文章摘要：有超過(guò)50%企業(yè)的核心訴求是，智能客服可以在大量繁雜的業(yè)務(wù)咨詢中響應(yīng)。這些企業(yè)的需求，隨著人工智能（AI）的快速發(fā)展推動(dòng)下，逐步得到解決，目前智能客服在應(yīng)用中已經(jīng)能夠解決85%的常見(jiàn)問(wèn)題，且其花費(fèi)是人工...

有超過(guò)50%企業(yè)的核心訴求是，智能客服可以在大量繁雜的業(yè)務(wù)咨詢中響應(yīng)。

這些企業(yè)的需求，隨著人工智能（AI）的快速發(fā)展推動(dòng)下，逐步得到解決，目前智能客服在應(yīng)用中已經(jīng)能夠解決85%的常見(jiàn)問(wèn)題，且其花費(fèi)是人工客服支出的10%。

智能客服迎來(lái)大爆發(fā)。頭豹研究院數(shù)據(jù)顯示，2025年，中國(guó)智能客服市場(chǎng)規(guī)?；?qū)⑼黄?02.5億元，2020-2025年CAGR達(dá)35.8%。此外，市場(chǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)更是預(yù)測(cè)智能客服市場(chǎng)將達(dá)到500億~800億元。

其中，自然語(yǔ)言處理、架構(gòu)化知識(shí)庫(kù)、語(yǔ)音交互技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)是中國(guó)智能客服商業(yè)化的核心技術(shù)。

智能客服是第一新聲持續(xù)關(guān)注的高科技高成長(zhǎng)賽道，曾報(bào)道《智能客服2.0時(shí)代激戰(zhàn)，面臨技術(shù)、數(shù)據(jù)、混戰(zhàn)三座大山》（點(diǎn)擊閱讀）。同時(shí)，在今年10月，【第一新聲】特聯(lián)合【天眼查】啟動(dòng)的“數(shù)字中國(guó)”系列之“2021年中國(guó)高科技高成長(zhǎng)企業(yè)系列榜單”。

本篇文章是我們聚焦智能客服頭部企業(yè)沃豐科技，進(jìn)行的采訪調(diào)研，探討一系列問(wèn)題：AI技術(shù)到底應(yīng)用于智能客服的哪些環(huán)節(jié)？面對(duì)垂直行業(yè)場(chǎng)景、專(zhuān)有行業(yè)名詞，識(shí)別效果如何？國(guó)內(nèi)智能客服企業(yè)如何將AI技術(shù)貫徹到產(chǎn)品之中？

1.AI推動(dòng)中國(guó)智能客服高速發(fā)展，CAGR達(dá)35.8%

從1956年“人工智能”（AI）概念首次被提出至今，人工智能發(fā)展已經(jīng)歷經(jīng)60余年，經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮，當(dāng)前正處于第三次發(fā)展浪潮之中。?AI的理論和技術(shù)正在飛速發(fā)展，其中在語(yǔ)音識(shí)別、文本識(shí)別、視頻識(shí)別等感知領(lǐng)域取得了突破，成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)。
例如在語(yǔ)音識(shí)別方面，早在1952年，貝爾實(shí)驗(yàn)室就創(chuàng)造了一臺(tái)名為Audrey的機(jī)器，能夠以 90%的準(zhǔn)確度理解數(shù)字0-9，但這個(gè)準(zhǔn)確度僅在機(jī)器發(fā)明者發(fā)言時(shí)可以達(dá)到。

到了80年代，語(yǔ)音識(shí)別研究進(jìn)一步走向深入，隱馬爾科夫模型（HMM）技術(shù)的成熟和不斷完善，并最終成為語(yǔ)音識(shí)別的主流方法；以知識(shí)為基礎(chǔ)的語(yǔ)音識(shí)別的研究日益受到重視；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用研究興起。

