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人工智能变革客服行业 未来或与机器“无感知”对话

时间:2018-10-12 08:30  编辑:眼爆科技

人工智能时代,很多行业得到了颠覆性的发展,客服行业便是其中之一。

一直以来,客服作为连接企业和客户的桥梁,其重要性不言而喻。但是,在长期发展过程中,客服行业又存在诸多痛点,比如从企业的角度,客服投入的成本非常高,但大部分工作的价值回报却很低;而对客服员工来说,工作的成长空间小,技能单一,职业发展缺乏厚度。此前,客服机器人的出现,确实解决了部分简单重复性的问题,但是,其机械式的问答体系,也让很多消费者心生不满。而随着人工智能技术的落地,客服机器人开始真正变得智能。10月11日,追一科技CEO吴悦在接受21世纪经济报道记者采访时表示,目前,智能客服正在从传统智能客服向深度学习等AI算法技术驱动的智能客服升级。但其同时指出,智能客服现在仍处于弱人工智能的阶段,只是比较浅层的应用。机器人的自然交互能力、情绪识别能力、能够连接的服务等,都还需要不断提升。阿里输出客服能力据今年5月发布的《中国智能客服行业研究报告》统计,客服机器人正在以40%-50%的比例替代人工客服工作。而中国大约有500万全职客服,以年平均工资6万计算,再加上硬件设备和基础设施,整体规模约4000亿人民币。按照40%-50%的替代比例,并排除场地、设备等基础设施以及甲方预算缩减,大概会有200亿-300亿元规模留给智能客服公司。互联网巨头也盯上了这块百亿级的蛋糕。去年10月,阿里巴巴对外发布了面向开发者的会话机器人平台云小蜜,拟将其内部的智能客服能力输出给更多阿里生态体系外的企业。今年9月,阿里对云小蜜进行了升级,将其算法能力搬到了云上,使得云小蜜具备了更强的理解能力,同时扩展了更丰富的平台产品能力,完善了智能训练和数据回流体系,以及智能化业务数据分析体系。阿里巴巴智能服务事业部资深技术专家陈海青向21世纪经济报道记者表示,云小蜜已经应用在包括淘宝、天猫、1688、ICBU、AE、飞猪、菜鸟等阿里巴巴各个领域的场景,已经积累了大量面对各个垂直领域的方案和能力。2015年,阿里巴巴先是在内部孵化出了阿里小蜜体系。据介绍,做阿里小蜜时整个团队只有四个人,当时也没有想着去赋能商家和企业,目的只有一个,就是解决淘宝平台的账号问题。据悉,当时账号类问题占整个淘系30%左右的咨询量,而其中80%的问题通过机器智能都可以解决。随后,阿里小蜜从账号问题到淘宝的售前、售中、售后,以及后来服务整个阿里生态体系。在陈海青看来,智能客服的发展得益于知识图谱和深度学习两项技术的发展。目前,通过算法模型智能聚类未解决的问题和在线化标注训练回流闭环,云小蜜能够不断学习新的知识,从而提高回答问题的准确率,准确率达到90%。吴悦也向21世纪经济报道记者表示,智能客服业务涉及的核心技术主要是深度学习和自然语言处理等AI技术,基于这些AI技术实现精准的语义理解,进而实现智能化交互,并支持多场景的智能问答服务和丰富的业务办理、营销等服务。利用这些技术,用户可以更自然、随性地表达,就像人与人之间正常互动一样,而不是受到关键词或者模板式问答的约束,是一个真正的交互式体验。同时,基于上下文的理解和多轮对话,机器人还可以通过与业务场景的结合,便捷、智能化办理各种业务,比如用户通过语音/文本交互方式,就可以办理银行查账、预订机票业务。强化人机协作对于智能客服行业接下来的发展,吴悦坦言,核心任务还是在研发方面继续突破。一方面是通过算法技术和产品上突破,来不断提升机器人对人的理解力和交互服务,比如阅读理解能力、多轮任务型机器人、自动化机器学习等。另一方面,是如何利用人机协作,解决更复杂、个性化的问题。非常明确的一点是,机器人无法100%解决问题,而人与机器如何更好地协作,这是一个涉及技术、人、业务等多维度的复杂系统性问题。实际上,人工智能技术的发展需要大量数据的支撑,智能客服亦如此。陈海青在接受记者采访时提到了近期他们和达摩院合作的机器阅读技术,目前该技术已经应用在政务场景。政府部门有大量的法律法规以及各种文件,想要拆解这些内容,依靠人力短期很难做到,而机器阅读技术,可以让机器像人一样去学习文本。此外,陈海青团队今年还在探索的一个方向是让客服机器具备销售技巧。他向记者表示,售前的场景包括两个方面,即咨询和转化。现阶段的客服机器,售前咨询已经可以实现,而促成转化的能力还不具备。我们刚刚做了一套新的东西,采用了PSD技术,即半结构化主动问题体系,让机器可以模拟小二的销售技巧,去给咨询的用户做更多的推销。陈海青表示。不仅如此,其还提出,智能客服未来一定是多模态的,人机交互不仅仅是文本,还会有语音、图片,甚至在硬件终端成熟时,还有嗅觉和触觉的交互。这给智能客服的未来打开了很大的价值空间。吴悦认为,随着从问答服务到智能助手、智能终端的不断延展,智能客服可以与企业CRM等核心业务系统进一步深入融合,提供的服务也不再局限于客户服务,还可能延展出营销、销售等更深层次的用户价值。
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