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挑战1：用工成本逐年上涨用工成本占比客服中心总成本82%（一线63%，职能岗10%，管理者9%），叠加人员利用率、流入预测不准确等因素，带来额外新增成本难以估量。
备注：供应商成本结构数据来源为某大型互联网平台供应商实际成本数据；客服中心调研数据来源为网易云商《2023客服中心现状&趋势白皮书》
挑战2：弹性不足导致损伤体验/转化机会用户等待90-100s，满意度下降4pt等待>210s，满意度下降10pt 咨询量激增情况下，弹性不足，错失转化机会。
备注：数据来源为某大型互联网企业等待时间与满意度分析（满意度问卷量78w）、月均流入量分析（样本量2870W话务量）
挑战3：人员流失率高，招聘压力大· 月流失率15%-20%，近5个月累计流失率40%+，导致新人占比居高不下。
· 新人交付相较成熟人员存在差异;当突发增量/短期需求时，传统模式通常优选校企渠道，但品质往往容易受影响。
备注：流失率及在职年限分布数据来源为某头部呼叫中心供应商项目运营实际情况，新老人交付差异数据来源为某大型互联网企业用户新人爬坡期满意度分析
我们的思考
分布式服务资源网络解决方案星云：数字化资源管理平台
万人招聘周期从100天缩短至0.5天，10分钟应急弹性达15%+，时段峰值弹性达400%+。
万人招聘周期从100天缩短至0.5天，10分钟应急弹性达15%+，时段峰值弹性达400%+。
方舟：一体化服务作业平台
多渠道引入和一站式作业，结合诉求识别、意图推理、智能摘要等人机协同能力的建设，提高服务水平。
虚拟职场：金融级管理标准
金融级标准的虚拟职场打造，借助实时风险监控和IOT智能设备，保障服务质量和数据安全。
星云：以单个客服人员为粒度，实现“选用育汰控”
星云：如何快速找到对的人单工作机会5w+流量，客服场景万人招聘周期从100天降低到0.5天。
星云：如何培育合格小二
星云：从人治到数治，任务及权益牵引小二自我管理基于大数据生成人员画像
依据承接能力、服务能力、服务风险、基础属性四大要素生成画像模型。
标签匹配需求，执行过程策略管控
依据承接能力、服务能力、服务风险、基础属性四大要素生成画像模型。
标签匹配需求，执行过程策略管控
需求匹配：匹配技能、匹配优先权益（选班优先、调度优先、高薪工作机会优先等）。
策略管控：正向薪酬激励，反向强制小规划小战长路径，并匹配策略。
策略管控：正向薪酬激励，反向强制小规划小战长路径，并匹配策略。
规划小二成长路径，并匹配策略
· 优质小二成长路径:新人爬坡->活跃->优质->虚拟岗->多
· 优质小二成长路径:新人爬坡->活跃->优质->虚拟岗->多
技能
· 劣质小二：培育帮扶/汰换
星云：灵活配置后台管控规则，前置预判并干预风险云客服：
1) 设置质检、预警及管控规则，机器自动执行，并生成报告；
2) 100%质检。
虚拟职场：五要素防范服务过程风险1、数据信息
自动扫描服务字段，判断风险等级。
按需自动化脱敏。
按需自动化脱敏。
2、人员行为
· 人员信息审查，风险小二无法上岗。
· 人员信息审查，风险小二无法上岗。
· 人脸及声纹核查，严防顶包作业。
3、物理环境
配置风险规则（如围观、拍照等）一旦违规，即刻触发预警/管控。
覆盖15+行业的40w+企业客户形成丰富可复制的知识沉淀。
4、流量监测
· 自定义配置监听规则。
· 浏览器插件及流量网关数据监听。
· 浏览器插件及流量网关数据监听。
5、终端安全
· 接入终端防控应用，避免敏感数据下载/外发。
虚拟职场：风险小二无法上岗，并严防顶包作业· 通过对底线类风险、经济类风险、实际服务历史的违规及投诉记录等策略校验，智能筛选高品质可信小二。
· 签入及服务中不定期对服务小二进行人脸及声纹核身，避免非本人顶包作业风险。
虚拟职场：保障数据信息安全，同时平衡客户体验
Step 1、服务信息全面体检
参考34部法律法规，建立数据安全L1-L5分级制度建立敏感信息库，导入信息字段，自动扫描敏感字段名称。
参考34部法律法规，建立数据安全L1-L5分级制度建立敏感信息库，导入信息字段，自动扫描敏感字段名称。
Step 2、按需定向自动化脱敏
根据不同服务场景、不同服务人员，差异化配置脱敏规则自动化脱敏，既满足云小二低风险服务，也不影响自营中/高风险操作。