90年代，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?，在建立模型、提取和?yōu)化特征參數(shù)方面取得了突破性的進(jìn)展，使系統(tǒng)具有更好的自適應(yīng)性。這個(gè)時(shí)期，出現(xiàn)了許多具有代表性的產(chǎn)品。例如IBM公司研發(fā)的漢語(yǔ)ViaVoice系統(tǒng)，以及Dragon工司研發(fā)的DragonDictate系統(tǒng)，都具有說(shuō)話人自適應(yīng)能力，能在用戶使用過(guò)程中不斷提高識(shí)別率。

21世紀(jì)之后，深度學(xué)習(xí)技術(shù)促進(jìn)了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用的廣泛發(fā)展，極大地提高了識(shí)別精度。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在手機(jī)、家電、游戲機(jī)等嵌入式設(shè)備中得到了大量應(yīng)用，主要應(yīng)用于語(yǔ)音的控制以及文本內(nèi)容的輸入中。

語(yǔ)音識(shí)別經(jīng)歷了從2012年的DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）引入時(shí)的Hybrid HMM結(jié)構(gòu)，再到 2015年的CTC算法，而后到2018年的 Attention 相關(guān)結(jié)構(gòu)的研究熱點(diǎn)。

語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域技術(shù)研究發(fā)展趨勢(shì)

與此同時(shí)，深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)芯片和算法取得突破，ASR（語(yǔ)音識(shí)別，Automatic Speech Recognition）、NLP（自然語(yǔ)言處理Natural Language Processing）和 TTS（語(yǔ)音合成，Text-To-Speech）也在過(guò)去迅速進(jìn)步，大幅降低了語(yǔ)音識(shí)別的單詞錯(cuò)誤率。

近年來(lái)，在全球AI相關(guān)技術(shù)蓬勃發(fā)展的情況下，推動(dòng)著智能語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)進(jìn)入規(guī)?；罡?，并保持快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

《2020~2021中國(guó)語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》顯示，2020年，全球智能語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)規(guī)模約為203億美元，預(yù)計(jì)2021年產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)250億美元。我國(guó)智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，2020年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)217億元，同比增長(zhǎng)31%，預(yù)計(jì)2021年可達(dá)到285億元，同比增速達(dá)到44%。

受底層AI技術(shù)如NLP、深度學(xué)習(xí)、ASR等逐步完善，客服向智能化方向發(fā)展。我國(guó)的智能客服未來(lái)5年呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

頭豹研究院數(shù)據(jù)顯示，2020年，中國(guó)智能客服行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模為30.1億元，同比增長(zhǎng)88.1%，預(yù)計(jì)2025年，智能客服市場(chǎng)規(guī)?；?qū)⑼黄?02.5億，2020-2025年CAGR達(dá)35.8%。

面對(duì)龐大的市場(chǎng)和企業(yè)的需求，智能客戶行業(yè)也涌現(xiàn)了不少企業(yè)。第一新聲根據(jù)天眼查搜索“智能客服”出現(xiàn)948家。同時(shí)，資本也對(duì)客服行業(yè)的投資熱情持續(xù)高漲，第一新聲根據(jù)IT桔子不完全統(tǒng)計(jì)，2021年僅僅智能客服相關(guān)企業(yè)融資至少有16起。

不過(guò)，目前國(guó)內(nèi)智能客服行業(yè)已經(jīng)過(guò)了盲目競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，市場(chǎng)上成功留下的玩家有三類(lèi)，一是比較新興的SaaS客服公司，例如沃豐科技Udesk；二是聚焦客服智能化的技術(shù)公司；三是BAT等大廠做的智能客服產(chǎn)品。

其中，沃豐科技成立于2014年，目前已從單一的智能客服公司，成長(zhǎng)為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的AI驅(qū)動(dòng)的客戶服務(wù)、CRM和客戶體驗(yàn)解決方案提供商。

