中国智能客服行业研究报告
智能客服 研究报告
智能客服研究报告1. 引言智能客服是一种利用人工智能技术实现的自动化服务系统。
它通过机器学习和自然语言处理等技术，能够模拟人类对话，提供高效且个性化的客户服务。
本研究报告旨在分析智能客服的发展现状、应用领域以及未来的发展趋势。
2. 发展现状智能客服在近年来得到了迅猛发展。
目前市场上有许多公司提供智能客服解决方案，如Watson Assistant、Dialogflow等。
这些系统采用了深度学习和强化学习等人工智能技术，能够自动处理大量的客户咨询，并且不断学习优化自身的运行效果。
智能客服已经广泛应用于各个行业中，尤其是电商、银行、电信等领域。
它可以帮助企业节省人力成本，提高客户满意度。
同时，智能客服还能24小时运行，无需休息，能够迅速响应客户的需求。
3. 应用领域3.1 电子商务在电子商务领域，智能客服可以帮助企业处理大量的客户咨询，提高客户服务质量。
智能客服可以根据客户的问题提供准确的回答，还可以根据购物记录和个人偏好，推荐合适的产品和促销活动。
这样不仅促进了销售额的增长，还提升了客户忠诚度。
3.2 金融服务在金融服务领域，智能客服可以协助银行和保险公司处理客户的贷款申请、理赔等业务。
通过智能客服，客户可以方便地获取相关信息，并且得到快速的反馈。
智能客服还可以识别欺诈行为，并提供实时警报，保障用户的资金安全。
3.3 运输和物流智能客服在运输和物流领域也扮演着重要的角色。
它可以协助航空公司、公交公司等处理航班调度、车票预订等问题。
智能客服还可以通过提供实时的运输信息，帮助用户了解物流进展，方便追踪货物。
4. 发展趋势智能客服在未来将继续发展壮大。
以下是一些未来发展趋势的预测：•多模态：智能客服将逐渐支持多种输入和输出方式，如语音、图像、视频等。
用户可以通过不同的方式与智能客服进行交互，提升用户体验。
•个性化服务：智能客服将更加注重个体差异，根据用户的喜好和历史数据提供个性化的服务。
这将使每个用户都能享受到定制化的客户体验。
人工智能研究报告范文
人工智能研究报告范文哎呀，说起人工智能，这可真是个热门话题啊！就拿我最近的一次经历来说吧。
前阵子，我去朋友的公司参观，他们公司正在搞一些和人工智能相关的项目。
一进那办公区，好家伙，到处都是电脑屏幕上跳动的代码和复杂的数据图表。
我朋友负责的是一个关于智能客服的项目。
他跟我详细地介绍起来，那认真劲儿，就像是在介绍自己的宝贝孩子。
他说，这个智能客服可不得了，能同时处理成千上万的客户咨询。
我当时就想，这能行吗？真能跟真人客服一样贴心？朋友带我看了他们的训练过程。
原来，他们要给这个智能客服“喂”大量的数据，各种各样的问题和回答，让它学习、模仿。
我瞅着那一堆堆的数据，脑袋都大了。
然后，他们还有专门的团队来优化算法，让这个智能客服回答得更准确、更迅速。
我就好奇地问朋友：“那万一遇到一些特别奇葩、从来没见过的问题咋办？”朋友笑了笑说：“这就是挑战啊，不过通过不断地更新数据和优化算法，它的应对能力会越来越强。
”我在旁边观察了一会儿，发现他们真的是一丝不苟。
每一个细节都不放过，哪怕是一个小小的标点符号错误，都要重新调整。
接着，朋友给我演示了智能客服的实际应用。
我故意提了几个刁钻的问题，嘿，还真别说，大部分都回答得有模有样。
但也有那么一两个，感觉回答得有点生硬，不太能理解我的真正意图。
从朋友公司出来后，我一路上都在想这个事儿。
人工智能确实厉害，能帮我们解决很多问题，提高效率。
可它也不是万能的呀，还是有些地方比不上咱们真人的灵活和情感。
比如说，当你心情不好的时候，跟真人客服吐槽，人家能给你几句暖心的安慰，这智能客服能吗？估计就只会按照设定好的程序回答，感受不到你的那份失落和无奈。