敏感信息不泄露，服务效果不打折
虚拟职场：环境多重校验，一旦违规即刻触发预警/管控
服务案例：出行行业某出行行业龙头品牌用户数6亿+。
痛点及解法
企业痛点
· 话务量级波动大，大促高低峰期差值达6倍。
· 业务难度高，智能化程度偏弱，在人员培养和招募上需投入大量成本。
解决方案
· 将分布式的云小二组成机动班次，灵活应对话务高峰低谷。
· 星云平台标准化培训流程，同时借助方舟平台人机协同的方式，降低人员的操作门槛。
企业痛点
· 话务量级波动大，大促高低峰期差值达6倍。
· 业务难度高，智能化程度偏弱，在人员培养和招募上需投入大量成本。
解决方案
· 将分布式的云小二组成机动班次，灵活应对话务高峰低谷。
· 星云平台标准化培训流程，同时借助方舟平台人机协同的方式，降低人员的操作门槛。
备注：数据来源为某出行企业实际运营效果数据分析
服务案例：电商行业（国内）某头部电商品牌单日 GMV过亿 百万粉丝数。
痛点及解法
企业痛点
· 各大S级促销节点，尤其是618和双十一，高低峰期差值达4倍
· 面临承接压力大、成本增加、人员灵活性差、舆情风险管控等问题。
解决方案
· 将分布式的云小二组成机动班次，灵活应对话务高峰低谷。
· 结合星云平台，只需要给到业务预测量，就能实现全网资源的统一集中调度。
企业痛点
· 各大S级促销节点，尤其是618和双十一，高低峰期差值达4倍
· 面临承接压力大、成本增加、人员灵活性差、舆情风险管控等问题。
解决方案
· 将分布式的云小二组成机动班次，灵活应对话务高峰低谷。
· 结合星云平台，只需要给到业务预测量，就能实现全网资源的统一集中调度。
备注：数据来源为某头部电商品牌
服务案例：电商行业（跨境）某大型跨境电商平台买家数过亿。
痛点及解法
企业痛点
· 全英文服务，对小二语言能力要求高招聘难度大。
· 对小二技能要求高，需小二熟悉操作全链路，同时需具备纠纷处理能力。
解决方案
· 发挥云选人优势，全网定向招募英文人才，通过资质证书、口语测评、口语拨测多重筛选，优中选优。
· 爬坡期通过进阶学习+上线试接+阶段性考核，帮助小二快速成长，同时针对个体短板做针对性辅导。
企业痛点
· 全英文服务，对小二语言能力要求高招聘难度大。
· 对小二技能要求高，需小二熟悉操作全链路，同时需具备纠纷处理能力。
解决方案
· 发挥云选人优势，全网定向招募英文人才，通过资质证书、口语测评、口语拨测多重筛选，优中选优。
· 爬坡期通过进阶学习+上线试接+阶段性考核，帮助小二快速成长，同时针对个体短板做针对性辅导。
备注：数据来源为某大型跨境电商平台项目运营小二资质、爬坡数据
服务案例：酒旅行业某5A景区酒旅行业知名品牌。
痛点及解法
企业痛点
· 节假日期间，业务咨询量达到高峰，资源储备不足。
· 当业务处于波谷期时，企业为降低成本需释放储备人力。
解决方案
· 按照小时排班制度，弹性准备服务人员。
企业痛点
· 节假日期间，业务咨询量达到高峰，资源储备不足。
· 当业务处于波谷期时，企业为降低成本需释放储备人力。
解决方案
· 按照小时排班制度，弹性准备服务人员。
· 从接到需求到拉起储备人员培训上线，仅用了2周时间。同时通过技能分组，弹性排班等智能化服务保证效率。
备注：效果数据来源为某5A景区酒旅行业高峰期服务数据分析
服务案例： 杭州第19届亚运会某5A景区酒旅行业知名品牌。
痛点及解法
企业痛点
· 历史无可参考预测量，一旦预测偏低，则极易出现承接风险，影响盛会用户体验；一旦预测偏高则人力兄余，不利于成本控制。
· 服务上线时间存在不确定性，培训周期难预估。
解决方案
· 云客服资源作为助接第一梯队，发挥高弹性优势培训通用服务能力、亚运专业能力及知识保鲜。
企业痛点
· 历史无可参考预测量，一旦预测偏低，则极易出现承接风险，影响盛会用户体验；一旦预测偏高则人力兄余，不利于成本控制。
· 服务上线时间存在不确定性，培训周期难预估。
解决方案
· 云客服资源作为助接第一梯队，发挥高弹性优势培训通用服务能力、亚运专业能力及知识保鲜。
· 一旦出现部分时段流入超预期，线上实时拉起云客服助接，流入回落后再调整回初始计划。
备注：数据来源为集团承接第19届亚运会服务承接情况
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