在上述报告之外，iiMedia Research还曾面向C端用户做过一份智能客服满意度的调查。
最终的结果数据为，在所有调研的用户中，有37.9%用户认为智能客服能解决较少问题，32.9%用户认为能解决较多问题。在此之外，更有20%用户则认为智能客服没有解决任何问题。
换言之，仅有9.2%用户“信任”智能客服能解决绝大多数问题。
但另一组数据却更有意思。即根据T研究和容联七陌发布的《智能客服预见未来&智能客服趋势发展白皮书》数据显示，目前在国内市场中，企业对客服的诉求普遍较高。
其中，有88.6%的企业拥有自己的客服业务，其中38.4%的企业已经将客服搬上了云端，22.1%的企业则基于云端更进一步构建了AI智能客服。
显然，用户的低认同感和企业的高诉求，并不平衡。从某些方面来分析，甚至可以说，企业所部署的智能客服，并不是源于消费者的需求，其出发点是从企业自身的降本增效诉求出发，而非受众。
这似乎违背了客服的本质。
更具体的数字是，在之前某智能客服满意度数据报告显示，如今人们感觉回答生硬机械的占比62.1%，感觉不能准确理解提问的占比52.2%。换言之，大部分智能客服并不具备人工客服的温情，且不能准确地理解用户的提问，更很难做到个性化解决问题。
究其原因，“主要是技术的投入，行业经验的积累这两点起主导作用。”金昌权对产业家说。
诚然如此。从技术的维度来看，智能客服依赖的关键技术领域主要有两个：多通道全链路的连续会话技术和AI及自动化技术能力。这两者都需要足够复杂的算法和流程自动化的技术支持。
另外，虽然智能客服有着先进的功能和超强的服务能力，但距离用户真正掌握应用方案，并在业务场景下真能熟练使用获得预期仍有很大的距离。
因此，智能客服真正赋能客户，还有大量的产业和技术工作要做。
例如，不同行业、不同服务场景下，为客户定制不同的使用策略，再比如通过人工与AI的结合，达到量化和优化劳动力的目的，以及与CRM等其它SaaS生态的业务集成等等。
“智能客服机器人需要数据‘喂养’，数据需要长时间的积累，且不同行业所需要的数据也不一样，这需要智能客服厂商常年持续深耕各个行业。”客服云金昌权表示。在他看来，要做到企业和用户侧的双重需求满足，智能客服需要具备“技术+产业”的双重属性。
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