2.沃豐科技定制行業(yè)語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)95%以上

沃豐科技以智能客服Udesk產(chǎn)品起家，并憑此在行業(yè)內(nèi)取得頭部地位。共完成7輪近7億元的融資成績(jī)，包括老虎環(huán)球基金、Coatue、君聯(lián)資本、DCM等知名機(jī)構(gòu)。
沃豐科技并沒(méi)有滿足于此，一直在持續(xù)進(jìn)化。目前，公司除了Udesk，還有AI智能化產(chǎn)品線GaussMind、銷(xiāo)售服務(wù)一體化平臺(tái)ServiceGo、基于企業(yè)微信的微豐SCRM、智能客戶體驗(yàn)管理CEM CusBridge。

其中，GaussMind是沃豐科技的智能化產(chǎn)品線，主攻語(yǔ)音語(yǔ)義融合技術(shù)，自研領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)設(shè)施“原心引擎”（NLP-PaaS、ASR），打造了“AI產(chǎn)品應(yīng)用”文本機(jī)器人、留資機(jī)器人、語(yǔ)音機(jī)器人（外呼機(jī)器人、呼入機(jī)器人）、虛擬數(shù)字人、智能質(zhì)檢、智能會(huì)話分析、企業(yè)微信會(huì)話分析、智能坐席助手、智能拓客，“AI知識(shí)中臺(tái)”企業(yè)搜索、KCS知識(shí)庫(kù)、知識(shí)圖譜，以及“AI模塊化開(kāi)發(fā)平臺(tái)”用戶/產(chǎn)品畫(huà)像、智能推薦、智能營(yíng)銷(xiāo)，通過(guò)“產(chǎn)品應(yīng)用+知識(shí)中臺(tái)+模塊化開(kāi)發(fā)平臺(tái)”的閉環(huán)AI技術(shù)，全面助力企業(yè)打造營(yíng)銷(xiāo)、管理、服務(wù)等場(chǎng)景的AI原生體驗(yàn)。

GaussMind語(yǔ)音機(jī)器人打通客戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，持續(xù)將問(wèn)題話術(shù)、知識(shí)庫(kù)、工單等具有顯著行業(yè)特點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)引入識(shí)別引擎，實(shí)現(xiàn)模型定制化訓(xùn)練，讓系統(tǒng)像人一樣在限定場(chǎng)景下做識(shí)別，提升語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率；針對(duì)中文多音字的現(xiàn)象，語(yǔ)音識(shí)別引擎不僅輸出識(shí)別結(jié)果，同時(shí)輸出多候選，以及音節(jié)序列，為語(yǔ)義模型提供豐富的語(yǔ)義信息。

在語(yǔ)義識(shí)別方面，GaussMind語(yǔ)音機(jī)器人通過(guò)用戶垂直場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)模型自然語(yǔ)言理解模型，不僅能夠獲得高意圖識(shí)別準(zhǔn)確率，同時(shí)結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別引擎輸出的識(shí)別結(jié)果、多候選以及音節(jié)序列，語(yǔ)義模型具有一定對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的容錯(cuò)能力，極大提升了語(yǔ)義識(shí)別模型的魯棒性。

沃豐科技人工智能高級(jí)算法專(zhuān)家Aaron介紹，“原心引擎”是針對(duì)語(yǔ)音交互場(chǎng)景做的技術(shù)方案，主要包括NLP、ASR等技術(shù)。

傳統(tǒng)語(yǔ)義交互的方式是，音頻經(jīng)過(guò)信道傳輸，送給ASR系統(tǒng)做識(shí)別，ASR系統(tǒng)將識(shí)別結(jié)果輸出給NLP模塊，再由NLP模塊進(jìn)行意圖判斷并反饋給用戶，整個(gè)過(guò)程是一個(gè)單向的，各系統(tǒng)模塊串聯(lián)的過(guò)程。

從整個(gè)交互過(guò)程可以看到，在語(yǔ)音交互場(chǎng)景下，影響語(yǔ)義識(shí)別率的因素有多個(gè)方面。例如傳遞過(guò)程信息損失，任何系統(tǒng)在信息傳遞過(guò)程均有損失；ASR與NLP模塊相互獨(dú)立，僅僅通過(guò)轉(zhuǎn)寫(xiě)的文字序列進(jìn)行溝通，信息量太少；機(jī)器人無(wú)語(yǔ)境，無(wú)上下文。

