智能客服不智能，人工客服不能缺

智能客服存在的问题

理解能力有限
   智能客服主要依赖预先设定的算法和知识库来回答问题。对于一些复杂、模糊或者具有特殊语境的问题，往往会出现理解偏差。例如，当用户使用一些口语化、隐喻性的表述时，智能客服可能无法准确把握用户的真实意图。比如用户说“我感觉这个产品有点飘”，这里的“飘”可能是指产品质量不稳定、使用体验不踏实等多种含义，智能客服很难像人类一样根据更多的背景知识和经验去理解并准确作答。
缺乏灵活性和适应性
   智能客服的回答是基于既定的规则和数据模式。一旦遇到知识库未涵盖的新情况或者新兴的话题领域，就会表现得力不从心。例如，在一个新产品刚刚推出，市场上还没有足够的关于该产品的问答数据被录入智能客服知识库时，面对用户关于这个新产品特殊功能的疑问，智能客服可能无法给出满意的答案。而且，智能客服不能像人类客服那样根据用户的情绪状态灵活调整回答的语气和方式。如果用户因为问题得不到解决而情绪激动，智能客服仍然会按照标准流程机械作答，这可能会进一步激怒用户。
难以处理复杂业务逻辑
   许多业务场景涉及到多步骤、多条件的复杂逻辑关系。例如，在金融服务领域，涉及到复杂的投资组合、税务计算、贷款审批流程等问题。智能客服可能难以综合各种复杂的条件和规则来提供准确的解答。而人工客服可以凭借自身的业务知识和逻辑分析能力，深入了解用户的具体情况，然后逐步引导用户解决问题。

技术故障和误判风险
   智能客服系统可能会受到技术故障的影响，如服务器故障、软件漏洞等。此外，由于算法的局限性，可能会出现误判的情况。例如，在进行语义识别时，可能将一个与业务无关但语义相似的词语判断为正确答案的关键词，从而给出错误的回答。


人工客服不可替代的原因

提供个性化服务
   人工客服能够根据每个用户的独特需求、偏好和情况提供个性化的服务。他们可以通过与用户的互动，深入了解用户的问题背景、使用习惯等因素，从而给出更贴合用户实际情况的解决方案。例如，在旅游行业，人工客服可以根据游客的年龄、兴趣爱好、预算等因素，为其量身定制旅游线路，而智能客服只能提供一些通用的旅游套餐建议。
处理复杂和紧急情况
   在面对复杂的业务问题，如涉及到法律纠纷、重大投诉或者紧急的安全问题时，人工客服的专业知识和决策能力就显得尤为重要。他们可以迅速评估情况的严重性，协调相关部门，并在短时间内给出解决方案。例如，在医疗急救服务中，人工客服可以根据患者的症状紧急调配医疗资源，而智能客服无法做出这样基于丰富经验和判断力的决策。
建立情感连接和信任
   人工客服在与用户的交流过程中，可以传递情感，通过友好的态度、耐心的倾听来缓解用户的焦虑、不满等情绪。这种情感连接有助于建立用户对企业的信任。例如，当用户遇到产品使用问题而情绪激动时，人工客服可以用温和的语气安抚用户，让用户感受到被关心和重视，而智能客服无法给予这种情感上的回应。
适应不断变化的业务需求
   企业的业务在不断发展和变化，新的产品、服务和政策不断推出。人工客服可以通过培训和自身的学习能力快速适应这些变化，并将相关信息准确地传达给用户。相比之下，智能客服知识库的更新可能存在滞后性，无法及时跟上业务变化的步伐。