新一代信息技术环境下现代服务业的数字化和智能化演进

姜晓丹，刘连臣，吴 澄，宋士吉

(1.清华大学 自动化系，北京 100084；2.清华大学 国家CIMS工程技术研究中心，北京 100084)

0 引言

现代服务业是以现代科学技术，特别是信息网络技术为主要支撑，建立在新的商业模式、服务方式和管理方法基础上的服务产业。它既包括随着技术发展而产生的新兴服务业态，也包括运用现代技术对传统服务业的改造和提升[1]。最近10年来，包括云计算、大数据、人工智能、物联网、移动互联网等在内的新一代信息技术在经济社会各个行业广泛渗透，催生了移动办公、互联网医疗、智慧物流等一批新业态，传统商业模式逐渐被取代，全新的服务模式成长迅速[2]。

党的十九大报告指出：“……加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。中国作为经济高速增长的发展中国家，正在经历从工业化、信息化向数字化、智能化跨越发展的关键阶段。现代服务业是经济增长的重要引擎，其发展质量尤其依赖于新一代信息技术的渗透程度和智能化水平。因此，在服务业的数字化和智能化演进过程中，准确把握其发展趋势、技术融合特征，明确演进路径，对于现代服务业的高质量发展尤为重要。

鉴于新一代信息技术在服务业演进发展过程中的重要意义，国内外均有一些学者分析了信息技术与服务业融合的特征和机制。张荫芬等[3]分析了信息技术和网络技术对现代服务业发展的机理及作用模式，提出了基于对信息技术依赖程度的现代服务业演进路径，但这个路径描述实际上并没有阐释发展历程，而是将不同细分行业与信息技术结合的深度进行了归类。Hacklin等[4]研究发现，技术与产业融合具有演化特征，并将融合分为知识融合、技术融合、应用融合和产业融合4个阶段，但是没有就服务业本身的演化特点和规律进行深入探讨。夏杰长[5]结合中国服务业规模相对较小、就业质量不高、服务业开放程度不足和产业融合度不够等突出问题，提出了激励服务业创新发展、推进更高水平的服务业开放、推动服务业与制造业深度融合和构建更加开放透明的营商环境等政策性建议，但是对实际演进路径尚无明确阐述。

2019年10月，国家发改委、市场监管总局联合印发《关于新时代服务业高质量发展的指导意见》，提出了服务业高质量发展的总体目标，并提出“……推动人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术在服务领域深度应用，提升服务业数字化、智能化发展水平，引导传统服务业企业改造升级，增强个性化、多样化、柔性化服务能力。”可见新一代信息技术推动现代服务业向数字化和智能化升级，从而实现高质量发展，已经成为国家的重要发展战略。本文在分析我国现代服务业发展趋势的基础上，对数字化和智能化融合为现代服务业带来的深刻变化和重要特征进行分析，重点阐述现代服务业数字化和智能化的演进和实现路径，并提出未来的重点研究和突破方向，从而支撑现代服务业的高质量发展。

1 我国现代服务业的发展趋势

1.1 数字化转型已经是高端服务业的必然要求

数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级的基础上，进一步触及企业或组织核心业务、架构、文化，以新构建和交付一种新的、差异化的价值为目标的高层次转型[6]。数字化转型是开发数字化技术及支持能力，以构建一个富有活力的数字化商业模式。世界经济的数字化转型是大势所趋，数字化及相关的信息技术推动服务产业发展已多次被纳入党和国家顶层设计。服务业的数字化转型是这个大趋势中的重要有机组成部分，贯穿现代服务业发展的始终[7]。在服务产业中，数字化转型是以价值创造为目的，以提升效率和效益为导向，用数字技术驱动业务变革的过程[8]，但数字化转型的内涵十分丰富，其实施是一项复杂的系统工程，完成实施过程并发挥效果，有大量的工作要做。

