自从人工智能诞生后，在客服领域一直得到广泛和深入的应用。发展多年的情况下，智能客服这个领域现在是什么情况？这篇文章，作者给我们进行了详细的分析说明，供大家参考。

智能客服行业随着技术的发展不断演进。发展历程主要经历了电话呼叫中心阶段、多渠道&托管呼叫中心阶段、全渠道云呼叫中心阶段、全场景智能客服阶段，目前处于智能客服+大模型阶段。

产业链中，上游为基础设施与智能技术厂商，包括云服务商、电信运营商、人工智能芯片等；中游为智能客服产品提供商，产品涵盖在线客服、语音客服等多种形式；下游应用市场广泛，包括金融、政企、电商等多个领域。

行业核心商业模式为技术驱动，人工智能等技术的发展推动着智能客服不断升级，为企业提供更高效的客户服务，降低人力成本，提高响应效率。

一、行业概览

智能客服按照L1至L5的等级区分：

L1 单向推送：机器人可向用户推送消息，但没有对话能力。L1级别的对话机器人，只具备向用户单向推送的能力，如App、微信公众号等。 L2 单轮问答：机器人能回答用户的常见问题，但没有上下文理解能力，无法主动与用户交互。L2级别的对话机器人开始具备对话交互能力，能够回答用户的常见问题，基于一个特定的知识库。 L3 多轮对话：L3级别的对话机器人适合更加复杂的业务场景，能够通过主动对话收集用户信息，如营销获客等。在准确率和召回率之外，任务完成率是L3对话机器人的重要指标。 L4 个性化对话：机器人能基于用户标签，为用户提供个性化的对话体验。L4级别的对话机器人，其核心在于能够为用户打标签，并在对话过程中灵活使用用户标签来提升对话效率和体验。 L5 多机器人协作：多机器人相互协作，满足更复杂的用户需求。在某些情况下，用户的需求无法被单一的对话机器人满足，需要多个机器人协作完成，如预订餐厅时，智能助手收集信息后调动电话机器人进行预订。1. 行业数据

智能客服行业近年来市场规模增长迅速。

2022 年中国智能客服行业市场规模达到 66.8 亿元，2019 – 2022 年的年均复合增长率为 52.66%。

2023 年市场规模达 86.9 亿元，2024 年预计将达到 95.0 亿元。同时，2023 年智能客服解决方案整体市场规模达到 30.8 亿元人民币，较 2022 年增长近 36.9%。

按产品服务的业务模式，智能客服可划分为软件、硬件和支持服务。其中软件业务占据市场总规模的 79.94%，硬件和支持服务分别占 8%和 12%。软件业务包括 SaaS 服务和定制化解决方案中的软件 AI 算法，硬件主要包括采购服务器和终端设备等，支持服务主要包括专家开发服务等。

从下游应用结构来看，中国智能客服应用市场前三名分别是零售电商、金融和旅游业，市场份额分别占比 28.97%、21.97%、15.96%。从下游用户结构来看，中国智能客服应用市场主要以大型企业为主，占比达到 52.6%，中型企业、小型企业和微型企业分别占比 28.1%、14.3%和 5.0%。

2. 行业痛点

智能客服行业目前存在诸多痛点。

首先，在理解客户问题方面，常常出现偏差，无法准确满足客户具体需求，导致客户不满而寻求人工客服。

其次，知识库有限，难以应对复杂问题，如特殊政策、定制化需求等。

再者，缺乏人性化沟通，回答生硬机械，不能根据客户情绪和语气灵活回应，让客户觉得冷漠。

此外，响应速度不稳定，高峰期可能出现卡顿或故障，使客户等待时间过长。

对于客服过程智能管理，技术应用不足、数据处理和分析能力欠缺、人工智能技术应用难度大也是痛点。

同时，不同知识库系统之间信息孤岛严重，管理难度大；FAQ 问答重复维护，缺乏自动化工具；流程文档多为线下维护，效率低下且知识提炼不足。智能客服回答千篇一律、重复循环操作、答非所问、听不懂需求、回答滞后等问题也困扰着用户。

