2020年了，纵观国内外的NLP创业公司，围绕智能客服方向的团队可能是最多的？群众的眼睛是雪亮的，他们都看到了啥？这篇文章以电商智能客服中的问答机器人为例，讨论一些尚不成熟的观点（非技术文，更多的是关于业务和产品的想法）。

电商使得商品交易的每个环节可以被信息化，也就意味着行为可以通过数据被量化。现实中，通过一个上网终端，就可以通过各种各样的店铺购买自己喜欢的商品。购买商品，有询价，售后等环节，直接催生了客服小姐姐/小哥哥们。其中交流的方式就是问答，客户问，客服答。

嗯，场景就是这样滴。

在笔者之前的文章中，经常提到的一个观点是：好场景需要独立且易规模化。（否则，赚不够油钱。说出这五个字的那位兄弟，粗来让大家认识一下。）

每个店铺是独立的。小张卖Python代码，老王卖C++代码，论斤的。那么，买Python代码和买C++代码的客户就会询问与相关编程语言特性本身相关的问题，多数情况下，前者客户不会询问关于买的Python代码不能编译的问题，这是店铺个性。但是同为编程语言，自然有其共性。同时，行业也具有共性和个性的问题。

作为类比，一个APP也是独立的。特定APP的用户也只会询问与该APP相关的问题。打开你的应用市场，看看有多少APP吧？好像走进一个菜市场，满目的各种各样的摊位。兄弟，练摊，约吗？

同样，汽车也是独立的，车内提供了一个独立封闭的环境。不过，这里的独立与店铺和APP的独立存在些许差异。

50W个店铺不够，那就100W个吧。上述场景也是可以做规模化的场景，规模化的一个要求是共性，或者共性的比例大于个性的比例。客户是个性的来源之一，服务个性也是价值的一种体现方式。作为一个环节，问答机器人可以适配一个独立的场景。

有了标准化的场景，技术方案和产品设计也容易被标准化，继而容易规模化。打开你的手机的APP的智能客服，多看几个，是不是交互雷同呢？悄悄告诉你，技术也很雷同。

在今天，我们已经知道一个智能客服机器人该有的样子了。僧多粥少，仅在杭州的NLP创业团队，有智能客服相关业务的就有许多，好吧，是很多。那还有啥机会？（这里列举一些曾经想过的一些场景，如果你受到这些想法的启发，公司上市，走上人生巅峰，迎娶白富美，别忘了招我当司机。）

（1）直播场景下的问答。

场景就是直播的时候，会有一个评论区，由观众在该评论区写问题或者评论。可能不同的直播场景，对评论区的应用不同。比如：发挥类似弹幕的作用，电商直播由播主采样回答（别问我咋知道的，我曾经作为用户看了30分钟的刘一刀电商直播，也是够无聊），直播结束后播主答疑阶段随机刷问题回答（笔者个人看过很多场学术上的直播，问的问题播主回不回答，感觉全看心情，不是很开心）。

该场景和上文描述的店铺场景不同，直播场景下对实时性要求更高。假设一个店铺通过直播只卖自家的商品，那么就基本相同了（一般一个店铺通常只卖相关商品），这里是强调共性的部分。实际上的场景是，比如对于学术直播，不同直播会讲不同的论文；董明珠和老王也不会每次卖相同的商品。

在该场景下，如何做规模化就是一个值得思考的问题。问的问题可以晚点回，但是不要不回。当问题的规模很大的时候，还要高质量的回复，这显然不是仅靠加客服就能解的问题。

（2）驾考宝典（忽略这个俗到家的名字吧）

打开华为Mate30的应用市场，搜索驾考宝典（武汉木仓科技），安装次数：5亿次。几乎所有的考驾照一族都要下载该APP，是刚需，刚需就是好的场景和问题。该场景下的智能客服可以类比于支付宝客服，支付宝的安装次数是39亿次。但是，支付宝是安装一次，使用期限比较长，但是驾考宝典可能就是考完驾照就不用了，黏性稍弱，但是使用期间，我自己是几乎每天都使用。

（3）学佛网

知道该网站，是看到一位朋友读过《佛教常识问答》，豆瓣评分是8.7分。该书就是一问一答。而该网站文章的总访问量是：2742317639次。其中专设佛教问答模块，问答大概2000左右。当然可以通过搜索的方式找到答案，但是搜索和问答（对话）带来的交互体验是不同的，获取信息的成本也是非常不同。关于这二者的区别的讨论可能会单开一篇新的文章。

列举上述场景其实也是为了做横向对比，现在需要想一想，为啥智能客服是可行的？

第一：人力。客服流动性高，不受空间场地限制，工作内容较为机械化，同时是不可或缺的一个工种（刚需）。既然这样，那就用机器解放一部分生产力吧。

第二：允许犯错。机器24小时可以无休，搞不定的问题可以转交人工客服，对任务完成准确度不算太高。作为对比，看人脸识别的场景。

第三：技术要求不算高。目前NLP的技术能够满足该场景的要求。

写到这里，我又一次打开支付宝我的客服。在去年之前，虽然用了多年支付宝，我还从来没打开过我的客服（有的APP叫做意见反馈），自然不太能理解为啥需要我的客服了。

现在，我有点儿明白了。天儿，可真热。