现代服务业的数字化转型动力源于两方面：①被动转型的压力，中国服务行业的条件、环境、对象都在发生变化，人力成本上升、商业经营的压力，都在倒逼产业转型、技术升级和产业创新；②主动转型的选择，长期结构松散、效率不高的传统产业形态与市场需求存在较大差距，资本市场的要求和员工意识、工作需求的变化，也都需要通过产业转型、产业创新来解决。

我国已先后经历了零售业、制造业和城市管理的数字化，服务业数字化已是大势所趋。而2020年以来的新冠疫情，使物理连接和面对面的服务频频遭遇困境，这也在很大程度上加速了服务的数据化和智能化形成规模。数据是信息化时代的“石油”，智能化变革只有具备数据、算力和算法的基础条件才能进一步推动服务业发展。

1.2 智能化升级正在成为高端服务业的发展方向

现代服务业的智能化升级是指以多种类型的新一代信息技术的融合应用为手段，创新服务内容、服务场景和服务模式，向客户提供个性化、线上化、智能化、技术含量高、用户体验好的服务。将大数据技术与智能技术相结合，服务行业的经营主体能从更广泛的范围内搜集有用的信息，并借助数学建模、数据挖掘和各类算法，对信息进行甄别、加工和处理，形成可以作为经营管理、反馈应答或投资决策依据的重要信息或结论。

对企业来讲，智能技术能够革新盈利模式和服务内容。智能化升级不仅可以重塑传统服务业的业务流程和经营模式，还能创造新的服务领域和内容，形成更多的盈利点。此外，企业还可以借助智能技术，对市场、客户及经营状况进行动态监测和管理，抢占市场先机，调整市场战略，并及时发现经营风险，最大限度地避免经营损失。

对客户来讲，智能技术可以显著提升服务速度和精准度，服务商也能够更广和更深地延伸和扩展服务网络，将世界范围内的服务用户联系起来。语音、图像、视觉、文本等智能技术的使用，也能够极大地提升用户的体验和便捷性。而尚未采用智能技术和相关服务的企业，已经难以满足客户不断提升的服务需求。

因此，对于高端的现代服务业，智能化升级已成为重要的发展方向和无法回避的要求。

2 现代服务业与新一代信息技术深度融合的相互作用和产业特征

2.1 现代服务业与新一代信息技术深度融合的相互作用

新一代信息技术不仅为传统服务业转型升级提供了先进的支持工具和交互方式，还孕育出了新的服务内容和专业领域，并通过服务产业链的重构、服务模式的革新改造、生产率效应的发挥或者直接衍生新兴产业等方式，推动服务业转型升级。新一代信息技术与现代服务业的深度融合，主要体现在以下6个方面：

(1)对现有产业链条的解构和重构。新一代信息技术对传统服务业的颠覆性影响，最明显的就是对服务产业链进行重构。在诸如物流行业、信息服务行业和金融行业等生产性服务业中，信息技术、互联网技术与物流体系的融合使得货物传递和跟踪更加直观和快捷，且成本大幅降低；信息服务业实现了信息、知识的快速传输、实时共享和智能化关联，从而更加精准有效。移动支付和互联网技术显著提高了资金支付效率，网络信息化管理大大强化了金融安全水平，在软件和智能化工具的帮助下，金融行业也出现了更多的商业模式和金融创新产品。互联网融合了数字世界和真实世界，拉近了服务商和消费者之间的距离，显著缩短了商业链条，为消费者和服务商带来了价值增值。

(2)对服务方式、模式、体系进行改造。传统服务业，包括金融、零售、物流、旅游等，由于现代信息技术的不断渗透，高新技术被广泛用于改造传统的服务方式和运转模式。现代金融、现代零售、现代物流和现代旅游均基于新技术和新的管理方式而产生了新的服务模式，如网上银行、在线服务、电子商务、移动支付等。此外，运输、餐饮、旅游等传统服务业采用了先进信息技术之后，也纷纷被赋予了新的内涵，形成了创新的服务模式与服务流程，更加方便了人们的日常生产和生活。