3. 行业发展驱动要素

智能客服行业的发展受到多方面因素驱动。

从需求端来看，消费升级使得消费者对客户服务的需求增加，对产品及配套服务有更高要求，客户服务成为衡量商家服务好坏的核心指标，智能客服能及时响应需求、优化消费体验。 从供给端来看，人工客服弊端在客服需求增长和疫情影响下逐渐暴露，企业意识到智能客服在降本增效、优化用户体验和带来业务增量方面的优势，纷纷搭建智能客服系统以提高数智化水平。 从技术端来看，大数据、云计算、人工智能等技术为智能客服提供底层技术支持。NLP 技术推动智能客服“拟人化”，知识图谱为精准定位问题提供知识基础，交互技术实现多轮与连续对话，深度学习捕捉用户意图、优化人机协作。同时，企业对人工智能客服的采用也在增加，智能客服连接方式多样、可提供全方位答疑解惑并持续优化，能满足客户全面需求和提升客户体验。

此外，智能客服 BPO 推动商业模式向技术驱动型升级，以适应甲方企业智能化服务需求，解决传统客服 BPO 模式的痛点。在金融等行业开放合作趋势下，智能客服的发展成为产业各参与方共建生态的结果，如银行需围绕客户和业务需求推动产品、运营和技术协同合作。

在家电等行业，数字经济背景下，智能客服成为提升客户体验的重要手段，可应对行业特殊性带来的挑战。

4. 商业模式

智能客服行业的商业模式呈现多元化特点。

首先，定制化服务是重要的商业模式之一。智能客服可以根据不同行业、不同场景下企业的特定需求进行定制化开发，满足复杂的客户服务需求，同时为企业提供精准的市场分析和策略建议。

其次，平台化运营成为趋势，整合资源为企业提供更高效的服务。

再者，在不同领域如电商、金融、政务等，智能客服能够快速响应客户问题和需求，通过自然语言处理技术提供即时解决方案，还能根据客户数据智能推荐相关产品或服务方案，提高商业价值。

此外，智能客服还可以提供和申请企业融资贷款服务，通过智能识别客户需求、提供智能风控服务和提高贷款审批效率等方式，为企业提供高效便捷的融资贷款服务。

在未来，随着技术的不断发展，智能客服有望不断拓展商业模式，为企业和客户创造更多价值。

5. 智能客服行业在产业价值链中的位置

智能客服行业在产业价值链中处于关键的连接位置。

从上游来看，智能客服行业的上游为基础设施与智能技术厂商，包括人工智能芯片、AI 大模型、机器学习、智能语音、云服务、大数据、电信运营等。这些上游厂商为智能客服提供了技术支撑和基础设施保障，智能客服行业的发展高度依赖上游的技术进步和稳定供应。

中游的智能客服厂商通过 SaaS 和人工智能技术变革产业链格局，具备较强的 PaaS 能力，主要产品包括在线客服、语音客服、数字人客服、智能质检、辅助机器人等。他们不断创新和优化产品，为下游各领域企业提供高效的客户服务解决方案。

下游应用领域众多，涵盖金融、电商、物流、消费、政务、泛娱乐、教育、交通、医疗、工业等领域。在这些领域中，智能客服能够降低企业人力成本、提高服务效率、提升用户满意度，渗透率在不同领域有所差异，如金融领域渗透率达 100%，零售电商渗透率达 84%，旅行出游领域渗透率为 79%。

目前智能客服行业多数企业处于研发阶段，行业竞争格局较为分散，行业壁垒较高。但随着自然语言处理、机器学习、大数据和云计算等技术的快速发展，智能客服行业有望持续壮大。