再比如，有时候我们说话可能不太准确，或者有点含糊，真人客服能通过语气、语境去猜你的意思，智能客服就不一定行了。
回到家，我上网查了更多关于人工智能的资料。
发现它在医疗、交通、教育等好多领域都有应用。
在医疗方面，能帮助医生诊断疾病，分析大量的病历数据；在交通领域，可以优化交通流量，减少拥堵；在教育里，能为学生提供个性化的学习方案。
客服现状研究报告
客服现状研究报告
根据最近的客服现状研究报告，以下是一些关键发现和观察：
1.自助服务的普及：越来越多的消费者倾向于自助服务，比如
使用自助终端、在线聊天机器人等。
这种趋势减少了客服人员的工作量，但也需要公司提供更先进和用户友好的自助服务工具。
2.多渠道支持的重要性：消费者现在期望能够通过各种渠道与
客服团队联系，包括电话、电子邮件、社交媒体和在线聊天等。
提供多渠道支持能够满足不同顾客需求并提升用户满意度。
3.人工智能和自动化的应用：人工智能和自动化技术在客服行
业中的应用逐渐增多。
智能语音助手和聊天机器人能够快速解答常见问题，提供基本的客户支持，并将复杂问题转给人工客服。
这种技术的引入提高了效率和响应速度。
4.员工培训的重要性：客服团队的员工培训非常重要。
他们需
要具备良好的沟通能力、产品知识和解决问题的技能，以便有效地与顾客互动并解决问题。
企业需要在员工培训上投入足够的资源，以提升服务质量。
5.数据分析的应用：通过数据分析，企业可以更好地了解客户
需求和行为模式。
这些信息可以帮助企业改进产品和服务，提高客户满意度。
数据分析也可以用于监测客服团队的绩效，并提供针对性的培训和改进措施。
总的来说，客服现状研究报告指出，随着技术的发展和消费者期望的变化，客服行业也在不断发展和演变。
企业需要关注自助服务、多渠道支持、人工智能和自动化技术、员工培训以及数据分析等方面，以提供更好的客户体验和服务质量。
智能客服行业发展现状
智能客服行业发展现状
智能客服行业是指通过人工智能技术和机器学习算法，实现自动化处理客户咨询、解决问题和提供服务的系统。
智能客服行业的发展现状可以从以下三个方面来介绍。
首先，智能客服技术的快速发展。
随着人工智能技术的不断进步，智能客服系统在语音识别、自然语言处理、知识图谱等关键技术上取得了显著突破。
如今，智能客服系统已经可以实现语音识别、语义分析和问题解答等基本功能，能够与人类进行流畅的对话。
人工智能技术的快速发展为智能客服行业带来了巨大的机遇和潜力。
其次，智能客服市场的迅猛增长。
智能客服行业在金融、电子商务、物流、通信等行业得到了广泛的应用。
随着企业对客户服务质量的要求越来越高，智能客服系统受到了越来越多企业的青睐。
根据市场研究报告，智能客服市场规模已经达到数百亿元，预计未来几年还将持续增长。
再次，智能客服系统的问题与挑战逐渐凸显。
虽然智能客服系统在一定程度上能够取代传统的人工客服，但仍面临一些问题和挑战。
首先，智能客服系统在处理复杂问题和情感交流方面仍有不足之处，无法取代人工客服的全部工作。
其次，智能客服系统的准确率和可信度需要进一步提高，以提供更好的客户服务质量。
此外，智能客服系统的适应性和灵活性也是一个挑战，每个企业的业务需求和用户需求都有所不同，智能客服系统需要能够快速定制和个性化。
总结起来，智能客服行业正在取得快速发展，技术不断进步，并得到越来越多企业的应用。
虽然面临一些问题和挑战，但智能客服行业具有广阔的市场前景和发展空间，有望成为未来客户服务领域的重要一环。
2024年智能客服系统市场调研报告
2024年智能客服系统市场调研报告引言智能客服系统是一种通过结合人工智能与客服技术的系统，旨在提供更高效、更智能的客户服务体验。
随着人工智能技术的飞速发展，智能客服系统在各个行业得到了广泛应用。
本报告旨在对智能客服系统市场进行调研，从市场规模、竞争格局、发展趋势等多个方面进行分析，为相关企业在智能客服系统市场的进一步发展提供参考。
