作為自然語言理解技術最先實現商業化落地的領域，智能客服行業吸引了眾多市場玩家爭相佈局。從傳統呼叫中心廠商、到SaaS雲客服公司、再到客服機器人公司，各類企業都在積極用AI為客服賦能。那麼，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？我們或許能從環信的業務佈局和競爭邏輯中窺知一二。
作者 | 王京京
過去二十多年，中國客服產業經歷了電話客服軟件、網頁在線客服、全渠道SaaS客服、以及智能客服（客服機器人驅動的客服系統）等幾個發展階段。在此過程中，一批傳統呼叫中心廠商逐漸成長為行業巨頭，雲客服SaaS公司經歷幾年廝殺，也跑出了一些頭部企業，客服機器人賽道也早有探路者佔據第一梯隊。
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佈局和發展新型AI技術，以搶食智能客服市場這塊大蛋糕。
做雲通訊起家，後通過SaaS產品切入客服賽道的環信也是智能客服領域的強勢玩家。
2016初，環信就開始組建AI團隊，如今AI技術人員已將近40人。其人工智能研發中心VP李理畢業於北京大學，擁有十多年自然語言處理和人工智能研發經驗，曾主持研發過多款智能硬件問答和對話系統，並在國際會議上發表過多篇深度學習和自然語言處理相關論文。目前，李理主要負責環信中文語義分析開放平臺和智能機器人的設計與研發。
2017年，環信智能客服在保險、證券、教育、物流四大領域樹立了一批標杆客戶，並實現了規模化複製。今年，環信將繼續拓展銀行、航空、運營商等領域大客戶，不斷豐富行業經驗，加速構建壁壘。
談起智能客服賽道上的三類公司，環信CEO劉俊彥用“刀架”和“刀片”做了一個形象的比喻：基礎客服系統是刀架，特點是高粘性業務系統，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。傳統呼叫中心廠商缺乏一個多租戶的、基於雲架構的在線客服系統，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，後磨礪刀片，能夠為客戶提供全套智能客服解決方案。
. 01 .刀架：雲通訊+雲客服+服務能力
國內客服領域主要包括四個溝通通道：電話、官網在線客服、微信公眾號/微博、以及APP中的IM通道。
國內IM雲市場經過幾年發展，如今已經被環信、融雲兩家公司分割殆盡。雲客服領域也形成了環信、智齒、Udesk三分天下的局面。由於融雲不做客服，智齒和Udesk沒有IM雲，使得環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網絡全面覆蓋、以及移動端視頻技術的突破，各行業場景化音視頻應用呈現井噴，環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。
環信通過IM雲、視頻雲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務問題，這就要求乙方具備相應的服務場景拆解能力和業務理解能力。
作為一家在雲客服領域深耕多年的公司，環信積累了豐富的客戶服務經驗，相比單純賣AI“刀片”的公司，環信更能夠通過產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。
. 02 .刀片：基於深度學習的AI系統
“刀架”之上，環信還磨礪出了一套先進的“刀片”——環信中文語義分析開放平臺及客服機器人系統。
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積累的情況下，需要花多長時間、多少投入、需要什麼技術和工具支撐，最終能做到什麼程度；維護即上線後的知識迭代，由於新知識點層出不窮，同一個知識點又有不同的問法，因此知識庫需要持續更新，如果產品不具備很強的知識迭代能力，就會產生極高的維護成本。
一些傳統客服機器人由於之前採用基於規則的方法，標註量大且難度高，甚至對於某些大客戶來說，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，環信智能客服機器人在單輪對話方面，採用基於深度學習的語義相似度算法和意圖模型，通過海量高質量的互聯網和行業數據進行訓練，大大降低了知識庫的構建和維護成本，解決了這一痛點。
由於同時擁有客服系統和AI系統，環信的客服機器人在訓練過程中還可以結合實際客服系統中的一些反饋數據，比如消費者對回答的打分、客服總監對人工會話的質檢等，進行強化學習和遷移學習，形成了一個AI和客服系統的模型訓練、數據採集、標註反饋、訓練迭代的完整閉環。
. 03 .解決方案：從樹立標杆到規模化複製
有了“刀架”和“刀片”，如何更好地實現商業化落地，才是企業成長的關鍵。
中國企業服務公司經過幾年探索，目前已經基本形成共識：做大客戶才是硬道理。而對於大客戶來說，他們一般需要的是“交鑰匙工程”，同一套系統不會面向多家廠商分別採購，這也是為什麼系統集成商一直是客服產業鏈上的強勢存在。
但是，依靠雲計算、大數據、AI等新興技術成長起來的創業公司，大多從單點切入，要跟集成商搶奪話語權，爭奪產業鏈價值，甚至繞過集成商直接服務甲方，只能依靠自身產品和解決方案的不斷完善。不過，值得慶幸的是，集成商在AI來臨後多少顯得有些力不從心，這就給了新興技術公司實現突圍的機會。
環信在這一點上優勢明顯，一方面擁有PaaS層的IM雲和SaaS層的雲客服產品，另一方面也在通過AI技術實現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。比如在線教育行業由於其業務特徵，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，還需要通訊能力，環信在服務這類客戶時，能夠通過多條業務線予以支持。
目前，環信已經形成了在線教育、保險、證券、物流四大行業解決方案，擁有了一批標杆客戶，並實現了規模化複製，同時在銀行、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，環信客服機器人帶來的營收已經佔到環信總體營收的10%，解決方案客單價也在數百萬級別。
劉俊彥指出，軟件產品的折舊期一般是3-5年。2018年，老一代客服機器人系統面臨更新換代，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、物流等在內的大企業將在今年掀起一波智能客服機器人的採購高峰。
因此，能否在今年快速拿下這些行業大客戶，實現規模化複製，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，就要等到三五年後的下一次更新換代了。
. 04 .市場空間：單客服賽道也能長出巨頭
在大客戶戰略的引導下，中國的SaaS企業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，目前仍是行業的熱議話題。
對此，劉俊彥給出了肯定的回答，並且有一套自己的推理邏輯。