整体来看，智能客服行业在产业价值链中虽不具备绝对的定价权，但随着其重要性的不断提升，在与上下游的合作中也有一定的议价能力。

6. 行业细分市场情况

智能客服行业细分市场丰富，主要包括以下几个方面：

细分产品市场：按照功能不同，分为在线客服、语音客服、智能质检、数字人客服、辅助机器人五类。其中在线客服和语音客服作为基础产品，市场占比均为 30%，提供实时交互功能；智能质检占比 25%，数字人客服占比 10%，辅助机器人占比 5%，其余产品重点在提升客服体验。 应用市场：智能客服已广泛应用于各行各业。从下游应用结构来看，中国智能客服应用市场前三名分别是零售电商、金融和旅游业，市场份额分别占比 28.97%、21.97%、15.96%。此外，还应用于金融、政企、生活服务、电商/零售、汽车/硬件、教育培训等领域，其中金融领域占比高达 21.4%，其次为政企和生活服务领域，分别占 21.2%和 19.5%。 按产品种类分类：呼叫中心和智能客服行业可细分为托管式、自建式、外包式、云端。 按终端应用分类：广泛应用于交通出行、零售电商、其他、金融保险、酒店旅游、政府及公共事业、物流速递、教育培训、互联网通信等领域。 智能客服细分市场的发展，为不同行业的企业提供了多样化的客户服务解决方案，满足了企业降低成本、提高效率和提升客户满意度的需求。二、4P分析 1. 行业产品情况

智能客服行业的产品类型丰富多样。主要有聊天机器人，通过自然语言处理技术和机器学习算法，与用户进行实时的文字或语音交互，提供信息查询、问题解答等服务；

语音助手以语音为界面，通过语音识别和语音合成技术与用户互动；

虚拟助手拥有图像化人物形象，可通过文字、语音或者图像界面进行交互，提供定制化服务和娱乐功能；

自助服务系统基于人工智能技术和自动化技术，提供自助查询、自助支付、自助服务等功能；

人工智能增强客服结合人工智能和人类客服的优势，自动识别用户需要人工干预的时机，并将问题转接给专业人工客服解答处理。

随着技术的发展，智能客服产品不断演进，从早期单一传统的电话沟通客服渠道，逐渐发展出多种形态，历经电话呼叫中心、多渠道呼叫中心、全渠道云客服到全场景智能客服机器人等阶段。其产品分类涵盖金融、教育、电商/零售、汽车/硬件、生活服务、政企等多个领域，能满足不同行业的特定需求。

2. 产品价格情况

智能客服行业的价格体系较为多元。按产品服务的业务模式可划分为软件、硬件和支持服务。

其中，软件业务包括 SaaS 服务和定制化解决方案中的软件 AI 算法，占据市场总规模的 79.94%，价格因不同的功能需求和定制程度有所差异。例如，拥有成熟产品且具备重点行业标杆客户案例的企业，其软件价格可能较高。硬件主要包括采购服务器和终端设备等，占市场总规模 8%，价格取决于设备的性能和规格。支持服务主要包括专家开发服务等，占市场总规模 12%。

从市场报告来看，不同规模的企业在价格选择上也有所不同。大型企业用户主要以本地化部署为主，对安全场景需求较高，涉及业务面广，价格相对较高。而中小微企业客户应用场景相对简单，SaaS 化部署渗透率较高，价格相对较为亲民。

此外，综合解决方案厂商和智能客服解决方案厂商的价格也会因各自的产品特点和服务内容而有所不同。目前，智能客服行业暂未发现明显的价格断层情况，整体价格体系根据不同的产品类型、服务内容和企业规模进行合理分布。

3. 销售渠道情况

智能客服产品的销售渠道呈现多元化特点。

一方面，智能客服厂商通过直接面向企业客户进行销售，针对大型企业主要以本地化部署为主，满足其对安全场景需求高、业务面广的特点；而中小微企业客户应用场景相对简单，SaaS 化部署渗透率较高。