這幾個(gè)方面的因素導(dǎo)致了語(yǔ)義識(shí)別仍具有很大的提升空間，針對(duì)以上的問(wèn)題，沃豐科技自研“原心引擎”，融合語(yǔ)音語(yǔ)義，讓語(yǔ)音溝通無(wú)障礙，目標(biāo)是讓機(jī)器像人類(lèi)一樣去理解、去思考。

“原心引擎”主要從4個(gè)方面提升系統(tǒng)性能。

一是情景重現(xiàn)，讓機(jī)器人在場(chǎng)景化領(lǐng)域帶著問(wèn)題去思考。例如將問(wèn)題話術(shù)、知識(shí)庫(kù)、FAQ、工單等具有強(qiáng)烈的行業(yè)特點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)，持續(xù)引入引擎，讓機(jī)器像人一樣在限定場(chǎng)景下內(nèi)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，提升識(shí)別效果。

二是語(yǔ)音語(yǔ)義融合，實(shí)現(xiàn)體驗(yàn)定制化豐富的識(shí)別結(jié)果輸出，打造能聽(tīng)懂語(yǔ)義的引擎。漢字切斷了語(yǔ)音和語(yǔ)義之間的聯(lián)系，語(yǔ)音與語(yǔ)義被“漢字”強(qiáng)行中間斷了直接鏈接，相當(dāng)于轉(zhuǎn)了一個(gè)多余彎道。比如問(wèn)：您在網(wǎng)上買(mǎi)了什么，有人說(shuō)買(mǎi)了空調(diào)，有人說(shuō)買(mǎi)了xxxx，當(dāng)人聽(tīng)到語(yǔ)音信號(hào)后，直接轉(zhuǎn)化為意圖，不需要先轉(zhuǎn)為文字，然后再進(jìn)行意圖判斷，而機(jī)器的處理方式是，先將音頻轉(zhuǎn)為文字，然后根據(jù)文字進(jìn)行意圖判斷，這里面將2個(gè)系統(tǒng)的損失累加。

三是語(yǔ)義增量自適應(yīng)，實(shí)現(xiàn)客戶業(yè)務(wù)領(lǐng)域自學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。無(wú)論ASR和NLP系統(tǒng)，如果做不到自學(xué)習(xí)，系統(tǒng)就需要耗費(fèi)大量的人力資源做訓(xùn)練，性能將會(huì)遇到瓶頸，就像人一樣，需要不斷的學(xué)習(xí)；而人工客服當(dāng)聽(tīng)到一個(gè)不知道的問(wèn)題時(shí)候，當(dāng)遇到第二次時(shí)，就會(huì)學(xué)習(xí)到。沃豐科技自研的原心引擎，打通了客戶業(yè)務(wù)領(lǐng)域，融合文本機(jī)器人、語(yǔ)音機(jī)器人，知識(shí)庫(kù)（不斷的維護(hù)知識(shí)庫(kù)），讓系統(tǒng)閉環(huán)，讓系統(tǒng)自學(xué)習(xí)起來(lái)。

四是響應(yīng)迅速。例如在語(yǔ)音交互場(chǎng)景下，大家非常地在乎響應(yīng)時(shí)間、交互的流暢度。如果A和B正在交流被C打斷，正常情況下400毫秒之后A和B可以繼續(xù)溝通。沃豐科技也只需要500毫秒就能響應(yīng)，而目前行業(yè)需要800毫秒甚至1.5秒。

正是因?yàn)槲重S科技基本全部采用了最新的端到端的研究方法，使得系統(tǒng)準(zhǔn)確率和魯棒性得到極大地提升。目前其在通用行業(yè)的識(shí)別率達(dá)92%以上，定制或?qū)I(yè)行業(yè)達(dá)到95%以上，例如對(duì)新聞?lì)惖恼Z(yǔ)料識(shí)別達(dá)到97%，甚至更高。