市场规模分析智能客服系统在近年来逐渐成为企业客户服务的重要组成部分。
根据市场研究机构的数据显示，智能客服系统市场在过去五年中保持了快速增长的势头。
预计在未来几年内，该市场将继续保持高速增长。
市场规模方面的数据显示，2019年智能客服系统市场的总体规模约为XX亿美元，到2024年预计将达到XX亿美元。
这一市场增长的主要驱动力是企业对提高客户服务效率和降低成本的需求。
竞争格局分析智能客服系统市场竞争激烈，主要参与者包括国内外的软件开发商、IT服务提供商以及通信运营商等。
目前市场上存在较多的智能客服系统供应商，但市场份额较大的主要为少数几家领先企业。
根据数据显示，目前智能客服系统市场的主要参与者包括ABC公司、XYZ公司以及123公司等。
这些企业凭借其自身的技术实力和市场资源，在智能客服系统市场中占据较大的份额。
发展趋势分析智能客服系统市场在未来将持续向着更加智能化和个性化的方向发展。
以下是未来发展趋势的几个主要方面：1.人工智能技术的进一步应用：随着人工智能技术的不断发展，智能客服系统将进一步提升其语义理解、自动学习和自动推荐等功能，以更好地满足客户需求。
2.多渠道服务的整合：随着互联网和移动互联网的普及，客户渠道呈现多样化趋势。
智能客服系统将进一步整合各种渠道，为客户提供一致的服务体验。
3.数据驱动的智能决策：通过对客户数据的分析和挖掘，智能客服系统将能够为企业提供更有效的决策支持，帮助企业优化运营和提升客户满意度。
4.人机协同的智能客服：智能客服系统将更多地融合人工智能和人工客服的优势，实现人机协同，提供更高效的客户服务。
智能服务可行性研究报告
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，智能服务正逐渐成为各行业的热门话题。
从智能家居到智能客服，智能服务已经渗透到我们生活的方方面面。
在这个背景下，我们进行了智能服务可行性研究，旨在探讨智能服务的发展趋势、应用范围以及未来发展方向，为企业和政府提供决策支持。
二、智能服务的概念与特点智能服务是指利用人工智能技术为用户提供个性化、智能化的服务。
它具有以下特点：自动化、智能化、个性化、便捷化。
通过智能算法和大数据分析，智能服务能够快速获取用户需求并做出相应的响应。
三、智能服务的应用领域1. 智能家居：智能音箱、智能家电等智能设备已经普及到家庭生活中，帮助用户实现智能化管控家居设备。
2. 智能客服：各大企业借助人工智能技术实现智能客服系统，提高客户服务质量和效率。
3. 智能医疗：利用人工智能技术提高医疗效率，帮助医生进行诊断和治疗。
4. 智能交通：智能交通系统能够实现车辆自动驾驶、交通信号优化等功能，提高交通效率和安全性。
5. 智能金融：利用人工智能技术对用户的财务数据进行分析，提供个性化的理财建议。
四、智能服务的优势与挑战1. 优势：（1）提高效率：智能服务能够帮助企业实现自动化、智能化的管理，提高工作效率。
（2）提升用户体验：通过个性化的服务，满足用户的需求，提升用户体验。
（3）降低成本：智能服务能够降低企业运营成本，提高盈利能力。
2. 挑战：（1）安全性问题：智能服务涉及用户的个人信息，安全风险较大。
（2）技术壁垒：智能服务需要借助先进的人工智能技术，企业要花费大量资源进行研发。
（3）法律法规：智能服务涉及用户数据的收集和使用，需遵守相关法律法规。
1. 多元化发展：智能服务将与大数据、云计算、物联网等技术结合，向多元化发展。
2. 个性化服务：智能服务将更加注重用户的个性化需求，提供更精准的服务。
3. 行业整合：智能服务将推动不同行业之间的整合，形成新的商业模式。
4. 人机合作：智能服务将更多地实现人机合作，提高工作效率。
人工智能行业市场调研报告应用场景和发展趋势