另一方面，行业研究机构如智研咨询、中商产业研究院等在发布行业报告的过程中，也为智能客服厂商起到了一定的推广作用，吸引潜在客户关注。

此外，智能客服在电商、金融、旅游等多个行业得到广泛应用，在这些行业领域内的推广和口碑传播也成为重要的销售渠道之一。随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展，智能客服的销售渠道将不断拓宽，从传统的直接销售向多元化的渠道模式转变，以更好地满足不同类型客户的需求。

4. 销售促销情况

智能客服行业的推广策略和促销手段主要围绕以下几个方面展开。

首先，强调产品的技术优势，如利用人工智能技术实现自动回答用户问题，提高回答准确度和效率。通过对自然语言处理、深度学习、智能语音技术和 AI 大模型等关键技术的宣传，突出智能客服能够更好地理解用户需求并提供准确解决方案的特点。

其次，针对不同行业的应用场景进行推广。如在电商、金融、旅游等行业，展示智能客服如何快速响应客户咨询和需求，提高客户满意度，降低人工客服成本，提高服务效率。

对于大型企业，强调本地化部署的安全性和业务覆盖面广的优势；对于中小微企业，则突出 SaaS 化部署的高渗透率和相对简单的应用场景。此外，通过市场调研报告和行业分析文章，提升客户对智能客服市场前景的认知，吸引潜在客户。

例如，引用权威数据展示智能客服行业市场规模不断扩大，发展前景广阔，为投资者和企业提供决策参考依据。同时，随着数字化转型的深入，强调智能客服作为提高客户体验和运营效率的关键工具，满足企业提高服务质量和降低成本的需求。

三、行业特征分析 1. 竞争特征

智能客服行业市场竞争激烈，竞争企业数量众多。大型互联网公司、传统通信运营商、客服行业独角兽、初创企业等都在争夺市场份额。

竞争企业战略方面，一方面，技术创新是核心竞争力，各大厂商不断推出新的技术和产品，如基于大模型的智能客服产品，提升产品能力；另一方面，优秀的服务团队能够为用户提供更加智能、个性化、高效的服务，增强用户体验和满意度。同时，品牌建设也是重要竞争点，优秀品牌能获得更多用户信任和认可。

行业竞争热点主要集中在技术创新、产品个性化、多技术融合以及数字人等新产品形态的开发。

行业资源可得性方面，上游基础设施与智能技术资源丰富，包括人工智能芯片、AI 大模型、机器学习、智能语音、云计算服务、大数据、电信运营等，为行业发展提供了有力支撑。产品差异化程度逐渐提高，智能客服产品不断细分，按功能可分为在线客服、语音客服、辅助机器人、智能质检及数字人等，不同厂商在产品功能、服务领域、技术优势等方面存在差异，以满足不同客户的需求。

2. 需求特征

智能客服行业需求增长率较高，随着人工智能、5G 等新兴技术的普及以及电子商务和在线服务的发展，市场需求不断增加。2023 年我国智能客服市场规模达 86.9 亿元，2024 年有望达到 95.0 亿元，显示出强劲的增长势头。

顾客稳定性方面，智能客服能够提供 7*24 小时不间断服务，提高服务效率和响应速度，同时降低运营成本、优化用户体验，有助于提高顾客的稳定性。

替代品可接受性较低，目前智能客服具有传统客服无法比拟的优势，如快速响应、个性化服务、降低成本等。随着技术的不断进步，智能客服系统将变得更加智能化、人性化和个性化，其不可替代性进一步增强。

需求弹性方面，随着各行业对高效、便捷、个性化客户服务的需求不断增加，智能客服的需求弹性较小。特别是在金融、政企、生活服务、电商/零售等领域，智能客服已成为提高客户满意度和降低成本的重要工具，市场需求较为稳定。