(3)发挥生产率效应，帮助提升服务质量和效率。新一代信息技术在服务业中的生产率效应主要体现在3个方面：①通过对现有服务链条各环节的渗透、改善以及对服务组织的优化，提高服务效率；②通过降低信息收集的成本、提升供需的匹配度、减少中介环节、降低时空的依存度，从而提高服务效率和服务质量；③通过数据和智能的支撑，为用户创造更多的附加价值。

(4)信息技术切入传统服务业关键环节，形成新业态，改变商业模式。新一代信息技术在服务业的应用，形成了长尾、免费、平台、共享等典型的商业模式或者几种的组合[9]。新一代信息技术的应用打破了传统服务业原有的流程和习惯，通过物流可视化、流程自动化、信息共享化、协作远程化、服务智能化等方式，形成新型业态。供应链管理、众包平台、远程协同、人机协作、全生命周期管理等正在重塑服务业的商业模式和价值链体系。

(5)新一代信息技术本身直接衍生众多新兴产业，网络服务、移动通信、人工智能等本身已形成举足轻重的服务产业。信息技术的进步与新兴产业的发展几乎保持了同样的速度和节奏。

(6)现代服务业的持续运行和多样化业态也为新一代信息技术的发展提供了广泛的应用场景和充足的价值动力，服务业中大量的资金、人才和用户涌向信息技术领域，从市场和需求端指引信息技术的发展方向。

2.2 现代服务业与新一代信息技术深度融合的产业特征

2.2.1 服务要素模块化和专业分工

欧美企业在上世纪七八十年代经历了深度的信息化革命，信息化革命利用信息化和网络化，促使了很多生产和服务要素模块化，剥离出很多独立业务，加速了专业化分工，实现了专业的人做专业的事，也因此显著提升了服务质量和智能化转型升级的便利性。在我国，服务行业在信息技术的支持与推动下，将进一步实现服务要素的模块化和标准化，提高专业分工的精细度。

2.2.2 服务方式和内容多样化

新一代信息技术的融合应用，帮助现代服务组织创新服务内容、服务模式和服务方式，向客户提供多种新型服务，具有个性程度高、响应速度快、技术能力强、交付体验好等特点。借助技术手段，很多服务行业可以将大量服务工作线上化、远程化，并利用网络技术和通信技术的支持，专业化、智能化地完成服务，还产生了大量新型业态，包括远程医疗、在线教育、线上金融服务等。

2.2.3 产业空间的虚拟集聚

新一代信息技术的出现，使得企业与企业之间的地理空间关联变得没有那么紧密[10]。企业与企业之间可以从原来的地理空间集聚模式，变为网络虚拟集聚模式，只需要实现数据和信息实时交换即可达到集聚的效果。特别是物联网、大数据计算等技术，明显导致企业之间的关联协作对地理空间的依存度降低。因此，新一代信息技术与现代服务业的深度融合使虚拟集聚成为现代服务业的新型组织形态，而虚拟集聚的运行载体和驱动引擎则是信息技术支撑的新型数字基础设施[11]。

3 现代服务业数字化和智能化的演进路径

3.1 产业发展路径

面向构建现代服务产业体系的整体目标，解构新一代信息技术和服务产业的作用，现代服务业的数字化和智能化演进可分为以下3个阶段：

(1)技术赋能阶段 以新一代信息技术提升企业数字化水平为基础，突出服务内容和场景数字化，提升企业的服务质量和竞争力。随着技术的渗透和升级，业务流程会逐渐发生变化或再造，使服务过程更加适应客户需求。

(2)技术与产业融合 以先进技术产业化为先导，逐步实现现代服务业高端化发展，突出信息技术和服务产业间的融合。更精细的专业化分工和业务流程重组也会在该阶段发生。通过创新积累，提高创新增值和服务增值，实现服务业从大到强，形成现代服务业的产业优势。

