33、漏；（3）客户咨询渠道分散：客户查单、寄送、使用咨询等接入渠道包含APP、小程序、网站、电话等，多渠道用户信息割裂，流程割裂；（4）门店、驿站服务排查：全国门店驿站的电话核查，每个驿站电话是否真实存在和畅通，确保可以提供有效的客户服务。问题：随着快递网点基础设施布局日益完善、快递服务车辆和全货机运用水平不断提升，以及先进技术装备的迅速普及，快递业发展的重点聚焦到服务质量的升级上，业内企业纷纷加强大数据、云计算、物联网和人工智能等先进科技在业务中的广泛应用，以促进快递服务在受理、揽收、投递、售后和信息服务等各环节服务水平的全方位提升。措施：与天润融通合作，通过智能化产品应用，德邦快递对客服沟通数

34、据进行全量质检，实现自动化、数字化管理；深挖数据价值，进行多维度可视化数据分析，充分把控服务质量与经营风险；对客服人员的服务情况进行评分，辅助考核，以优化绩效管理，满足企业提升服务品质与企业管理效率的需求，全方位提升客户、员工的满意度。提升发现客服违规问题的速度与效率，有效提升客户满意度智能化、自动化完成质检，降低企业人工质检成本制定客观的评价质检标准，降低质检评价主观性对客服人员的业务能力、服务态度等进行全方位质检1典型方案：天润融通ToC客户服务场景解决方案标杆案例：德邦快递智能客服建设成果18234行业痛点及解决方案医疗行业痛点及解决方案医疗行业面临的普遍痛点问题包括：（1）咨询入口难整

35、合：患者咨询来源官网、APP、小程序、热线电话等多个渠道，客服人员无法统一接待；（2）服务接待效率难提高：医疗相关咨询科目众多，正式问诊流程之前无法精准分流导诊，服务效率低下，容易造成患者无法快速分配到相关专业的医生；（3）回访难效率低：医疗回访逐一联系患者成本高，触达覆盖度有限，服务效率低下；（4）科室流转不畅服务数据繁杂：医务系统多，科室间信息流通慢，数据孤岛严重，数据统计困难；（5）服务过程监管难：管理客户服务过程中，无法在大量联络数据中快速分析出客户关注问题，服务人员SOP执行情况。问题：咨询入口难整合，患者咨询来源官网、APP、小程序、热线电话等多个渠道；回访难效率低，服务过程监管难

36、等。措施：打通整合官网咨询入口及公众号接入系统处理用户咨询，增加用户触达渠道。营销机器人实时服务，全天24小时服务于用户咨询、服务接待的同时，大幅提高客户转化率及商机留存率。典型方案：容联七陌医疗行业智能客服解决方案标杆案例：美中宜和智能客服建设成果统计客服工作量分析客户趋势患者客户信息管理记录用户需求对接调取多渠道能力百度渠道网站APPH5微信公众号小程序语音导航X-Bot机器人人工客服弹屏业务系统常见问答自助服务千人千库智能辅助用户画像话术推荐服务诊断业务跟进工单系统按键分配整合来源渠道结合知识库解答用户问题提前预知用户需求结束会话发起评价座席工单流转处理质检检查客服服务质量管理人员数据报

37、表数据化运营记忆分配智能路由体检系统预约管理平台企业自有系统快捷回复服务问题预约问题综合接入企业业务场景场景接入数据互通问诊问题投诉建议客户解决率提升至97%客户意向度提高23%解决率提升至92%19未来发展趋势发展趋势21大模型技术和产品正加速向垂直行业渗透，为智能客服产业带来新的发展机遇，大模型的性能提升和使用成本下降，推动大模型与传统智能客服产品融合并加速商用，原生大模型智能客服涌现。原生大模型智能客服，已经在售前营销、售后服务、企业内部服务等多种场景得到了成功实践，虽然过程充满挑战，但潜在的业务价值和提升空间令人充满期待。原生大模型智能客服能够处理越来越长的上下文，能够更好地理解和回应

38、用户，并且随着模型的不断优化，理解自然语言和生成准确回复等能力不断增强，同时成本的降低使得大规模商业化应用加速到来。大模型浪潮下，众多大模型企业涌入智能客服赛道，截止2023年底，中国大模型企业近300家，大模型天然适合客服场景，众多大模型服务商纷纷涌入智能客服赛道。典型原生大模型智能客服产品逻辑架构客户提问 闲聊 商品推荐 商品问答 技术疑问 产品对比 FAQ文件 商品信息 官网信息 培训资料 产品手册 结构化知识库 产品描述 产品型号 产品特征 产品FAQ 向量知识库 层级数据库 全文索引 向量索引大模型驱动文本清洗文本匹配向量化模型意图识别提示词工程大语言模型RAG系统搜索与召回多轮对话

