2020年10月26日至29日，十九屆五中全會在北京勝利召開，“十三五”完美收官，中國全面建成小康社會，“十四五”拉開序幕，經濟社會的高質量發展成為全社會的共識和新的奮斗目標。
2016年，谷歌阿爾法圍棋機器人（AlphaGo）4：1擊敗世界圍棋冠軍李世石。這場人機大戰顛覆了人類對人工智能的認知，也具有某種里程碑的意義，被喻為人工智能（AI）元年。2020年新冠肺炎疫情在全國蔓延，這樣一個“黑天鵝事件”加速翻開了人機耦合的“新客服”時代。在人工智能的時代背景下，為客戶提供高質量金融服務，優化金融供給，是這個時代為金融從業者出的一道考題，不會有太多的準備時間，就要完成從“0”到“1”（從無到有）的轉變。
1人工智能技術帶來的行業劇變
傳統語音型的客服中心經歷了資源整合、標準化確立的發展階段，面對客戶數量指數級的增長這樣一個行業普遍現狀，客戶需求個性化、多元化、效率化這一基本事實，傳統客服中心由成本中心向價值創造中心轉型面臨巨大挑戰，增加客服數量的單一粗放式解決方案已經遠遠不能應對新時代的客戶服務需求，甚至會帶來更多的運營成本和管理問題。人工智能技術在前端通過識別理解客戶意圖，對客戶進行分類傳導，大幅度的提高了問題解決效率。
在客戶滿意度方面，優化服務路徑，創意解決方案，能夠為客戶提供超越其預期的產品和服務，更快、更精準的解決客戶問題，不斷提升客戶滿意度。
在客戶體驗方面，客服是客戶與企業之間的重要紐帶，在與客戶的交互過程中，對客戶體驗要素的全方位綜合性考量，深挖客戶潛在的服務需求，創新服務流程設計，直擊痛點、難點問題，不斷提升服務體驗，提高客戶黏性，拓寬獲客渠道。人工智能的介入是對實際服務管理的一次顛覆和重建。
2智能服務產品在企業端的價值體現
人工智能技術引發行業劇變，機遇和挑戰并存，面對客戶數量供應和需求日益增長的雙重矛盾，人工智能技術與業務場景的深度融合，為企業打開了價值創造的大門。
（一）廣度：拓展企業全渠道的服務半徑
在傳統客服中心里客服與客戶通過語音的方式建立起一種單一的交互模式，隨著移動智能終端的普及和5G互聯網的快速發展，移動互聯網成為“潘多拉魔盒”，為客戶打開了服務的多種渠道，“一對一”的語音客服轉型為“一對多”的在線客服，交互渠道包含微信、微博、網頁等。企業可以在全渠道內布局標準統一而又內容迥異的服務投放，交互渠道伴有社交的性質，全渠道“服務”向“服務+社交”的方式演化，為企業提供了寬廣的獲客基礎，社群、粉絲經濟、直播帶貨的“新玩法”為營銷提供了豐富多彩的創意空間，社群興起了，營銷還會遠嗎？
（二）深度：強化企業單一渠道的服務能力
“一對一”單一渠道的服務，也超越了過去的運營與管理思路，智能服務產品在前端識別、理解客戶意圖，進行客戶畫像，為人工客服打好“前站”；在服務后端，智能監控為現場管理提供強有力的技術支撐，智能質檢在不增加稽核人員的前提下做到“全量質檢”，智能知識庫為客服解放了繁瑣復雜的重復記憶工作。
從企業的層面講，人工智能在服務前端和后端的技術支撐為企業服務能力的整體提高發揮了非常重要的作用。
從客戶的層面講，每一次為客戶服務，與客戶的交互過程，都伴隨著客戶信息的收集、歸納和整理，數據已經成為最重要的生產要素，通過大數據的對比分析，數據分析反哺客戶需求挖掘，深度挖掘客戶未知的潛在需求，可以讓服務做到“比客戶更懂客戶”，服務模式由粗放的廣泛撒網式營銷向培育客戶習慣的精準營銷模式轉變。
3智能機器人的需求調研和服務定位
人工智能技術引發客服行業的劇變，對客服中心的運營模式、現場管理等進行沖擊和重塑。結合實際業務場景，智能服務產品為企業未來的價值創造打開了一扇門，這扇門在打開之前就已描繪了未來的輪廓，智能機器人在上線前已經做好了最初的“框架”——需求調研和服務定位。掌握智能客服機器人的交互邏輯，透過技術層面尋找問題的本質，探尋完整清晰的智能服務運營鏈路，從智能機器人的需求與定位運營出發，探尋人工智能技術是如何對高質量服務進行賦能的。