(3)产业升级和生态体系完善 依托数字化和智能化与服务业的融合形成的现代服务产业体系，积极拓展新兴服务领域，形成密切协作、可持续发展的产业模式，此时的业务流程将进入相对成熟但不断优化迭代的状态。

3.2 服务产业的理想形态：集约化的服务拓扑结构

在移动通信技术、多媒体技术、移动互联网技术发展起来之前，传统服务业往往具有较强的地域依赖性，客户和服务者都在相对有限的范围内活动，同时很多服务必须面对面地进行。这种情况下，服务质量因人而异，用户体验千差万别，服务标准无法统一，数据也无法积淀，消费者或者服务者会在时间和交通等方面额外付出大量的成本，这种状态很难支持服务行业的发展进步。新一代信息技术的发展为服务业带来了网络化和移动化的优势，服务的供应者和消费者之间可以以此建立起密切的网络联系和及时迅速的服务反馈，使服务业数字化具有了新的场景可能，极大地扩展了自身的服务市场。因此，可以构建集约化的服务拓扑结构，并通过数据、知识的沉淀而产生更大的服务价值，同时也使现代服务业的服务内容更加丰富。

举例来说，如图1所示，先进网络环境支持服务体系的集约化，改变服务拓扑结构，从分散的网状结构演化为星形结构。星形结构的中心点即为服务中枢，形成数据沉淀，在数据和知识的驱动下，不断积累衍生相关的知识产品，实现服务质量的逐步提升，推动服务良性发展。而集约化服务体系的顺利运行，需要构建覆盖全业务流程的技术支持体系。现代服务业各个领域，从电商到外卖，从互联网医疗到在线教育，从银行服务到保险理赔，集约化的服务越来越广泛。

在这样的集约化服务过程中，星形的服务结构需要多层次的技术体系支撑运行。其中，集约化服务平台需要集成多媒体通信技术和移动物联网技术进行信息交流，利用数据挖掘和工程优化算法进行业务和工单分配，综合多项人工智能技术和数据库技术用于支持服务应答，而大量算法和数据挖掘程序的运行离不开云计算。技术和数据反馈体系要具备知识图谱技术、数据挖掘技术、知识加工能力，才能为服务人员提供足够的支持。而积淀下来的数据所衍生出的知识产品，则需要依靠数据采集、数据分析、数据库技术等技术来实现。这样的服务体系的技术支撑，几乎需要涵盖现在常见的全部前沿信息技术。

集约化的服务，将坐席人员和联络应答技术等主要要素，通过物理或逻辑集约，首先可以提升服务人员的服务经验和规范化水平，进而提升智能化的服务能力。其次，通过人员的分工和调配，在经济效益和服务效率上可以得到最大程度的优化。第三，服务过程中形成的数据积淀，将成为服务或产品优化的重要的依据，并形成对应知识产品。因此，面向数字化和智能化的服务产业，集约化服务形式是一种理想的形态。

3.3 “智慧+智能”是现代服务业高质量发展的有效途径

高质量的服务首先应该是“有温度的服务”，情绪情感交流，对客户体验和维系客户关系尤为重要。而目前，智能客服为用户带来的体验普遍不好，其根本原因在于人工智能技术目前仍然存在局限性。人工智能技术大体可以分为弱智能、强智能和超智能3个层次，目前较成熟的技术均处于“弱智能”阶段，虽能解决一些局部问题，但在情绪、情感、综合分析等方面尚不成熟，难以有效应用。因此，在当前的技术条件下，要保证用户问题的及时解决和用户体验的亲切感，服务过程中的人工参与必不可少。

参考工业自动化发展的历史，智能化也将经历从“半自动化”、“少人化”到“无人化”的过程。从经济性的角度考虑，即使智能技术相对成熟，相比少人化的状态，彻底无人化所需的高可靠性需要巨额投资，因此在经济效益和企业经营方面势必难以为继。因此，借助机器完成简单重复工作，由人工服务为客户提供精准服务并提高满意度，这样的“人+机器”、“智慧+智能”的协同技术和服务状态应该成为服务智能化的主导路径。

