社會主要矛盾的變化、中國社會老齡化的趨勢、以人工智能為核心的技術飛速發展，對于客戶服務行業產生了深刻的影響。傳統的靠海量人工坐席提升服務的策略已經過時，智能客服所占的比重急劇提升但效果差強人意、客戶對于官方提供服務質量的要求越來越高但企業對于客戶服務的認知還處于傳統階段，這里面存在許多問題同時也意味著大量機會。在生產力低下的時代，誰能夠生產、銷售出產品和服務誰是老大。但在生產過剩，供應充裕的時候，誰能夠真正的理解客戶的需求、滿足他們個性化、多層次、高標準的要求，誰才能持續贏得客戶青睞與忠誠。
在這種變革的大環境下，作為
呼叫中心大腦的知識庫如何去應對，未來將如何變化？基于中國知識管理中心（Knowledge Management Center Of China,KMCenter）知識庫研究和咨詢團隊的實踐和調研，KMCenter對2018中國呼叫中心知識庫趨勢做出發展的5個趨勢預測：
按照Zendesk 2013年的數據就顯示，50%以上的客戶希望他們自己解決自己的問題而無需去與官方交流；著名市場研究公司Gartner預測，到2020年客戶85%以上的問題和困惑將不與企業的客服人員接觸，通過自助方式搞定。
隨著客戶獲取信息和知識的手段和渠道越來越多，便捷程度提升，如何讓大部分問題不需要咨詢官方就可以解決成為客戶服務中心必須考慮的問題。但要實現真正的多渠道自主服務，客服中心需要去避免自我本位的定位而是站在客戶立場上考慮問題，用客戶熟悉的渠道而不一定是自有的渠道服務，同時要對內容進行外化處理（文字/語音/視頻、敏感信息脫密、語言的客戶化表達和組織、用戶適應的內容組織等方式）。
如果將客戶服務作為企業價值鏈的末端甚至是一個紓解客戶抱怨的出氣口，那么客戶服務的價值就很小。事實上是在現今的環境下，只有真正理解客戶才能夠產生好的產品和服務、才能夠真正實現創新。但在大部分機構里面，客戶服務的價值沒有體現出來：他們更理解用戶的抱怨是什么，這其實是改進產品和服務的機會；他們知道客戶更想要什么，這是創造新產品進而產生市場優勢的動力來源。通過分析知識庫內容的使用數據，通過分析客戶問題、抱怨、想法甚至潛臺詞對客戶需求進行挖掘，在2018年會有更多客戶服務中心開始重視對這一塊數據和內容的整理提煉，形成洞察和見解，除服務于呼叫中心自身的改進提升之外，還可以為市場、研發部門決策提供支撐，避免呼叫中心守著金山做乞丐的窘境。
傳統的知識庫專業人員都是從一線坐席轉型而來，少部分是各部門管理人員從事。但整體來看，知識庫專業人員年齡小、經驗少、素質亟需提升。如果這些人員不能夠對企業產品和服務的背景和邏輯深入了解，不能對客戶需求有深刻體會，基本上不可能提供高質量的知識生產、組織和傳遞工作。
知識庫專業人員素質能力已經成為制約呼叫中心知識庫提升的核心因素，在2018年會有更多的客戶服務機構投入更多資源對這些人員進行培訓、選撥配備更資深人員、提升他們的待遇同時也提出更高的要求。知識內容的客戶化成為核心需求雖然內容客戶化被喊了很多年，但截止現在大部分的知識庫內容仍然是站在企業的立場上而不是客戶立場，通常情況下是知識庫采編團隊將其他職能、業務部門產出的文件簡單修改后發布，對于客戶問題、場景、痛點的考慮少。在傳統的由坐席代表回答客戶問題的時代，由于坐席代表經過了各種培訓、考核，他們實際上在回答問題時承擔了部分內容客戶化的工作。但在多媒體和多渠道客服的下、在智能客服的場景下，知識庫內容直接傳遞給用戶，這個時候對于內容客戶化的需求就會越來越高：不夠客戶化的知識內容客戶不會看、看不懂。但客戶化又是最難的工作之一，涉及知識的詛咒、對于客戶需求的理解和洞察、采編人員的能力和素質等問題，需要全面考慮和規劃。
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用知識庫內容的高效組織補充智能客服的不成熟當人工智能成為熱點的時候，許多企業開始提供智能客服的服務。但不少智能客服技術提供商既沒有行業積累也沒有數據積累，因而大部分所謂的智能客服根本談不上智能，只不過是傳統的搜索和數據庫匹配而已。即便是加入了情景上下文處理能力的廠商，由于缺乏海量數據的訓練與職稱，智能化程度很低。即便技術實力比較強的智能客服平臺，由于企業的高質量數據積累不足，也很難短期內提升系統的智能水平，在這樣的情境下，利用知識庫內容的高效組織（知識本體、場景圖譜、問題圖譜等）支撐客戶多樣化的需求成為2018年的熱點。