（一）智能機器人概念和運行邏輯
1、概念
智能客服機器人是一種能夠使用客戶理解的語言（文字、圖片、視頻）與客戶進行交流的人工智能信息系統。能夠實現7×24小時不間斷服務，0秒響應，無限量接待客戶。
2、交互邏輯
智能機器人主要的底層運行邏輯是一個文本交互機器。客戶在咨詢頁面通過打字或者語音輸入問題，機器人進行問題識別，將客戶問題與知識庫中的標準問題按照語義相似度統計概率排序，這也就是常說的客戶意圖識別過程，選擇閾值最高的標準問答案向客戶推送，從而完成交互過程。
這個過程簡化為“輸入、計算、輸出”三個步驟，按照人的思維理解智能機器人的交互邏輯，答案分為兩種：知識內容和交互形式；知識內容是指向客戶推送的文字、語音、視頻等；交互形式是指一對一問答、多輪對話等等，識別和計算在智能機器人的回答中顯得非常重要。
（二）智能機器人的需求調研
1、人機耦合：服務價值鏈
企業、客服中心通過基本服務活動和輔助服務活動創造價值的動態過程，形成一條循環作用的閉環鏈。按照這個分類，結合當下客服行業對人工智能的應用，人工客服依舊承載了基本服務活動，而智能機器人承接了輔助服務活動，在未來很長的一段時間內，人機耦合會成為行業的新常態，不能簡單粗暴的理解為“智能淘汰人工”，而是人機協同，催生出新的運營鏈路和管理范式。
智能在服務的前端和后端掃除了單一、重復性高的工作，而留下來的復雜、高難度的服務工作由人工客服完成，人工客戶必須向專家式客服轉型。機器是人設計編程的，所以不能淺顯的認為機器取代人。
2、服務價值鏈相關的四個模塊
基本劃分人工和智能所承載的服務活動范圍之后，梳理服務價值鏈發生干系的四個模塊，確定調研的方向和對象。
第一，智能機器人的供應商和訓練師團隊；
第二，同行業間、相關企業間的智能服務產品；
第三，內部使用人員，包含但不限于一線員工和基層管理人員；
第四，外部使用人員，企業的客戶等。智能機器人不是冰冷的獨立系統，它的開發與應用須結合現有體系的運營，客戶服務質量的考量一定是綜合性的，一側出現紕漏，會對整個服務體系造成重創。
3、需求調研的三個維度
針對以上服務價值鏈模塊分類確定的方向和對象，調研可以分為三個維度，客戶、員工和企業老板。
（1）智能機器人所鏈接的各個模塊中外部價值鏈最主要集中在客戶層面，客戶問題識別率和解決率一直是衡量智能機器人的關鍵指標，在需求調研的時候，準確把握客戶問題發生的時機、原因、節點等。
（2）客戶是智能機器人交互的主要人群，同樣一線員工也是智能服務產品的重要使用者，在一線員工日常工作的痛點、難點中隱含著優化整個服務流程的契機，智能服務產品在環節、槽位設計上必須充分考慮前臺員工的痛點問題，從中生發出工作流程的問題性，達到優化整個流程的效果。
智能機器人與人工客服的協作不能簡單的理解為機器人先做什么，人工客服后做什么，應該站在人機協同相互配合的整體運營思路的基礎上，通過“訓練”機器人，優化人工客服現場管理，改善全系運營流程，從而讓人機協同達到更好的運營效果，釋放最大產能，提升服務質量。
員工反饋又分為兩個層面，一是客服域中一線員工反映的來自客戶的反饋；二是員工針對自身日常工作的反饋意見。這些反饋意見經過整理和提煉都會為智能機器人的需求調研提供難能可貴的思考路徑和材料。
（3）客戶的需求數不勝數，一家企業是不可能將客戶所有的需求全部轉化為產品和服務，應當有一個核心的業務指標和發展規劃，依此對需求進行整理、剔除和深挖。那么企業老板的調研則為智能機器人的需求管理提供了戰略性的方向，簡言之就是投資與回報的核算，智能服務產品的投入與產出。
