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電信智能客服改造的實踐與思考

談到人工智能，大家會想到什么？
“ALP狗”與李世石的圍棋世紀大戰？春節聯合晚會上的跳舞小人？或是好萊塢大片《末日審判》，人類被機器人壓制？
那么談到人工智能客服，大家會想到什么？
某寶的客服小蜜？某東的鸚鵡JIMI？又或是某個答非所問、蹩腳的對話軟件？
在近兩年里，人工智能、人工智能客服仿佛被扣上了兩種極端的帽子。人工智能充滿魔幻色彩，仿佛要打敗全人類，甚至能夠使用代碼語言來交流；人工智能客服是弱智的，甚至令使用者憤怒，仿佛欺負了人類的智商。
隨著人工智能浪潮興起，繼而又逐漸回歸理性，我們的看法是什么？使用它，還是摒棄它？

基于四年的人工智能客服的開發、運營經驗，我們總結出了一個中心思想：基于場景運營的人工智能客服是切實可行的；三個基本點：將智能洞察、智能交互、智能流程貫穿于客戶服務全流程才能有效發揮作用。
具體如下：

1基于場景的人工智能客服
當我們接觸到多種人工智能技術時，首先要考慮要將它們應用到什么場景中。舉個例子：
同樣是驅散鳥群，使用稻草人或是驅鳥聲波哪個更好？大多數人會回答當然是驅鳥聲波是優秀的，稻草人是LOW的。再問一句，如果在麥田中的農民伯伯會選哪個？肯定是優選稻草人，驅鳥聲波成本太貴。如果在機場呢？肯定是驅鳥聲波了，立個稻草人肯定不靠譜。那么驅鳥聲波、稻草人哪個好？其實，是將適合的技術應用到適合的場景中更好。
同理，人工智能技術哪家強，用在適合的客服場景中最強。將用戶對于客戶服務的訴求抽樣出來，一共五種，按照服務難易程度來排列如下：查詢、咨詢、報障、辦理、投訴。

查詢服務最容易用人工智能技術來解決；
咨詢、報障、辦理可以用人工智能+人工服務共同來解決；
最好就是人工服務來解決。
這樣區隔地看問題，思路清晰、著力點明確，該誰的孩子誰抱走。

第二、人工智能算法很多，目前比較成熟的語音識別、自然語言理解、圖像識別、知識圖譜、虛擬人、AR\VR虛擬現實、聲紋識別等等。當在使用它們賦能客戶服務場景時，我們還要考慮云資源、CPU存儲的處理能力、帶寬限制，與傳統IT系統的配合，軟件并發量和穩定性等等。
由于客戶服務領域普遍存在硬件環境欠缺，曾經有非常優秀的創業公司提出很先進的算法，但是現有硬件環境無法配合算法的運轉，抑或是并發量達不到客戶服務要求等等。
以上跌跌撞撞地經驗教育了我們，關注最終客戶的服務感知，考慮自身的條件，選擇合適的技術，在合適的場景提供人工智能客服效果最優，價值最高。

2三個基本點貫穿于客戶服務全流程
人工智能客服絕不是單純的人與機器人交互那么簡單、純粹。也不是引入一家“看上去很美”的成熟產品就能解決所有問題。它是將數據、算法、IT平臺、運營、人才融合一體的綜合解決方案，并將他們應用于客戶服務全流程（圖1）。

1智能洞察
客戶洞察分為識別客戶、洞察行為、判斷需求三部分。
關鍵點是要將IT系統中客戶數據加以整理，并提取客戶標簽，如客戶屬性（性別、年齡等）、消費屬性（金額、產品類型等）、服務屬性（頻繁投訴客戶、在途工單客戶等）、服務偏好（能夠接受微信、短信、電話等服務方式）。
在用戶撥打服務熱線時，應提前比對客戶標簽，針對性提供服務。
例如：

60+客戶可直接轉工人服務，體現服務熱線對于老年人的關懷；
消費金額高的客戶可以提供人工智能+人工座席服務，有效地節省服務成本；
如客戶本身曾經撥打過服務熱線，并有在途工單仍在處理中或處理完成，可直接向客戶播放處理過程或結果。
客戶洞察是提前預判需求，并給予處理方案的過程，為快速解決客戶問題，提供了很好的技術手段，同時節省了客戶服務資源。

2智能交互
智能交互分為人機交互、人人交互。
人機交互體現在使用智能語音導航、在線客服機器人、短信機器人等方式，讓人工智能客服與客戶進行直接交互。這里涉及語音識別、自然語言理解、圖像識別等多種技術的組合。精準度高的人機對話的背后，不光是優秀算法，數據標注、場景訓練以及體驗改進由為重要。優秀算法能夠提供的精準度僅為50-60%，做為普遍性的問答游戲是可以的，但做為需要提供精準回答的服務顯然是不可取的。

為了提高問答準確度，我們根據用戶場景，對語音識別算法的語言模型進行了人工采樣和匹配，對自然語言處理算法的進行了人工的服務場景、上下文關聯設計等等，上線后，仍需要根據用戶使用情況進行優化和完善。、
人人交互體現在人工座席與客戶通話過程中，人工智能客服輔助其服務過程，包括知識點查詢、自動填單等，以及質量監控通話過程中的質量。
人機交互、人人交互的某些技術可以共用，比如自然語言理解。從目前的應用效果，人機交互已經逐漸被客戶服務中心推出，并被客戶接受。人人交互仍在實驗中，原因為其技術對硬件服務器、帶寬開銷較大，以及人工座席對輔助工具的效果不認可。未來，人人交互將能否在客戶服務中心落地，取得實實在在的效果，還需進一步實踐和考量。

3智能流程
智能流程分為數據支撐、協同支撐、管理支撐。簡而言之，是將傳統IT系統能力封裝成為能夠直接面向客戶提供服務的服務流程。數據支撐，將客戶查詢的賬戶信息封裝成為查詢服務流程；協同支撐將后臺知識庫、障礙處理等傳統IT能力封裝成為客戶、人工座席可以使用的能力；管理支撐是客戶服務中心內部管理能力，比如利用文本分析與挖掘技術進行全量話務質檢，以及人工座席的排班、自學習及績效管理等。
利用人工智能賦能客戶服務中心的技術、管理方法已普遍在電信運營商、銀行、保險公司，以及電商得到普遍的利用。由于各個企業的經營特點，在替代人工座席方面，取得一定效果（例如，電商替代人工座席效果比其他企業比例高等）。

隨著VOLET的推出，通信網從以往的語音通路升級為數據通路；5G的推出，將移動網升級為大速率、低時延的移動網絡；云網融合、邊緣計算等技術推出，將客戶數據、使用行為從“端”逐漸集約到“云”，網絡集中度將越來越高。那么未來，基于新技術的客戶服務中心將演變成什么呢？
我初步暢想，客戶服務中心將呈現越來越集約的態勢，人工智能、自動化流程將越來越多的替代人工服務座席。人工座席的普遍服務特性將在未來5-10年慢慢消解，僅保留少量人工服務用于緊急服務，以及為特性服務對象提供服務。客戶服務中心將轉變成全智能、全自動中心，同時轉變成為收集、挖掘用戶需求的中心。
客戶服務中心這一技術，從2000年前后興起，目前已有20年了，未來是否在20年后，由于技術迭代而退出歷史舞臺，讓我們拭目以待吧。

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