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本期要點：AI客服來了，消除印度口音就沒事了？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，有個有關印度的科技新聞挺有意思，背后還體現了科技產業中大趨勢與小波浪的微妙博弈。

眾所周知，印度的呼叫中心外包行業一直以來都比較發達。Teleperformance作為全球最大的呼叫中心運營商之一，其業務遍布全球，員工總數約36萬人，其中印度團隊就占據了約15萬的規模。

然而，隨著AI技術的迅猛發展，呼叫中心產業正經歷著前所未有的變革。

例如，瑞典金融科技公司Klarna Bank就宣稱，其新的AI聊天機器人處理了相當于700名全職客服的工作。而且，AI的響應速度更快，還能準確解決問題，提高了客戶留存率。

為了應對AI替代人工的大趨勢，Teleperformance也迅速做出了反應，希望提升自己人工服務的競爭力。針對自己的弱點，他們采用了一家名為Sanas的初創公司所開發的AI工具，來實時消除印度客服的口音。此外，他們還向Sanas投資了1300萬美元以獲得獨家轉售權，并計劃在今年投入高達1.04億美元用于AI合作，展現了他們對AI技術的重視。

我覺得，雖然從短期來說，Teleperformance的做法是對的，但如果把眼光放得更長遠一些，就會發現他們砸巨資押注AI消口音的做法并不明智，甚至會讓他們錯失產業轉型升級的寶貴機會。因為未來人工客服都不存在了，還怎么會有口音問題，難道AI客服還會有印度口音需要矯正嗎？

確實，正如Teleperformance的CEO所說，當客戶接到一個印度客服人員的電話時，會因為口音問題而難以聽清和理解，這種事情我就經歷過。

AI可以零延遲地消除印度口音，確實能顯著改善通話的質量，提升服務效率，讓它們在眾多的印度呼叫中心運營商中脫穎而出。所以他們才會要花大價錢買斷這款AI工具，試圖維持這個優勢。

實際上，印度客服的劣勢并不僅僅局限于口音問題，更深層次的原因在于其背后整個支持體系難以全面應對客戶的需求。

我就曾經碰到過這樣的情況，明明是打電話咨詢紐約本地的事務，對方卻對紐約本地情況一無所知，顯然電話已經被接到了印度。這種情況下，就算客服的口音再標準，客戶也很難感到滿意。

但是，我想強調的是，在正在到來的AI浪潮面前，這個做法明顯是有問題的，治標不治本。因為他們最強勁的競爭對手將是AI客服，而不是操著印度口音的同行。

隨著AI技術的不斷發展，AI客服的成本正在不斷降低，將對呼叫中心產業帶來顛覆性的影響。

Teleperformance的CEO在采訪中還說了一句話，來說明他們AI戰略的合理性——只要客戶是人類，AI就永遠不會完全取代人類的價值。但他這話只說對了一半。未來，人類客服確實仍然存在一些不可替代的重要價值，但是AI必然將取代大部分的人工客服。

一方面，客服人員一直存在質量參差不齊和流動率較高等問題。AI則能夠提供統一的服務質量，確保每個客戶都能享受到一致、專業的服務體驗，而且AI還額外具備了無限的可擴展性和全天候的可用性，還能快速升級、快速進化，比如，一個AI客服找到了一個和客戶互動的好方法，轉眼間所有的AI客服都能學會。

另一方面，AI的普及也將根本性地改變人類客服的工作角色和呼叫中心行業流程。

可以預見的是，AI的價格一定會不斷指數級地降低，低于印度人力成本的那天也是指日可待。

未來，絕大部分人工客服在AI客服面前將失去競爭力，大部分常規工作都將由AI自動化完成。人類客服的工作重點將逐漸轉向需要監督、需要創造力或需要復雜問題解決能力的任務。也就是說，大量AI客服對外，少數人類客服對內。

因此，消口音這事就沒那么重要了，即便有消口音這樣的AI工具，呼叫中心的傳統模式也已經難以適應市場的需求。企業需要從提供人力資源轉向提供智能化服務，成為AI驅動的服務提供商。

其中，首要任務自然是著力提升AI客服的智能化水平和用戶體驗，同時還需要加強對客服人員的培訓，提升他們與AI客服的協作能力。

然而，更關鍵的是，呼叫中心要徹底改造工作流程。通過大量AI客服和極少量人類客服的人機協作，企業才能在保持成本效益的同時，通過更高質量的服務贏得客戶的認可和信任。

因此，客服人員將不再是單純的執行者，而是會管理一群AI客服。AI可以立即迎接客戶，收集初步信息，甚至直接解決力所能及的請求。

當AI不確定或客戶不滿意時，電話才會轉接給人類客服，客服人員可以在了解上下文的情況下，提供更加深入、個性化的服務。

而且，千萬別忘了AI有人類望塵莫及的進化能力。很快，隨著能力的提升，AI客服能處理的問題將越來越多，專屬于人類客服的工作可能會越來越少。或許到最后，只剩下一些需要同理心的敏感情況以及從未出現的新問題，才需要人類客服的介入。

因此，可能僅有極少數（也許不到千分之一）經驗豐富、專家級的客服人員能被留下，他們要擅長處理復雜情況，還要有很高的情商。

很明顯，到了這一天，Teleperformance的做法就會徹底失去效用。

不僅是呼叫中心，各個行業都會呈現類似的“人機協同”趨勢。例如Waymo雖然部署了無人出租車，不需要人去開車了，但他們仍然需要靠人類監督員來遠程監控車輛并提供協助。

甚至可以說，這種人類參與的象征意義大于實際價值，正是因為知道后臺有人，客戶才感到了信任和安全。

所以，我反復強調，AI變革給我們帶來的是一場“范式轉移”，業務設計要從以產品為核心轉向以流程為核心，從以人為核心轉向以AI為核心，從追求完美轉向追求進化速度。理解了這一點，才能把握AI時代的機會，而不是像Teleperformance那樣，雖然看似在用AI改變自己，但其實是在錯誤的方向上花費了大量力氣，最終仍將失敗。

可以看出，要做出更明智和長遠的決策，離不開對科技產業底層規律的把握，所以推薦你加入科技特訓營，與我一起，先人一步，看清未來！

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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