人工智能行业市场调研报告应用场景和发展趋势人工智能行业市场调研报告应用场景和发展趋势概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是近年来兴起的一项重要技术，具有广泛的应用前景。
本报告旨在对人工智能行业的应用场景和发展趋势进行深入研究，并为相关行业提供参考和决策支持。
一、人工智能的应用场景1. 自动驾驶自动驾驶是人工智能在交通领域的重要应用场景。
通过使用传感器、摄像头和深度学习算法，汽车能够实现自主导航、避免碰撞和智能交通管理。
自动驾驶技术的成熟将极大地提高交通安全性，并给出行带来便利。
2. 金融风控人工智能在金融领域扮演着重要角色，可通过数据挖掘和机器学习算法对客户行为进行预测和风险评估，进而减少金融风险。
人工智能在欺诈检测、信用评估和投资建议等方面的应用，将提高金融行业的效率和安全性。
3. 医疗诊断人工智能在医疗领域具有广阔的应用前景。
通过分析大量病例数据和图像，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
此外，通过智能监测设备的使用，人工智能还可以实现远程医疗和慢性病管理。
4. 智能家居智能家居是人工智能在家庭领域的应用之一。
通过与家电设备的连接，人工智能可以根据家庭成员的习惯和需求，自动调节温度、照明和电器设备的使用，提高居家生活的舒适性和便利性。
5. 客服机器人客服机器人是人工智能在服务行业的应用领域。
机器人可以通过语音识别和自然语言处理技术，与客户进行交流并提供解答和引导。
客服机器人的应用将提高服务效率和用户体验，节省企业成本。
二、人工智能行业发展趋势1. 数据驱动数据是人工智能的核心驱动力。
未来，人工智能行业将更加关注数据的采集、存储和处理。
同时，随着数据隐私和安全问题的日益重视，相关规范和法律也将得到进一步完善。
2. 多领域融合人工智能行业将与其他行业深度融合，产生更多的创新应用。
例如，在人工智能和物联网的结合中，智能家居、工业自动化等领域将迎来更加智能化和自动化的发展。
人工智能技术服务专业调研报告
人工智能技术专业调研报告目录一、人工智能的主要研究范畴21.1自然语言处理21.2计算机视觉21.3深度学习2二、人工智能目前最广泛的应用32.1人工智能在医疗卫生服务中的应用32.2人工智能在基层医疗卫生服务中的应用42.3人工智能技术在护理领域的应用42.4人工智能在心脏磁共振成像中的应用52.5人工智能技术在文教娱乐领域中的应用52.6人工智能技术在教育行业中的应用52.7人工智能技术在出版行业中的应用62.8人工智能技术在图书馆的应用62.9人工智能技术在制造业和服务行业中的应用71.10人工智能技术在纺织行业的应用72.11人工智能技术在炼化领域的应用82.12人工智能技术在客服系统的应用82.13人工智能技术在银行业的应用92.14人工智能技术在食堂配餐系统的应用9三、人工智能的发展前景9四、专业培养目标101、人工智能技术方向培养目标10五、培养模式及特色111、采用“三段式”+“三明治”+三学期制培养模式112、专业特色12（1）课程设置与培养内容面向行业、企业需求12（2）构建了个性化人才培养体系12六、主干学科、主要课程、专业核心课程13七、专业建设模块13“人工智能”这一概念1956年在达特茅斯会议上被首次提出，到现在已经有了60多年的发展历程。
人工智能是一门交叉、广泛的科学，它的研究目的是使机器能够像人类一样识别、学习、思考。
随着互联网技术的高速发展，人工智能技术不断革新，应用领域不断扩大。
人工智能的发展曲折起伏，在其发展的早期取得如机器定理证明等一些成果，这些成果激励人们对人工智能领域有了更高的期望，然而由于理论技术的局限，人们提出了一些不合理的目标，翻译机器闹出的笑话等失败的研究使得人们的预期落空。
