在现代社会，为了顺应时代的发展趋势，企业需要进行技术创新和智能转型，IT服务管理也成为转型的重点。如何利用全媒体客户服务和人工智能先进技术在客户服务场景中的应用，让我们来看看客户服务管理系统如何使企业服务管理更加智能化。

目前，大多数企业的IT服务平台过于简单和混乱，往往依靠服务人员的手机、固定电话接听，或使用QQ、微信群聊天来回答问题和障碍。当业务发展越来越广泛，系统建设越来越深入，用户问题越多，这种服务模式就越无力。

让我们看看这样一个正常的服务图片：服务人员在手机上，固定的话，无数的QQ组，微信组窗口同时闪烁，一个组有很多人@他等待他回答问题和处理故障，当咨询太大遗漏回复，延迟报告故障将不可避免，不仅导致用户响应不及时，而且导致故障处理不及时，甚至影响公司业务线的正常运行。

从这个角度来看，建立一个集全媒体渠道访问为一体的客户服务平台是解决上述问题的关键。全媒体渠道访问、统一排队、智能分配：

对于服务人员，无需切换平台，就可以在工作界面处理语音热线、APP、网页端、微信等多渠道的会话信息；

对于用户来说，他们享受的是与IT服务人员的一对一独家服务。他们不必担心过多的群信息过多而分散服务请求，从而提高服务质量和体验；

对于IT运维管理，各渠道访问的新闻会话数据、客户数据、报障工单数据统一汇集，整个平台事件一目了然。

人工智能客器人，IT服务要求的智能分流过滤器。

忙碌已成为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人（当然，这只是一个例子，一个全国性的业务系统甚至有成千上万的服务团队来支持），10人会嘲笑你：忙着喝水，没有时间上厕所，坐在椅子上，直到下班。

然后我们拉进镜头，看看大家都在忙着处理什么问题:

OA系统登录提示密码过期，密码在哪里更改？为什么这份合同的供应商不在供应商列表中？帮我查看事件单的哪个环节。财务系统出了问题，无法打开...

通过对这些问题的总结，IT服务人员不仅要承担系统故障，还要回应系统操作、信息咨询、信息处理等诸多问题。这些问题通常以不同的问题形式反复出现，导致服务人员花费大量时间为不同的用户回答相同的问题。

通过以上分析发现，除系统故障问题需要服务人员承担报告外，其他问题如系统操作、信息咨询、信息处理问题具有简单、流程、规则的特点，可通过人工智能客户服务机器人回答，有效过滤大量高频、重复、简单、热点、规则问题，剩余少量困难、高价值、高创造性问题手动解决。

IT服务场景中的人工智能客户服务机器人不仅具有客户服务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、多轮场景对话，还具有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南。同时，可以自行完成用户查单、建单、催单等固定形式。

人工智能知识库，IT服务知识的积累和传承。

在IT服务的实际工作中，有价值的经验只存在于人们的脑海中，没有通过系统和标准化的记录来保存。经验的传递和分享只依赖于小规模的口碑传播。当人员调动和辞职时，相关的IT服务知识难以继续、继承和沉淀，导致企业多年的IT服务工作，但缺乏相关领域的知识积累。如果发生故障事件，他们仍然依靠个人经验来判断事件的性质，这是重要的优先事项。在很大程度上，会出现误报、遗漏和延迟报告。因此，企业有必要建立自己的人工智能知识库。