“整個(gè)語(yǔ)音識(shí)別行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的準(zhǔn)確率達(dá)到85%以上，即使我們只有是2~3個(gè)點(diǎn)的提升，也會(huì)讓用戶感受到比較明顯的差異?！盇aron說(shuō)道。

他強(qiáng)調(diào)，平時(shí)大家看到的準(zhǔn)確率、字符的錯(cuò)誤率說(shuō)的是整體層面，在使用、溝通過(guò)程中，有些詞錯(cuò)了不影響理解，而有些詞錯(cuò)了就影響到對(duì)問(wèn)題的理解。假設(shè)系統(tǒng)把Udesk或者 CusBridge產(chǎn)品名識(shí)別錯(cuò)時(shí)，大家從文本上就會(huì)完全不理解含義。所以錯(cuò)誤率的表現(xiàn)有兩種，第一種是通用的語(yǔ)音識(shí)別效果，第二種是關(guān)鍵詞或者實(shí)體詞的語(yǔ)音識(shí)別效果。

“我們更關(guān)注第二種，例如一篇文章中實(shí)體詞也許只有幾十個(gè)甚至幾百個(gè)，如果這種詞錯(cuò)了，整篇文章可能看不懂。但是一些口語(yǔ)化、停頓詞識(shí)別錯(cuò)了，不影響理解閱讀?！盇aron介紹，在語(yǔ)音交互的場(chǎng)景中，如果達(dá)不到兩全其美，沃豐科技會(huì)優(yōu)先做實(shí)體詞的識(shí)別。

3.AI技術(shù)成熟還需5-10年？

伴隨AI相關(guān)技術(shù)的加速發(fā)展落地，已有22%的企業(yè)基于云部署構(gòu)建智能客服機(jī)器人，智能客服在各行業(yè)應(yīng)用持續(xù)拓寬和深化，其中在金融、電商、旅游、行政等行業(yè)滲透率高。

例如頭豹研究院的數(shù)據(jù)顯示，智能客服龍頭廠商在金融行業(yè)滲透率達(dá)到100%。智能客服應(yīng)用于重復(fù)高的咨詢服務(wù)，高峰時(shí)期的響應(yīng)服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)智能催收。金融領(lǐng)域企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景主要分為售前和售后。售前主要以電銷(xiāo)為主，關(guān)注呼叫效率提升、數(shù)據(jù)安全、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)控；售后服務(wù)主要以客戶咨詢與回放為主，關(guān)注客服機(jī)器人產(chǎn)品的準(zhǔn)確性以及外呼產(chǎn)品的操作性。
而沃豐科技在金融行業(yè)已經(jīng)贏得眾多險(xiǎn)企、保險(xiǎn)中介機(jī)構(gòu)的青睞，例如光大銀行、中國(guó)人壽、泰康人壽、中國(guó)太平、融盛保險(xiǎn)等。

智能客服龍頭廠商在零售電商行業(yè)的滲透率為86.2%，電商行業(yè)的痛點(diǎn)有兩方面。

一方面無(wú)論線上線下渠道客服咨詢量大，重復(fù)性問(wèn)題多，企業(yè)的客服人力成本持續(xù)上升；同時(shí)高峰期和咨詢量會(huì)影響用戶體驗(yàn)，可能導(dǎo)致用戶滿意度下降。另一方面，隨著線上渠道多元化，用戶信息也越來(lái)越分散，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)追蹤和管理難度上升，盡管企業(yè)收集到用戶數(shù)據(jù)，但分散、孤立的數(shù)據(jù)反哺前端的能力較弱。