智能機器人需求調研的實質，是在產品研發前端“做功課”，這是對人工智能服務體系未來的整體規劃和思考，目標就是為了提升客戶服務質量，但是運營思路設計是在研發前端的調研開始，有了這些思考，就會生發出智能機器人的服務定位。
（三）智能機器人的服務定位
1、智能機器人的能力范圍和邊界
智能機器人在進行客戶交互的時候，不能完全做到像人工客服一樣那樣靈活，所以其定位和邊界的劃定十分重要。上文提到智能機器人的交互邏輯就是客戶輸入相似問，智能機器人進行識別與標準問進行相似度計算，然后推送閾值最高的應答，這些應答都是預先經過人工智能訓練師“訓練好的”，智能機器人的定位包含知識的輸入，結合智能機器人的能力聚焦、業務場景和流轉過程，最后輸出應答。
不同的能力聚焦、不同的業務場景、不同的流轉過程甚至不同的服務對象都會影響智能機器人的定位和應答方式（前文提到機器人向客戶推送答案分為兩種：知識內容和交互形式），例如針對年輕客群，智能機器人的風格要時尚幽默，交互方式簡單明快，推送內容不可以冗長乏味；陳述性知識牽扯概念的理解，在推送過程中應著重標注重點詞匯；程序性知識應以多輪對話為主要推送方式等。
涉及到敏感詞匯、客戶投訴和一些特殊的轉人工業務場景時，智能機器人要有明晰的服務邊界，立即轉接人工客服，否則會給客戶帶來不良的用戶體驗。
2、客戶旅行地形圖
客戶旅行地形圖是指從客戶視角出發，以敘述的方式描繪客戶使用產品和接受服務的全過程。在這個過程中梳理出客戶對產品和服務的滿意點和痛點，從而整理出智能機器人的設計點和問題性。
首先，一定要切換成客戶的視角而非產品開發者視角，因為開發者對產品特性較為熟悉，客戶較為陌生；
其次，旅行是一個線性的過程，厘清體驗場景的先后順序，才能為機器人提供明晰的流轉過程；
最后，體驗場景可以進行分級，相互之間具備樹形拓撲的結構但又相互獨立，經過體驗場景梳理的業務場景就不會造成機器人場景串聯。
客戶旅行地形圖是梳理機器人定位和流轉非常重要的方式之一，場景化的服務可以充分拉升客戶的直觀體驗，收獲更佳的獲客效應。
掌握智能交互原理，充分調研各方需求，對機器人有了清晰定位之后，如何為客戶推送答案？如何與客戶進行交互？機器人的“知識結構”是怎樣建立和管理的？
4智能機器人的知識
人類從原始人進化到類人，再演變到現代人，伴隨著思想意識覺醒的過程，開始運用生產工具改造自然界，從而促進生產力的發展。象征思維和類比思維是一種原始思維，而邏輯思維與系統思維才是真正意義上的現代思維。
結構主義理論家列維·斯特勞斯（Claude Levi-Strauss）將人類語言拆解整合成為一個符號系統，人類語言不再是一個線性的“橫組合”過程，而被體系化的理解為“縱組合”集合，從此“語言”區別于“言語”成為一個獨立的符號系統，成為一種恒定的思維結構——邏各斯中心主義。
“言語”在二項對立中形成了“所指”和“能指”。語言不再是“語言文字”，而是成為“概念+有聲意象”的集合。決定能指的不是因為它“是什么”，而是因為它區別于其它言語的“不是什么”。
（一）進化：從語料到知識進化與形態
小學生學習從識字開始，之后遣詞、造句、排段，成文后在文章內澆筑自己的思考和想法。智能機器人的學習方法就是從語料進化到知識的過程。美國學者邁克爾·波特將這一過程總結為“信息價值鏈”這一概念。
首先，將客觀事實進行數字化、結構化、序列化處理形成信息；信息是繁復的、無關聯的、漫布開來的，對這些信息進行提煉、概括、歸納，形成體系化的知識，知識的集合讓機器人變成“智能”機器人。客服與客戶的交流記錄，客戶日志等是原始語料的重要來源，原始語料就是相似問，對語料進行標準化處理（清洗、修剪），形成標準問。
對標準問和相似問之外的“溢出”進行標注。如果說語料的整理是將客戶的問法進行整理，那么智能機器人知識的梳理就是教會機器人更好的應答。為客戶推送的答案——智能機器人的知識內容，就這樣產生了。