3. 技术特征

智能客服行业在技术方面呈现出以下特点：

技术成熟度：目前智能客服行业技术处于不断发展和完善阶段，但已在自然语言处理、机器学习、大数据等技术领域取得了一定的成果。多种技术的融合应用，如自然语言理解、自然语言生成、语音识别、语音合成等，使智能客服能够更好地理解和处理客户的问题，技术成熟度逐渐提高。 技术复杂性：涉及多种复杂技术，包括自然语言处理技术、机器学习技术、大数据技术和人工智能算法等。这些技术需要不断地进行优化和调整，以提高智能客服的准确性和效率，技术复杂性较高。 相关技术影响：相关技术的发展对智能客服行业产生了积极影响。例如，随着大数据技术的发展，智能客服系统能够更好地分析和处理大量的数据，为客户提供更精准的服务。机器学习技术的进步也使得智能客服能够不断学习和优化，提高智能水平。 技术的可保护性：各企业在技术层面和设计方面都重视数据信息的安全性能，通过多种手段保护客户数据和企业信息，技术的可保护性较强。 研发费情况：由于智能客服行业技术复杂性高，且需要不断进行优化和创新，企业在研发方面的投入较大。研发费用主要用于技术研发、人才培养和数据采集与分析等方面，以提高智能客服系统的性能和服务质量。4. 增长特征

智能客服行业呈现出强劲的增长态势。2022年中国智能客服行业市场规模达到66.8亿元，2023年增长至86.9亿元，2024年有望达到95.0亿元，预计到2027年将增长至181.3亿元，年复合增长率高达22.1%。

增长的原因主要有以下几点：

一是自然语言处理、机器学习、大数据和云计算等技术的快速发展，为智能客服提供了更强大的技术支撑，使其能够更准确地理解用户需求，提供更高效、更个性化的服务；

二是智能客服能够24小时不间断地提供服务，降低了企业的人力成本，同时提高了服务效率，减少了用户等待时间，提升了用户满意度；

三是智能客服系统通过不断学习和优化，能够更好地理解用户需求和意图，提供更加精准、个性化的服务；

四是智能客服逐渐实现跨平台、跨渠道的整合，为用户提供更加无缝、便捷的服务体验，并且与更多行业领域实现深度融合。

此外，2023年智能客服解决方案整体市场规模达到30.8亿元人民币，较2022年增长近36.9%，反映出该行业的快速发展态势。

5. 盈利特征

智能客服行业整体具有一定的盈利潜力。目前市场规模不断扩大，2023 年我国智能客服市场规模达 86.9 亿元，且软件占比高达 80%，硬件约占 8.1%，支持服务约占 12.0%。

行业的盈利模式呈现多样化特点，包括：

基于 SaaS 的订阅模式，按使用时长或使用量收费，为中小企业提供了经济实惠的选择； 定制化解决方案，按项目收费，满足不同客户需求； 广告模式，在使用过程中展示广告获取收入； 以及提供持续的服务和技术支持收费，提高客户粘性和长期盈利能力。

同时，智能客服系统企业盈利模式运作的关键在于“专业化能力”，培养业务能力有助于提升行业整体盈利水平。随着 AI 在客服领域的应用逐渐深化，智能客服在各行各业中的应用将会越来越普及，有望进一步提升行业盈利空间。

四、行业竞争环境分析 1. 上游供应商议价能力

智能客服行业的上游主要是原材料产业及技术提供商。上游关键零部件生产厂商在整个产业链中占主要地位，技术壁垒高，是典型的技术驱动型企业。

目前，核心零部件的缺失是智能客服行业发展的阻碍之一，国产零部件厂家发展缓慢，相比国外厂商技术薄弱，因此我国的关键零部件生产厂商议价能力一般，国外厂商相对较强。但随着政府政策支持和资本进入，国产核心零部件取得了一些突破，厂商的议价能力有望增强。此外，技术提供商也在一定程度上影响着智能客服行业的发展，技术的先进性和稳定性对智能客服产品的质量至关重要。由于智能客服市场竞争激烈，供应商在一定程度上具有较强的议价能力。

