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前经济学人专栏作者史塔威尔在他那本著名的畅销书《亚洲教父》里，曾如此评价那些身价上亿的亚洲教父——他们并不是东南亚经济增长的贡献者，相反，他们只是基于特殊地理环境下的政治商业的产物。
比起欧洲，战后的东南亚最大优势就是低廉的人力成本和迅速膨胀的人口红利，这给了教父们巨大的机会。
人口一直是影响社会经济的重要因素，而客服是一个典型的劳动密集型产业。在许多发展中国家和地区，为外企提供包括客服在内的售后服务一直是传统的就业途径。
因为客服一方面企业需求量大（几乎每个企业都会用到），其次又不需要非常高的门槛（只需要掌握一定的话术和操作流程即可，这意味着绝大多数的普通人经过培训都可以胜任）。即便是互联网这种轻资产公司，也充斥着大量的审核员、客服。他们构成了这个产业金字塔的最底端。
但客服对于公司来说其实是一个比较矛盾的环节：雇佣大量的客服势必会增加公司的运营成本，但却不产生实际利润，某种程度上，就好比一个公司有10位前台一样尴尬。因此公司会想方设法削减开支，但必要的售后服务又是维系整个销售流程必不可少的环节，因此一直难于取舍。
在这样的情况下，互联网公司开始想方设法涉足这一传统领域。
比如市面上出现的基于人工智能技术的智能客服产品，可以帮助大量的中小企业解决传统客服人力成本居高不下的问题。以电商为例，电商行业有大量的售后服务，而基于人工智能技术的机器人，能够回答诸如物流、型号、价格等在内的诸多问题，这节省了大量的人力，我们可以理解成有限场景下解决典型问题。
为什么智能营销是智能客服的下一个大市场？
智能服务营销从应用场景上可以分为售前和售后两个场景。目前绝大多数的智能客服产品，都选择是从售后角度去切入。为什么呢？
理由很简单，大部分售后环节的用户的提问大多比较固定，比如电商的售后大部分是询问退换货，产品质量有问题等等，类型很单一，答案很明确；比如互联网金融是询问理财产品能否提前赎回，这些问题都可以用智能客服去解答。
智能客服的好处是显而易见的，首先，成本不到传统人力的十分之一，其次，回答准确且及时（杜绝了一些比如回复用户信息不及时，信息不准确的情况），所以能够大规模应用于各行各业。
从客户分布来看，电商占据了智能客服很大一部分比例，其次是互联网金融、教育等等。
可以这么说，电商是智能客服的基本盘，主要是电商购买过程中涉及到很多咨询、售后的问题。互联网金融和教育是智能客服的增长点，比如课程的推荐和续订、理财产品的咨询等等。
既然从场景上看，智能客服面向售后这个场景已经基本上做透了——大公司自己会开发智能客服产品，而微型公司刚刚建立雏形，还不到大面积使用客服这一步，因此智能客服的定位其实很清晰，那就是面向中小互联网公司的长尾需求。
而相对的，售前场景还没有开发，因此从售后转到售前，从营销的角度来看，应当可以理解成一次闭环。
而所谓的智能服务营销，并不是我们传统意义上理解的“客服机器人”，而是用人工智能技术和大数据积累，给人工客服提供一系列包括用户画像、大数据在内的一系列服务。
比如当用户接入客服系统时，系统会告知人工客服这个用户的行为数据和浏览数据，包括系统给用户打的标签，这些都有利于客服人员针对客户的需求做出准确的判断和回应。
另外，也可以对客服人员本身的业务能力进行分类和管理。举个例子，有位女客服声音甜美，非常擅长和男性客户沟通，那么系统在整理客服人员资料时，就会把这个特征标签加进去，最终的形态是达到人机融合的理想状态。
简单来说，就是对整个客服系统进行数字化的升级，从用户端到供给端都是如此。最终目的是提高客服系统运转的效率，同时大大解放人力。
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