他認為，中國客服軟件市場規模在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，天潤融通等雲呼叫中心大概10-20億規模，還有大量的業務系統集成商和行業集成商30-40億，所以總計60到100億。
其次，在線客服領域有一些傳統軟件公司和SaaS公司以及各類系統集成商，大概40-50億的市場規模，所以總體是100-150億。
隨著呼叫中心和客服軟件的雲化，呼叫中心設備廠商的份額會被SaaS雲廠商大面積蠶食，成為產業鏈上的弱勢存在。系統集成商雖然短期內難以被取代，但是長期有被產品型廠商邊緣化的趨勢。
而當設備廠商和集成商逐漸被產品廠商取代，產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，那麼一家的份額就是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。
放眼整個客服產業鏈，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，整個產業鏈大概4000億人民幣。以前客服廠商只跟100億的軟件市場有關係，現在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後，像Salesforce一樣通過併購發展其他業務線，佔據多條賽道。
由此可見，中國企業服務SaaS市場極具想象力。
不過，回到當下，環信要實現各業務線快速增長，還要面對來自各方對手的競爭。如何在資源和行業經驗上打贏系統集成商，如何在IM私有化上拼過融雲，如何在音視頻領域PK聲網，如何在客服上與智齒、Udesk拉開差距、以及如何在AI上應對老牌企業小i機器人等，都是環信衝向巨頭之路上必須要通過的層層關卡。
近期，Jingdata研究院對環信CEO劉俊彥、AI負責人李理、產品負責人李思遠進行了深度訪談，對當前智能客服行業競爭形勢及發展趨勢進行了探討。
Jingdata研究院：從零開始搭建一個新進入行業的知識圖譜一般需要多長時間？
劉俊彥：如果在一個行業有積累，通常我們能夠保證兩週之內上線，如果沒有積累，要看客戶要求的深度、具體需求以及行業特點，所以就比較難說。但是如果現在從零開始要做到現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據，也就無法反哺知識圖譜，這個問題您怎麼看？
劉俊彥：不管是原始數據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，我們可以把關於如何系統化、低成本地構建該行業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，我們的產品化程度不會低於80%。比如在IM方面，我們提供的是“發動機”，如果客戶需要整車，我們會和合作夥伴一起做，但我們只提供“發動機”。
Jingdata研究院：系統集成商在智能客服方面為什麼會力不從心？
劉俊彥：系統集成商其實以前一直做得挺好，跟甲方關係也很好。但是到了AI時代，相關AI的產品的實施要求有很強的專業能力，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裡把東西拿過來，完全靠自己實施往往不能保證交付質量。因為客服機器人系統不像Oracle數據庫，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，最後還得靠丙方，但是丙方通常是一些比較新的互聯網公司，服務意識比較差，很多問題沒辦法解決。
Jingdata研究院：系統集成商為什麼會逐漸被取代？要取代系統集成商存在哪些難點？
劉俊彥：被取代的理由很簡單，就是產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，他們的優勢也很明顯，一方面有深厚的客戶關係，另一方面真的非常懂行業。
Jingdata研究院：對於市場上已經有全套客服系統和AI產品的公司，環信如何打出差異化？
劉俊彥：因為環信是客服領域裡唯一一家擁有IM能力的公司。市場上能夠做到IM千萬級併發的公司只有環信和融雲，融雲又不做客服，所以在這個點上，環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，按照百萬級併發來招標，只要客戶有APP，並且不單獨招標，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：無論是雲客服公司還是智能客服公司，目前都在補足自己的短板，IM雲和客服產品的構建壁壘有多高？
劉俊彥：首先，我們自己做了四年IM，要做成一個千萬級併發的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，有錢、有人半年能搞定，但是要做一個千萬級併發的系統，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。最後，資本願不願意支持也是一個問題，因為IM雲和客服賽道目前基本格局已經定了。
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於客服場景整個技術棧很長，包括分詞、句法分析、糾錯、拼音轉文字、詞向量、實體識別等等一系列的點，每個點都不一定是現在學術界的熱門。比如分詞，有很多現成的算法模塊，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，訓練數據蒐集和準備，訓練調參的工作，哪怕是很優秀的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、沒有標杆案例如何獲客，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：服務雲（Service Cloud）、銷售雲（Sales Cloud）和營銷雲（Marketing Cloud）。我們做的服務雲是進來（inbound)的方向，銷售雲需要進入客戶的銷售管理系統，屬於企業內部的東西，然後營銷是出去的方向。
這三個部分是一個完整連通的鏈條，但是基因不太一樣，服務雲比較偏To C，要求高併發能力和很強的數據處理能力，銷售自動化是一個複雜的業務流轉系統，營銷雲是一個對外的東西。Salesforce三塊都做，但不是三塊都自己做，它是先做銷售雲，後來上市以後買了服務雲和營銷雲。
我覺得中國會出現自己的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，然後買另外兩塊。當然這兩種路徑都有可能實現，但是可能不是現在實現。因為如果要買，首先要變成上市公司，但是中國這些企業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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