20世纪70年代初到80年代中，通过模拟人类专家的知识和经验去解决特定问题的专家系统应用在化学、医疗等领域，实现了人工智能从理论到实际应用的重大突破；紧接着人工智能技术迎来发展的低迷期，专家系统知识储备不足、分析问题方式单一等问题暴露出来；1997年，深蓝计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2011年至今，随着大数据、云计算、物联网等快速发展，以神经网络为基础的人工智能技术极大地促进了科学转化为应用，图像识别、语音识别、无人驾驶等迎来前所未有的发展高潮。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中国智能客服行业研究报告鲸准研究院2018.05目录智能客服行业概述1. 研究背景、目标及范围2. 中国客服软件发展历程23智能客服行业发展现状分析1. 客服行业产业链格局及演化趋势分析2. 中国客服行业规模及市场空间分析3. 智能客服行业投融资现状分析4. 智能客服行业厂商背景类型分析5. 智能客服行业厂商客户战略及业务模式分析6. 智能客服行业竞争及成长逻辑分析7. 智能客服行业产品及服务类型8. 智能客服典型细分产品及市场情况分析9. 智能客服产品应用领域分析智能客服行业典型公司分析1. 小i机器人2. 追一科技3. 云问科技4. 小能科技5. 智齿客服6. 环信7. 容联七陌8. 极限元5 鸣谢名单及鲸准介绍1. 鸣谢名单2. 鲸准产品定位3. 鲸准数据来源4. 鲸准研究院4 智能客服行业当前问题及未来发展趋势分析1. 智能客服行业当前核心问题分析2. 智能客服行业未来发展趋势分析智能客服行业概述. 研究背景、目标及范围2. 中国客服软件发展历程1.1 研究背景、目标及范围智能客服行业现状如何？去向何方？研究背景近两年来，人工智能技术在各行各业加速落地。
相比语音识别和计算机视觉，自然语言处理（NLP）技术一直以来被认为是成熟度相对较低的AI技术分支。
不过，尽管NLP在开放域环境中表现不佳，但对于限定场景来说，NLP及其背后的知识图谱技术却能发挥出巨大价值。
作为企业客户关系管理（CRM）的重要组成部分，客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位。
但是，长久以来，客服行业都存在诸多痛点，客服人员流动性大、培训成本高、客服效果难以把控、大量重复性问题过度消耗人工客服，同时，如何提升售前转化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等，都是各类企业面临的普遍问题。
早期客服机器人的出现在一定程度上解决了简单重复性问题，而深度学习算法的应用又降低了客服机器人所依赖的知识库构建和维护成本的大幅下降，加上大数据分析和智能语音技术在客服场景深入应用，AI正在变革客服行业的原有业态。
研究目标基于这一背景，鲸准研究院系统调研了国内最具代表性的智能云客服及客服机器人创业公司，旨在通过对客服市场发展历程、产业链、主要玩家、业务模式、竞争逻辑、应用领域、典型公司以及未来发展趋势等进行分析，为您解答以下问题：Ø客服软件经历了怎样的演变？背后驱动力是什么？当前产品形态如何？Ø 智能客服企业所在的产业链构成是怎样的？格局会如何演化？Ø 智能客服行业的投融资现状如何？市场空间有多大？Ø 智能客服行业有哪些类型的公司以及不同的业务模式？孰优孰劣？Ø 当前智能客服市场的竞争现状如何？竞争逻辑是什么？Ø 智能客服产品的应用领域有哪些？分别具有怎样的特点和问题？Ø 智能客服行业当前主要玩家发展情况如何？分别具有怎样的优劣势？Ø 智能客服产业未来会呈现怎样的发展趋势？背后的逻辑是什么？智能客服行业现状如何？去向何方？研究范围本报告中所提到的“智能客服行业”是指包括国内涉足客服机器人市场的云客服厂商以及专注客服机器人的厂商所在的新兴客服软件市场，典型公司分析也以上述两类公司为主。