例如，如图2所示，“人+智能”的客户服务平台体系，在整个客户服务流程的各个环节中，综合使用智能互动式语音应答(Interactive Voice Response, IVR)、机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)、知识库、智能助手、智能培训、智能质检、智能排班等多项信息技术，通过模块化集成，形成服务大脑的核心支持，从而增强人工客服以及体系整体的服务能力。客服人员在各项信息技术工具的支持下，提供有质量、有温度、有效率的服务。

3.3.1 “人+智能”的客户服务平台服务架构

首先，建立在多媒体通信技术和移动物联网技术基础上的多媒体联络中心，可以接收到客户从多种渠道、以语音、文本、视频等不同形式传递过来的服务需求。同时，客户回访同样可以通过不同的渠道，以客户所熟悉或喜好的方式，反向传递信息。

基于语音识别和语义理解等AI技术的智能IVR，能够理解用户语言并明确客户的来电意图，并在后台业务系统集成和智能知识库的支撑下，为客户提供信息查询或自助服务，然后按设定流程将客户需求转给客服机器人或客服代表人工处理。人工处理后还可视情况在系统中进行工单分配，安排远程协助和现场支持服务。

整个服务平台体系的中枢是服务大脑，它以智能知识库为基础，基于AI技术和大数据算法构建而成，涵盖智能知识采集、加工、理解、应用全流程的全生命周期知识库系统，既能满足客服人员的智能搜索、智能问答等多类场景应用，又能同时支持智能IVR、智能客服助手、客服机器人、智能质检、智能评估与培训考核等多种上层应用，并支持人机共用。同时，服务过程中产生的大量数据，也会及时反馈到服务大脑，成为数据挖掘和知识库迭代的基础。

产品、服务数据库是利用数据库技术和知识图谱技术，在服务数据积淀之后逐步形成的数据产品，可以及时反馈产品信息、服务质量和用户意见等，并反馈给对应供应商，推动产品和服务的不断改善，从而推动产业整体的提升。

3.3.2 “人+智能”的客户服务平台的技术模块

智能路由应用大数据技术，基于历史数据进行挖掘，得出的客户画像和客服画像，能够“看清楚”客户和客服人员分别是什么样的人、有什么样的需求和偏好，以及有什么样的能力和特长，从而能够定向地进行客户和客服之间的最佳匹配，将客户分配给最适合的客服人员，提供个性化的优质专属服务。

客服机器人具有机器级别的语言能力、尚不完全可靠的感知能力和不断演进的学习能力，可以解决一部分相对简单的客户问题。

(1)语言能力 人机语音交互通过语音识别、语音合成、语义理解、自然语言生成、对话管理5个关键处理环节形成了一个完整的智能语音交互的工作闭环，如图3所示。

(2)感知能力 利用语音情绪识别技术，通过建立心理声学指标分析模型，对语音的尖锐度、响度、音节速率、清晰度等指标进行分析，同时结合语调变化、语义等方面信息，判断通话过程中的情绪异常，实现客服员工服务质量检测，客户情绪波动判断或预测。

(3)学习能力 随着环境、市场、业务等不断变化，技术平台也需要不断演进，因此在服务大脑中要设置完整的机器学习模块，典型的算法包括监督学习、非监督学习、主动学习、迁移学习等。

智能助手是一个基于AI技术的综合性信息处理、分析和辅助工具，从服务大脑获取的数据、信息和建议等，以单一界面呈现多来源的综合信息，并能够与客服人员进行实时交互。人工坐席开始接听电话后，自动启动智能助手，实时采集用户语言，并进行流处理操作，在后台调取知识库中的相关信息，并进行标准答案的匹配，自动在工作台右侧给出参考答案，供人工客服选择，帮助坐席快速获取最佳专业话术。