2. 下游购买者议价能力

在智能客服行业中，下游购买者的议价能力整体较弱。

智能客服的消费终端广泛，涉及个人、家庭以及金融、安防、教育、交通、社交娱乐、社保等各大行业。随着人口老龄化趋势加快、劳动人口缩减、人力成本上涨等问题的出现，“机器换人”变得迫切，下游用户数量多且需求急切。

目前，越来越多的商家为降低企业成本、提高企业效率而开始使用智能客服服务，智能客服已被广泛应用于零售电商、金融、旅游业等各行各业。从下游应用结构来看，行业竞争格局较为分散，多数企业处于研发阶段，行业壁垒较高。这使得下游购买者在选择智能客服产品和服务时，可供选择的供应商相对较多，但由于智能客服行业仍在不断发展和完善中，购买者对产品和服务的专业性要求较高，且转换成本相对较高，因此其议价能力较弱。

3. 行业内现有企业竞争情况

智能客服行业内企业竞争较为激烈。

市场规模不断扩大，2023 年智能客服解决方案整体市场规模达到 30.8 亿人民币，且增长迅速。目前主要厂商包括头部云服务商和智能客服创新企业，如阿里云、京东云、腾讯云、容联七陌等四大厂商占据了 30.7%的市场份额。

中国智能客服行业市场竞争格局复杂，大型互联网公司、传统通信运营商、客服行业独角兽、初创企业都在争夺市场份额。智能客服软件市场集中度较高，TOP5 厂商占比近 53.8%，产品能力是核心竞争因素。

随着大模型技术的迭代升级，潜在的竞争将导致厂商格局发生变化，一些厂商有望进一步扩大优势，新的厂商也将逐步加入这一竞争激烈的市场。对供应商而言，技术、产品及服务、组织管理共同构成企业打造核心竞争力的基础，深耕各垂直领域、降低成本、丰富与优化产品是占领竞争高地的关键。

4. 替代品威胁

在智能客服行业中，目前智能客服面临着一定的替代品威胁。

一方面，尽管智能客服在提高服务效率、降低人工成本方面有一定优势，但仍存在诸多问题，如回答生硬机械、不能准确理解提问、不能解决个性化问题等，使得部分用户在使用智能客服后体验不佳，转而选择人工客服。

另一方面，不少政府服务机构也取消语音导航，直达人工坐席，这显示出在某些场景下，人工客服仍具有不可替代性。同时，从行业发展趋势来看，虽然有机构预测到 2025 年 95%的客服互动将由 AI 技术主导完成，但目前智能客服在分析研判、情感交流等方面仍存在不足，难以完全替代人工客服。

不过，随着人工智能技术的不断进步，智能客服的性能和服务范围快速增长，在一些标准化、流程化的工作中逐渐替代人工客服职能，这也给人工客服带来了一定的压力。总体而言，智能客服和人工客服在当前阶段相互补充，未来智能客服能否完全替代人工客服仍存在不确定性。

5. 潜在进入者威胁

智能客服行业潜在进入者面临一定的挑战和机遇。

从挑战方面来看，智能客服行业技术要求较高，包括人工智能技术、自然语言处理技术、机器学习技术等，新进入者需要投入大量的研发资源来提升技术水平，以在竞争中立足。

同时，服务竞争也是关键，优秀的智能客服团队能够为用户提供更加智能、个性化、高效的服务，新进入者需要在服务质量上快速追赶现有企业。品牌竞争也不可忽视，现有优秀品牌已获得用户信任和认可，新进入者建立品牌知名度和美誉度需要时间和成本。此外，行业还面临用户隐私保护等问题，新进入者必须严格遵守相关法律法规，确保用户信息安全。

从机遇方面来看，随着新一代人工智能技术的快速发展，大数据、云计算等技术为行业带来创新的智能化服务模式，为新进入者提供了发展空间。智能客服市场规模不断扩大，且资本持续涌入，也为新进入者提供了资金支持。然而，行业进入仍存在一定风险，如技术研发可能无法达到市场预期、服务质量难以快速提升等。

总体而言，智能客服行业对潜在进入者有一定的门槛，但也存在发展机遇。

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