1.2 中国客服软件发展历程技术驱动客服软件从单一渠道向多渠道、智能化方向发展客户服务的概念来源于美国，最早是在1956年由泛美航空公司推出客服中心，用于客户机票预订。
此后随着A T&T推出首个用于电话营销的外呼中心，以及Rockwell发明自动呼叫分配（ACD），这种通过电话进行客服、营销以及其他商业活动的服务形式才逐渐在全球被推广开来。
90年代末，以呼叫中心为主的客服系统进入中国，而后随着互联网、移动互联网、云计算、AI等技术的应用普及演化出多种形态。
总体来看，中国客服软件市场大致经历了三个发展阶段：传统呼叫中心软件、PC网页在线客服+传统客服软件、云客服+客服机器人的智能客服阶段。
2000年以前，互联网尚未普及，客服主要以电话沟通为主。
2000-2010年间，得益于计算机技术、计算机电话集成技术（CTI）、网络技术、多媒体机技术以及CRM、BI、ERP、OA等企业信息化应用的集成，客服系统跳出单一的电话沟通，出现了网页在线客服等多种客服渠道。
而过去近十年，移动互联网、云计算、大数据和AI技术的发展又将传统呼叫中心和客服软件带入了SaaS和智能化时代，一方面全新的SaaS模式使得企业搭建客服中心的成本大大降低，产品功能更加丰富，应用场景也从客服延伸到了销售、营销等多个环节，另一方面，客服机器人通过辅助人工，以及回答简单重复性问题，大大提高了人工客服的工作效率。
同时，AI也在从各个环节上变革着企业客服的交互方式，加速线上线下客服的智能化升级。
未来，随着AI在客服领域的应用逐渐深化，并渗透到企业服务的其他环节，将为现有企业客户服务、管理、营销、销售体系带来更多颠覆性变革。
智能客服行业发展现状分析客服行业产业链格局及演化趋势分析2. 中国客服产业规模及市场空间分析3. 智能客服行业投融资现状分析4. 智能客服行业厂商背景类型分析5. 智能客服行业厂商客户战略及业务模式分析6. 智能客服行业竞争及成长逻辑分析7. 智能客服行业产品及服务类型8. 智能客服典型细分产品及市场情况分析9. 智能客服产品应用领域分析2.1 客服行业产业链格局及演化趋势分析积累技术，深耕行业，中游产品厂商向产业链上下游延伸与大多企业信息化产业类似，客服软件行业也呈现出从上游基础设施厂商、到上中游技术厂商、中游产品服务厂商、再到中下游系统集成商的产业链构成。
不过，新兴技术的出现往往会改变一个行业的产业链格局，客服行业也不例外，智能客服公司正通过SaaS和AI 技术重塑客服行业原有产业链格局。
由上图可见，上游基础设施环节主要由IaaS云计算厂商、电信运营商以及硬件设备厂商构成。
随着SaaS模式逐渐普及，早期提供呼叫中心硬件设备的厂商已经延伸到中下游，为外企、国企等大型客户提供本地客服中心解决方案。
中上游技术提供商主要包括PaaS层云通讯公司和AI语音技术公司。
云通讯公司为客服产品厂商提供上层通讯和呼叫中心能力，智能语音技术公司为呼叫中心及产品公司提供语音识别、合成、声纹质检等较底层的智能语音技术。
中游客服产品提供商包括云客服、客服机器人厂商，以及成立较早的传统呼叫中心和客服软件厂商，不过，后者的份额正在被云客服公司蚕食。
AI方面，云客服厂商早期多使用客服机器人厂商的AI技术，近两年纷纷开始自研AI技术，以提升对客服机器人核心技术的把控能力。
中下游的IT软件及系统集成商多存在于一些传统行业领域，产品公司要服务这些行业的大客户一般很难绕开集成商，或者需要与他们正面竞争。
由于集成商在垂直行业具有很强的客户关系和服务经验，因此目前产业链地位仍然较强。
