过去二十多年，中国客服产业经历了电话客服软件、网页在线客服、全渠道SaaS客服、以及智能客服（客服机器人驱动的客服系统）等几个发展阶段。在此过程中，一批传统呼叫中心厂商逐渐成长为行业巨头，云客服SaaS公司经历几年厮杀，也跑出了一些头部企业，客服机器人赛道也早有探路者占据第一梯队。

　　如今，随着深度学习算法的突破，客服机器人和知识图谱的构建及维护成本大大降低，前述三类公司也在加速布局和发展新型AI技术，以抢食智能客服市场这块大蛋糕。

　　谈起智能客服赛道上的三类公司，刘俊彦用“刀架”和“刀片”做了一个形象的比喻：基础客服系统是刀架，特点是高粘性业务系统，替换成本高，竞争激励毛利相对较低；AI是刀片，特点是技术壁垒高，毛利高，但不能脱离刀架单独存在。传统呼叫中心厂商缺乏一个多租户的、基于云架构的在线客服系统，因此刀架尚不完备；客服机器人厂商从做刀片起家，目前正在竭力补足刀架短板；而云客服厂商先有刀架，后磨砺刀片，能够为客户提供全套智能客服解决方案。

刀架：云通讯+云客服+服务能力

　    国内客服领域主要包括四个沟通通道：电话、官网在线客服、微信公众号/微博、以及APP中的IM通道。

　　国内IM云市场经过几年发展，如今已经被、融云两家公司分割殆尽。云客服领域也形成了、智齿、Udesk三分天下的局面。由于融云不做客服，智齿和Udesk没有IM云，使得成为市场上唯一拥有云通讯能力的客服软件公司。

　　同时，从去年下半年开始，随着流量价格下降、4G网络全面覆盖、以及移动端视频技术的突破，各行业场景化音视频应用呈现井喷，音视频方案在即时通讯和客服场景都满足了一些市场新增需求，比如保险行业的视频人脸验证、车险场景的视频查勘、海关视频报关、110视频报警等。

　　通过IM云、视频云以及全渠道客服软件把控了整个客服工具链，形成了一个完备的刀架。

　　此外，智能客服的本质还是客服。甲方在为客服机器人招标时，不仅看重乙方的基础算法能力及相关指标，更看重乙方能否真正解决业务问题，这就要求乙方具备相应的服务场景拆解能力和业务理解能力。

　　作为一家在云客服领域深耕多年的公司，积累了丰富的客户服务经验，相比单纯卖AI“刀片”的公司，更能够通过产品设计和服务思路真正帮客户解决服务问题，降低客服工作量、提升客服效率、改进客服效果。

 刀片：基于深度学习的AI系统

       “刀架”之上，还磨砺出了一套先进的“刀片”——中文语义分析开放平台及客服机器人系统。

　　客服机器人的核心是知识图谱，在实践中主要包含两部分工作：知识图谱的构建和维护。

　　构建即初期上线的冷启动，甲方一般要考量乙方在没有行业积累的情况下，需要花多长时间、多少投入、需要什么技术和工具支撑，最终能做到什么程度；维护即上线后的知识迭代，由于新知识点层出不穷，同一个知识点又有不同的问法，因此知识库需要持续更新，如果产品不具备很强的知识迭代能力，就会产生极高的维护成本。

　　一些传统客服机器人由于之前采用基于规则的方法，标注量大且难度高，甚至对于某些大客户来说，需要几个人全职每天做知识库的更新维护，而且这些人培训成本高、可替代性差，导致很多客户直呼“客服机器人买得起，用不起”。

　　相比之下，智能客服机器人在单轮对话方面，采用基于深度学习的语义相似度算法和意图模型，通过海量高质量的互联网和行业数据进行训练，大大降低了知识库的构建和维护成本，解决了这一痛点。

　　由于同时拥有客服系统和AI系统，的客服机器人在训练过程中还可以结合实际客服系统中的一些反馈数据，比如消费者对回答的打分、客服总监对人工会话的质检等，进行强化学习和迁移学习，形成了一个AI和客服系统的模型训练、数据采集、标注反馈、训练迭代的完整闭环。

 解决方案：从树立标杆到规模化复制

        有了“刀架”和“刀片”，如何更好地实现商业化落地，才是企业成长的关键。