國(guó)內(nèi)某知名潮流品牌電商平臺(tái)使用了沃豐科技的GaussMind智能客服管理解決方案后，各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)管理指標(biāo)都有了顯著提升?？头|(zhì)檢效率明顯提升，幾十萬(wàn)客服對(duì)話全量質(zhì)檢；企業(yè)只需要針對(duì)篩選出來(lái)的對(duì)話進(jìn)行復(fù)檢，人工抽檢效率提升300%，幫助客服管理團(tuán)隊(duì)有效提高服務(wù)質(zhì)量；售前轉(zhuǎn)化率更是明顯提升，在智能質(zhì)檢系統(tǒng)的幫助下，SOP執(zhí)行更規(guī)范，售前吸引客戶下單，轉(zhuǎn)化率提升10%，一定程度上實(shí)現(xiàn)了留住客戶，也避免了“只問(wèn)不買(mǎi)”的尷尬；退貨率降低20%，挽單話術(shù)執(zhí)行力提升30%。

沃豐科技正是依靠產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)、服務(wù)能力，其智能客服產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的占有率穩(wěn)居第一?，F(xiàn)階段，公司覆蓋了大健康、餐飲/食品、能源/制造、零售、金融、地產(chǎn)等16大行業(yè)頭部客戶，占領(lǐng)高端市場(chǎng)，已服務(wù)了世界500強(qiáng)60家、中國(guó)500強(qiáng)150家、年處理交互數(shù)據(jù)2000億次。

雖然沃豐科技依靠AI 技術(shù)取得優(yōu)秀成績(jī)，但從行業(yè)整體發(fā)展來(lái)看，存在著底層技術(shù)不成熟、技術(shù)復(fù)用壁壘高等痛點(diǎn)。

技術(shù)的不成熟并非單一智能客服供應(yīng)商所面臨的難題，而是整個(gè)行業(yè)的共同困境。NLP、深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互等這些智能客服核心技術(shù)均存在較大的優(yōu)化空間，導(dǎo)致智能客服不夠“智能”，服務(wù)缺失精準(zhǔn)度及人文關(guān)懷。

Gartner相關(guān)報(bào)告顯示，強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、智能機(jī)器人、數(shù)字倫理等?AI?技術(shù)還在研究發(fā)展中，距離生產(chǎn)成熟至少均還需“5-10?年”。

其中，NLP（自然語(yǔ)言處理）技術(shù)近五年來(lái)的預(yù)計(jì)成熟時(shí)間一直維持在“5-10年”不變，但是該技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)變化迅速，從2015年的“萌芽期”、轉(zhuǎn)到2016年的“期望膨脹期”并維持了三年，之后的2019年便跌入“幻滅期”。

自然語(yǔ)言生成（NLG）是NLP的重要組成部分，是將非語(yǔ)言格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人類(lèi)可以理解的語(yǔ)言格式，降低人類(lèi)和機(jī)器之間的溝通鴻溝。其典型應(yīng)用包括自動(dòng)寫(xiě)新聞、聊天機(jī)器人、數(shù)據(jù)解讀和報(bào)告生成。目前NLG仍處于初步采用階段。

NLG是人工智能和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的分支，是生成可理解文本的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，于2018年的預(yù)計(jì)成熟期是2-5年；自然語(yǔ)言問(wèn)答是能夠接受用自然語(yǔ)言描述的問(wèn)題，通過(guò)語(yǔ)義相似度的計(jì)算，自動(dòng)地返回相關(guān)答案的系統(tǒng)，于2018年的預(yù)計(jì)成熟期是5-10年。

但是，Aaron認(rèn)為，單點(diǎn)技術(shù)例如ASR、NLP等技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用成熟度已經(jīng)達(dá)到70%-80%。其中，在ASR技術(shù)上，沃豐科技具有核心優(yōu)勢(shì)。據(jù)悉，目前國(guó)內(nèi)具備ASR技術(shù)的獨(dú)立研發(fā)團(tuán)隊(duì)不多，沃豐科技就是其中之一。

未來(lái)，隨著智能客服行業(yè)發(fā)展逐步進(jìn)入深水期，考驗(yàn)的不僅是企業(yè)的技術(shù)能力，還有拓展新場(chǎng)景、行業(yè)理解能力、渠道建設(shè)推廣以及成本控制能力等多方能力。面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng)，相信沃豐科技已經(jīng)做好了準(zhǔn)備。

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