在现代社会，企业为顺应时代发展潮流，需要进行技术革新和智能化转型，IT服务管理也成为转型的重点，如何利用全媒体客服和AI先进技术在客服场景的应用呢，一起来看看客服系统如何让企业IT服务管理更智能化。
全渠道服务台，IT服务的统一窗口▶
目前大部分的企业IT服务台都过于简单和混乱，往往依靠服务人员手机电话、固话接听，或者使用QQ、微信群聊来答疑和接障。当业务发展越发广泛，系统建设越发深入，用户问题越多的时候，这种服务方式就显得非常的力不从心。
我们看一下这样一个服务常态画面：服务人员一边手机、固话响个不停，一边无数个QQ群、微信群窗口同时闪烁，一个群就有多人@他等待他答疑和处理故障，当咨询量过大的时候，遗漏接听回复、延迟上报故障将成为必然，这不仅导致用户响应不及时，还导致故障处理的不及时，甚至影响整个公司业务线的正常运作。
由此看来，打造一个集全媒体渠道接入的客户服务台才是解决以上问题的关键，全媒体渠道接入，统一排队，智能分配：
对于服务人员而言，无需切换平台，在一个工作界面即可处理来自语音热线和APP、网页端、微信等互联网多渠道的会话消息;
对于用户而言，享受的是与IT服务人员的一对一专属服务，不用再担心因群组消息过多而冲散了自己的服务请求，促使服务质量和体验有了质的提升;
对于IT运维管理而言，各渠道来访的消息会话数据、客户数据、报障工单数据都实现了统一汇聚，全平台事件一目了然。
AI客服机器人，IT服务请求的智能分流过滤器▶
“忙碌”已经成了IT运维服务人员的固定标签，如果一个IT运维服务团队有10个人(当然这只是打个比方，一个全国型的业务系统甚至有上千人的服务团队来支撑)，10个人都会向你吐槽：“工作忙到连喝水、上厕所的时间都没有”“从上班开始坐在椅子上，直到下班都没有离开过”
接着，我们把镜头拉进看看大家都在为处理哪些问题请求忙碌：
“OA系统登录提示密码过期，在哪里改密码?”“这个合同的供应商为什么不在供应商列表里?”“帮我查一下这个事件单到哪个环节了”“财务系统出故障了，无法打开。”……
通过这些问题总结得知，IT服务人员除了要承接系统故障问题，还要回应很多系统操作类问题、信息咨询类问题、信息处理类问题，这些问题通常以不同的问法形式反复出现，造成服务人员使用了大量的时间为不同的用户解答同一个相似问题。
通过以上分析发现，除了系统故障问题是需要服务人员承接后上报，其他的问题如系统操作类、信息咨询类、信息处理类问题都具有简单化、流程化、规则性的特点，可以通过AI客服机器人代答，有效过滤掉大量的高频、重复、简单、热点、有规则性的问题，将剩余少量的疑难杂症、高价值、高创造性的问题留给服务人员人工解决。
IT服务场景下的AI客服机器人，除了具备客服机器人应有的声纹识别、语音识别、语义识别、意图识别、单轮对话、多轮场景式对话外，还应具备图像识别和自助服务功能，系统通过OCR技术自动识别用户发送的故障图片推送故障原因和操作指引，同时用户查单、建单、催单等固定形式、流程化的服务请求可以自助完成。
◀AI知识库，IT服务知识的积累与传承▶
在IT服务的实际工作中，有价值的经验仅存在于人的头脑中，没有通过系统规范地记录保存下来，经验的传递和分享也仅靠小范围的口口相传，遇到人员调任、离职，相关的IT服务知识更是很难接续、传承和沉淀，导致企业做了多年的IT服务工作却缺失相关领域的知识积累，遇到故障事件还是仅靠个人的经验来判断事件性质、重要优先级，很大程度会出现误报、漏报、延迟上报的情况。因此，企业创建自己AI知识库是非常有必要的。IT运维服务领域的AI知识库打造应该包括
知识问答库、案例库、知识图谱三部分：
知识问答库用来记录系统在操作过程中可能会遇到的问题，这些知识是一问一答式，在实际应用场景中通过相似度匹配模型完成与用户的单轮对话交流;
案例库用来记录IT运维服务保障的事件处理案例，一方面将已结束的IT服务会话请求通过语义识别和上下文理解获取有价值的知识形成案例入库，另一方面将已完结的ITSM工单作为案例入库;
知识图谱是将企业相关业务系统的运维领域问题解析成对应本体的知识，将这些知识信息变成网状互联的图谱。企业的AI知识库和AI客服机器人是相互关联，相辅相成，AI客服机器人代答需要依赖于丰富的AI知识库资源，通过神经网络深度学习和机器人学习使得AI机器人越使用越精准，AI知识库也越来越充实、信息的准确度也越来越高。
◀智能服务助手，IT服务人员的高效辅助工具▶
IT服务人员在接入用户服务请求后，从获知用户问题，到分析事件性质、重要优先级，再到上报事件和回复用户，这一整个完整的服务流程只要有涉及人工参与的环节都会存在故障上报延迟、误报、漏报的风险，可能是由于用户问题描述不清晰，也可能是服务人员经验不足等原因导致的。
为了提高IT服务人员的服务效率，精准定位问题，快速识别故障类型和重要优先级，缩短故障上报时间和服务接待时间，就需借助智能化辅助手段来提升人工参与的速度、精度和准度，包括：
1、用户画像：根据用户的基本信息，在业务系统的行为轨迹，在IT服务台进行咨询、报障的历史记录动态生成用户画像，便于服务人员了解用户情况，更好地提供针对性服务。
2、场景带入：将用户进入IT服务台的当前业务系统基本信息，如页面内容、访问路径、错误代码一起推送到服务人员的工作台，便于服务人员快速定位用户当前问题。
3、智能联想：在用户与服务人员沟通的过程中，系统对用户会话进行实时监听，通过自然语言理解，智能联想并推送相关知识和话术给服务人员，服务人员无需重复编辑文字，选择联想的知识和话术一键发送给用户。
4、自动判障：系统将实时监听的用户会话与事先设定的事件规则模型进行算法匹配和智能分析，将匹配中的信息自动带入到工单信息中，降低人为识别故障的出错率，缩短服务人员填报时间。同时，当系统匹配的相似度达到一定阈值后自动发出告警，生成告警工单，在第一时间为运维人员预警故障，缩短故障处理时间。
在IT服务流程中，客服系统作为统一的服务窗口，汇聚服务请求，分发事件流程，同时对接ITSM系统、监控预警系统形成服务闭环。为一线(服务人员)赋能，为企业注智，本文从全渠道服务、AI客服机器人、AI知识库及智能服务助手几方面简要论述了客服系统如何助力企业IT服务实现智慧化转型，通过互联网和AI技术创新打造全媒体立体化的IT运维服务模式，推进企业IT服务迈向智慧化新台阶。
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