3.3.3 “人+智能”的客户服务平台的组织管理

在员工管理和组织运行过程中，客服平台还可以提供智能质检、智能排班、智能培训等功能，这些功能可以在服务大脑中同步进行运转和计算。

(1)智能质检 主要基于语音识别、自然语义理解等AI技术和实时语音分析、历史语音分析等大数据技术，支撑服务质量管理，进行实时监控预警和质量监控，并评估所有通话和客服人员的服务水平。

(2)智能排班 需要利用运筹学、机器学习的等技术，在预测业务量、估算人员数量需求的基础上，自动生成能够实现业务目标、符合排班规则、与现有服务人员真实服务能力相匹配的、明确到个人的排班计划。

(3)智能培训 通过预先搭建业务题库模型，模拟真实服务场景，以机器人对答的形式对客服进行实操演练和模拟考核，准确记录客服操作轨迹，综合考评客服服务质量与水平，提高培训效率。

上述体系实际上是将人和机器的作用合并在同一个智能系统中，形成人在回路的混合增强智能模式。人和机器同时作为系统的一部分，当机器能力不足以完成服务需求时，人工介入给出合理正确的问题答案，构成持续迭代的反馈回路，从而提升智能水平，而人工的反馈速度和简单重复劳动则可以被智能技术大幅改善。这样的循环优化过程，可以把需要分析、理解和逻辑推理的高级认知机制与机器目前的智能优势领域紧密耦合，使二者协同配合工作，形成双向的信息交互与控制，将人的感知、认知能力和计算机强大的运算、存储和数据挖掘能力相结合，构成“1+1>2”的增强智能效果。

4 主要结论及研究展望

党的十九届五中全会提出：“推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，推动各类市场主体参与服务供给，加快发展研发设计、现代物流、法律服务等服务业，推动现代服务业同先进制造业、现代农业深度融合，加快推进服务业数字化”。这为我国服务业高质量发展指明了正确方向。

在全球价值链分工体系下，发达国家通过专业化的分工进行工序剥离，将附加值低的环节交给欠发达国家来完成，自己则通过核心技术研发及品牌管控等高附加值环节，挤压发展中国家产业升级的空间，导致后发工业国在国际分工中被迫陷入“低端锁定”的地位[12]。对此，张为付等[13]]利用世界投入产出数据库(World Input-Output Database, WIOD)数据对中国在价值链分工地位进行了评估，结果表明中国在全球价值链中的分工位置确实处于中低端，而且在服务业价值链中的分工地位仍趋于恶化。因此，我国服务业的价值实现以及在全球价值链分工体系中的地位提升尤为重要。

新一代信息技术正在通过产业链重构、服务模式革新、发挥生产率效应或者直接衍生新兴产业等方式，广泛地影响服务业的组织方式和商业模式，推动服务业整体质量提升。目前，中国正处于信息化革命、数字化转型和智能化提升的叠加发展期，新一代信息技术是服务业从生产要素和投资驱动向创新驱动转变的技术基础，也是促进服务业高质量发展的关键。我国的现代服务业的数字化与智能化转型升级，将朝着集约化、“智慧+智能”的方向演进，并向科技含量和附加值更高的价值链顶端发展，使中国在新一轮科技变革中大有作为。

今后的研究需主要从以下两方面出发：

(1)从模型、组织和产业的视角研究信息技术和产业融合的模式和路径。现代服务业需要发明新的流程、新的管理范式、新的组织结构、新的业务模式、新的合作伙伴生态系统，最终建立起更具集成度、可扩展性及适应性的全新平台，这样才能适应和支持前沿技术与服务产业的融合演化。

(2)从细分方向上研究信息技术对传统服务产业的影响和作用机制。当前文献大多从宏观经济、国家战略和政策层面对服务业发展方向和策略进行了探讨，概述了技术对产业转型升级的作用，在面对特定产业问题时实操意义有限。因此，从相对微观层面开展研究，发现技术与细分产业融合的路线和机理，建立相关的模型和实现路线，让理论研究走在实践前面，同时与工程实践相得益彰，才能更好地为我国服务业的高质量发展提供参考。