2.1 客服行业产业链格局及演化趋势分析智能客服公司做深产品和服务，传统集成商将逐渐被边缘化从当前客服产业链构成情况来看，上游基础设施环节已经发展成熟，少数巨头垄断市场。
未来，他们会继续向下游延伸，构建企业服务生态。
上中游AI技术提供商除了科大讯飞较为强势，其他智能语音技术创业公司由于所切产业链环节较小，且规模较小，因此地位较弱。
未来，他们需要在垂直应用场景深耕，向产品、服务和解决方案延伸。
中游客服产品提供商中，云客服厂商经过几年竞争，头部几家已脱颖而出，但仍未长出巨头，竞争依然激烈。
与此同时，为了摆脱对客服机器人厂商的技术依赖，云客服厂商在过去一两年纷纷开始自研AI技术，同时整合产品和服务经验，通过提供行业解决方案，向下游延伸，以提升产业链地位和价值空间。
客服机器人厂商由于直接提供产品/服务，因此在具备高壁垒的同时，也拥有比上中游AI技术公司更强的话语权，但相比提供全套产品的云客服公司，地位又相对较弱。
未来，他们既可以补足其他客服产品，与云客服厂商竞争，也可以用AI帮助企业做智能化转型，实现换维竞争。
传统行业IT软件及系统集成商虽然依靠稳固的大客户关系以及丰富的行业经验，在产业链上具备较强的话语权，但如果不能积极拥抱新技术，提升服务，未来市场地位也岌岌可危，尤其是单纯的集成商目前话语权已经在逐渐减弱。
随着智能客服公司陆续入局大客户市场，逐渐将产品和服务做细做深，他们已经有机会直接服务行业大客户，而传统集成商由于其固有的交付模式，以及在新兴技术上的落后——缺乏AI技术，无法积累数据，也无法提供深度分析运营服务，未来会逐渐被中游的智能客服厂商边缘化。
不过，由于企业服务市场整体节奏较慢，AI从技术到产品再到应用价值的凸显以及大范围的市场认可，还需要时间，因此，这一过程也不会太快。
2.2 智能客服产业规模及市场空间分析云客服厂商与传统软件厂商争夺百亿市场规模根据前述产业链分析，当前中国客服软件市场主要由电信运营商、呼叫中心设备厂商、传统呼叫中心厂商、传统客服软件厂商、系统集成商、云客服SaaS厂商、客服机器人厂商等构成。
首先，将云客服企业所在的存量市场分成语音呼叫中心和在线客服两块来看。
呼叫中心市场中，运营商话费规模在10-20亿之间，呼叫中心设备厂商占10-20亿左右规模，传统呼叫中心厂商占10-20亿规模，业务系统集成商和行业集成商占30-40亿规模，总计60到100亿市场规模。
其次，在线客服领域，传统软件公司和SaaS公司各占10亿左右规模，各类系统集成商占10-20亿规模，总计约40-50亿市场规模。
因此中国客服软件当前存量市场规模在100-150亿人民币。
目前看来，云客服厂商所占份额仍然较小。
要在现有客服软件存量市场上争夺，就需要与服务大客户的呼叫中心设备厂商、传统呼叫中心、传统客服软件厂商、甚至规模庞大的系统集成商正面竞争，而抢夺的重点不在云客服厂商所擅长的互联网领域，而在于传统行业。
因为互联网行业服务较浅，且大公司自研客服系统，中小企业付费能力较弱，不足以将云客服厂商养成巨头。
而对传统行业大客户的争夺一方面靠过硬的技术和产品实力，另一方面还要依赖资源和服务水平，这对于才发展几年的云客服厂商来说挑战重重。
2.2 智能客服产业规模及市场空间分析AI将为智能客服厂商释放500-800亿市场空间目光移到增量市场。
由于客服人员招人难、培训成本高、流动性大，不易管理，而客服机器人可以全天24小时工作，还能通过实时数据反馈不断学习，企业有足够的动力用客服机器人取代一部分人工客服。
根据智能客服厂商给出的数据，客服机器人正在以40-50%的比例替代人工客服工作。
中国大约有500万全职客服，以年平均工资6万计算，再加上硬件设备和基础设施，整体规模约4000亿人民币。
按照40-50%的替代比例，并排除场地、设备等基础设施以及甲方预算缩减，大概会有200-300亿规模留给智能客服公司。