39、自定义业务逻辑 话术推荐策略 产品推荐策略 原生大模型智能客服厂商涌现能够提供全天候不间断的服务，无需休息，确保客户随时都能得到响应AI Agent能够即时响应客户咨询，大幅缩短客户等待时间，提升服务效率支持多种语言，跨越语言障碍，为全球客户提供服务能够识别客户的情绪，并根据情绪变化调整回复策略，提供更加人性化的服务AI Agent能够根据预设的解决方案库自动解答常见问题，减少对人工客服的依赖客服系统能够根据客户的问题类型和紧急程度，智能地将客户引导至最合适的服务渠道或人工客服能够通过机器学习不断优化问题解答和客户服务流程，提高服务的准确性和效率能够收集和分析客户互动数据，为企业提供宝贵的客户

40、洞察发展趋势AI Agent的应用使智能客服产品的成本更低，效率更高AI Agent，即智能体，是一种能够执行自动化任务、做出决策、甚至与人类进行自然语言交流的程序，结合智能体开发框架及检索增强生成技术（RAG），AI Agent使智能客服使用和维护成本更低、意图理解更精准、应对用户问题的策略更灵活，已经在电商、银行等智能客服场景落地，为智能客服发展进一步打开想象空间。22基于大模型的Agent智能客服应用逻辑记忆能力计划与推理工具与方法Step 1通过模型的记忆能力，将用户画像、浏览记录、订单数据、历史会话记录等数据推送给大模型Step 2输入解决对应问题的参考SOP流程Step 3智能客服

41、模型基于用户提问和解决问题SOP，制定与用户的沟通计划Step 4根据用户反馈调整沟通计划，并推理出新的沟通步骤Step 5根据推理出的步骤与计划，选择执行的内容，如调用FRP、选择知识库对应内容等Step 6得出结论，并输出给用户Agent为智能客服带来的能力提升7*24h服务快速响应多语言支持情绪识别自动解决问题智能路由持续学习优化数据分析洞察发展趋势23乘势出海成为智能客服市场发展的下一波浪潮服务出海的中国企业和服务海外的外国企业是当前智能客服厂商出海的两大场景，智能客服服务商依托国内优秀的AI等数字技术及先进的智能客服产品，利用大模型技术快速破除企业出海面临的语言、文化、宗教、消费习惯

42、等障碍，实现海外市场的快速突破。服务出海的中国企业服务海外的外国企业智能客服厂商出海场景智能客服服务商在服务中国企业出海时，智能客服产品需要链接海外社媒渠道，将客户服务延伸到Facebook、Twitter、WhatsAPP等平台，让出海企业与客户之间的沟通更加便捷、帮助出海企业提升客户满意度和忠诚度；海外智能客服产品支持多语种，包含主流语种和小语种，帮助出海企业在与海外客户沟通过程中精准的理解客户的问题，破除语言问题导致的沟通障碍，降低出海阻力。互联网浪潮下，海外电商、零售产业发展迅速，中国智能客服厂商凭借服务国内众多电商、零售客户的优势综合解决方案能力，向海外电商、零售等行业的企业用户提供

43、智能客服产品，帮助海外客户提升客服效率和客户满意度；东南亚、中东、北非、南非、南美等地区是智能客服企业出海的热门区域，出海服务商通过集成国内人工智能、大数据分析等先进技术，为海外企业提供成熟的智能客服产品，帮助海外企业更好地管理客户资源、提升客户满意度和忠诚度、增强竞争力。国内智能客服厂商出海还需突破海外市场通信、语言、文化等多方面问题 智能客服产品具有全渠道接入的功能，出海时会面临到通信问题，智能客服厂商需要与本地化的通信厂商去打交道，将面临行业生态重新搭建的挑战；智能客服出海，语音类智能客服产品还要克服语言、文化、宗教、政治等各方面差异带来的挑战，智能客服产品的语音识别能力、语料库和知识库

44、需规避与当地文化、宗教等的冲突，智能客服厂商将面临产品研发投入、潜在运营风险等挑战；大模型技术的应用，将极大降低智能客服厂商出海面临的阻力和障碍，通过大模型自主学习，在处理语言、文化、宗教等各种海外地域性问题时，更加高效，大模型技术的应用将极大促进智能客服产业出海进程。姚毅，第一新声创始人兼CEO，毕业于中国人民大学。第一新声研究院2024年中国信创产业研究报告、2024年中国数据库市场研究报告、2024年中国交通运输行业数字孪生市场研究报告、2024年度中国CIO数字化产品选型白皮书、2023年中国快消企业数字化产品应用与实践报告、2023年中国信创产业研究报告、2023年中国服装供应链数字化应用与实践报告等报告总顾问。总策划姚毅第一新声创始人兼CEO 报告执笔：第一新声高级分析师 金磊、东君 报告审核：第一新声创始人 姚毅 报告校对：第一新声 小新、小严 合作咨询：请联系第一新声BD Sherry（微信号Sherry_199909）参编单位：网易云商、容联七陌、天润融通研究团队研究团队研究团队24关注第一新声公众号合作联系人