想要智能機器人更“聰明”，就要教它更多的知識——收集知識。對知識進行整理，優化知識內容，對知識進行外化判斷，一是知識的保密等級，哪些是公開的，哪些是對外保密但是客服瀏覽的等等；二是知識的推送方式，以最佳的交互方式讓客戶能夠理解；三是內容形式選擇，哪些知識適合圖片發布，哪些適合短視頻推送，其易讀性和可操作性非常重要。
（二）語言模型定位與相似度計算：智能機器人的閱讀
人類的閱讀習慣是先通讀文章，帶著問題鎖定對應的段落和字句，然后進行析取答案。在邏輯上分為三層：一是直接從原文抽取答案；二是從原文內部組合需要的答案；三是由原文內容概括出相應的答案。
智能機器人的閱讀類比人類的閱讀模式，當客戶輸入了相似問，機器人通過計算標準問確定客戶意圖，這時候就需要通過“閱讀”尋找答案。機器人帶著客戶問題鎖定目標文檔和段落，然后通過訓練好的語言模型或者關鍵詞方式將原文內容與客戶問題進行相似度計算，匹配出相似度最高的答案向客戶進行推送。人工智能不是將人練習的和機器一樣“標準”，而是要將機器訓練的跟人一樣“智慧”，“智慧”的機器人才能提供優質的服務供給。
（三）知識構建和推送：知識圖譜與多輪對話
1、知識圖譜
知識圖譜是2012年由谷歌提出，本質是一種語義網絡知識庫，表現形式類似網狀圖結構。對實體（具象和抽象）進行抽取，然后確定之間的關系，采集特定實體的屬性信息。從語義學的角度來理解，實體可以是具體的指稱和概念性的指稱，但是相同所指會有不同的能指（意象和聲音）；不同的能指中有相同的屬性，通過關系抽取可以因相同的屬性歸納為一類實體，知識圖譜的構建過程就是要消解這些交叉的部分，形成正確的實體對象，將該實體作為標準的所指鏈接到知識庫中的知識。知識圖譜的優勢在于能夠以一種利于機器的方式梳理錯綜復雜的人類語言知識，從而為客戶形成正確的推送，提高問題解決率，提升客戶滿意度。
2、多輪對話
客戶與機器人經過多次對話后完成的標準答案推送的交互過程。通過優先設計觸發點開啟會話過程，運用槽點鏈接各個模塊的跳轉關系。
用戶的意圖和行為都是開放的，可以設計用戶意圖模型和對話行為分析器，布放大量語料，這樣客戶的問題識別就會變得非常靈活，只要在模型范圍內都可以觸發下一環節，完成交互。
多輪對話是非常有效的交互方式之一，邏輯清晰多用于程序性知識，一方面可以給客戶提供解決問題的路徑，另一方面可以在客戶交互過程中收集其信息和需求。
5結語：人工智能時代下的應對策略
人工智能技術發展到今天，經歷了從“0”到“1”（從無到有）的過程，未來要做的是從“1.0”到“2.0”，再到“3.0”、“4.0”的發展過程，這就需要我們儲備專業知識，迎合時代發展，結合業務場景，進行開拓創新。
（一）積極應對行業變化
一是勞動型向知識型轉變。隨著智能服務的快速發展，大量的基礎業務會被智能服務取代，人工客服會從重復性、單一的工作中解脫出來，而向全能知識型發展。這不是對人工客服的“解放”，而是對人工客服提出了更高的要求。
二是單一型向復合型轉變。
三是被動服務向主動營銷轉變。
（二）客服人員必備“新技能”
一是熟練的業務能力。客服新的發展趨勢不是要拋棄傳統業務，而是對客服的業務能力提出了更高要求。
二是過硬的基礎技能。
三是做一個“潮人”。
客服不是向客戶“灌輸”產品的理念，而是以一種“共情”的方式與客戶分享一種觀念、態度、思考甚至是積極的情緒體驗，帶給客戶新鮮、有趣、親和的感覺。這就要求客服具備積極主動的學習意識，足夠個性的潮流想法，敏銳通達的共情能力，簡潔明快的語言風格等。
（三）老酒裝新瓶——變與不變
傳統的業務并沒有完全廢棄，而是以一種新的方式進行升級迭代，在模式上、管理上進行創新，這就讓我們思考，如何借助人工智能的東風，盤活自己的業務，提供更優質的金融供給賦能未來發展。
