人工智能在解放客服,还是在解散客服?

简介: 当业务高速发展的巨头客服人数在缩减,当某款游戏90%以上的客服量由人工智能承担,当双十一期间客服小二还有时间“嗑瓜子”,没有人能忽视人工智能对客服领域的颠覆性影响。 然而,人工智能在应答能力和情感体验上究竟能够多接近人类?像云计算这样需要工程师当客服的行业,人工智能能走到哪一步? 人工智能能不能革传统客服的命? 10月12日,杭州云栖大会上,一场“为客户服务插上AI之翼”智能服务的圆桌备受关注。

当业务高速发展的巨头客服人数在缩减,当某款游戏90%以上的客服量由人工智能承担,当双十一期间客服小二还有时间“嗑瓜子”,没有人能忽视人工智能对客服领域的颠覆性影响。
然而,人工智能在应答能力和情感体验上究竟能够多接近人类?像云计算这样需要工程师当客服的行业,人工智能能走到哪一步? 人工智能能不能革传统客服的命?
10月12日,杭州云栖大会上,一场“为客户服务插上AI之翼”智能服务的圆桌备受关注。来自阿里巴巴集团、人工智能客服创业团队的资深人士——阿里云“云博士”高级技术专家许玲、“阿里小蜜”高级产品专家刘建荣、蚂蚁金服“小蚂答”资深专家丁翌、小能客服CTO马力群、智齿客服联合创始龙中武,就人工智能在客服领域的应用展开了深度对话,引发了对于人工智能+客服过去、现在和未来的思考。

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“发现是机器人,一半人直接关了对话”
几年前,当小能客服、智齿客服开始尝试智能客服时,AlphaGo还没有战胜李世石,人工智能还远未进入大众的认知。
2012年,小能客服第一次引入AI来回答问题,客户服务完之后的转化率、重点客群的满意度都骤然下降。马力群打开后台看用户行为数据:“发现大概有40~50%的客户打开服务后发现是一个机器人在回答,就直接关闭了。“团队只好快速下调了人工智能服务的比例。
到了2015年,淘宝的客服团队被上亿用户的服务量倒逼,不得不走上技术解决之路,开始做“阿里小蜜”系列产品时,人们对于什么是人工智能,它能干什么仍然不是很清楚。
在蚂蚁金服的丁翌看来,时至今日,国内用户对于人工智能的接受程度仍然不高。在欧美市场,小孩出生后就在跟echo的对话中成长,他们把AI作为了伴侣接受了。丁翌认为,我们需要等一个契机,等到人机交互环境更加成熟。
在此过程中,针对用户对AI“满意的很满意,不满意的很不满意”的认知分化,蚂蚁金服加入了模型去判断用户的偏好。丁翌说:“我们现在会更多地转向用户。我们很多场景用的是用户反馈的数据,让用户去尝试去接受。”

“即便现在,人工智能的技术还在初级阶段”
等到2016年阿里云的云博士与数百万云计算用户见面的时候,人工智能的“风”已经吹起来了,对于人工智能客服产品的几个要素:产品、算法、数据,业内已有共识。
但人工智能的技术——深度学习的应用、知识图谱的建立、神经网络技术都还在初级阶段。这在行业里算是一种基本共识。
这似乎和认为AI无所不在、无所不能的大众认知又形成了另一个极端的偏差。这种偏差甚至掩盖了实践领域的艰难与探索。
云博士的许玲说:“业内有一句话——你要有多少智能,就得有多少人工。但当云计算行业打标人需要很强技术能力,人工打标行不通了。“这让云博士团队苦苦探索,不得不采取机器打标的方法,把智能渠道到人工全链路做跟踪,好的语料浮上来、不好的语料沉下去,经过数轮,才得到了一个能用的打标数据库。
技术的发展阶段,决定了人工智能远没有到市场引爆的热度,主要是大数据的产生带来了发展。丁翌则坚信,技术瓶颈,无论如何都是能迈过去的。他认为对于数据来说最头痛的是数据打通和数据的实时。数据需要连接,没有连接什么都做不了,连通后很多问题就都能解决。
许玲也认为,把用户数据都联合起来,来帮助判断,才能使人工智能走得更远。因此云博士团队采用了“决策树”技术,对用户提问,一方面做语义识别,一方面去看其账户产品的健康状况,依靠问题分析和风险诊断模型,分析用户是遇到了什么问题来提问。把“因果”和“概率”结合起来,比依靠“概率”的语义识别,提高了准确性。

“找对场景,是提高机器服务体验的不二法门”
场景,是在对话中不断被提到的关键词。场景化,是几乎所有的人工智能客服,为了突破用户认知阶段、技术发展阶段的共同选择。要提高机器服务的体验,一方面要继续成熟技术,另一方面,则要从产品层面控制人们的期望。弥合外界巨大预期与AI可以解决的问题间的落差,要靠的就是场景化。
在阿里小蜜创立之初,就发现必须要找到合适的场景和产品去解决问题。刘建荣提到,大家对于用户体验是非常关注的,尤其要解决确定性的问题,但人工智能的特点——黑盒性、神经网络的不可解释性,使很多事情大家不知道为什么会这样。刘建荣说:“两年来,我们做得最多的事情就是从技术和产品本身去找准问题解决的场景,尽量提升准确度, 尽量白盒化,尽量讲明白为什么是这样,这是一个磨合和建立彼此信任的过程。“
小能客服则在自己最熟悉的九大行业中选择人工智能能够覆盖的场景。马力群描述了场景的应用:“我们把优秀的人工服务客户的过程拆解成大概30多个场景,发现40-50%的场景是AI可以解决问题的。比如智能分配,面对不了解业务形态的客户,智能分配比自主选择更好。还有AI坐席辅助,也是很好的点。“马力群举了一个例子,双十一期间,借助AI辅助,一个原本能服务200个用户的熟练客服,服务了500个用户。

“随着时代的前进,未来是服务最好的时代”
谈到人工智能在客服领域的未来,大家相信,大众对人工智能的认知和意识会迭代,随着人工智能技术的发展,技术会平台化,会变成基础能力,所有人都能基于平台和基础能力快速创新,会形成更多各行各业的深度发展。智能客服也能在各种人工智能的公共平台之上生长,取得更大的突破。许玲认为,建立公共可用的算法平台和基于领域的知识库,是近期或中期可以做的事情。
从发展形态上看,未来的智能客服将是一整套的服务体系和解决方案。不仅包括客服机器人、人工客服、呼叫中心、工单,还会使越来越多的能力和资源注入到客服体系,可能包括物流、支付、画像等等。马力群认为:“到两年后可能公司的运营都会围绕客服体系,外源性非常强。”
同时,人工智能将覆盖服务前、中、后的全流程。目前,不少团队已经在朝着这个方面前进,阿里云的智能诊断、云博士、智能对话分析,分别针对服务前中后提供智能能力。
关于人工智能对传统客服的颠覆,智齿客服的龙中武坚信,颠覆是必然的趋势,现在人工在做的响应式服务会被分担掉、过滤掉,主动式的服务会被进一步开发,人工客服会变成倾向于运营的、倾向于销售转化的职能。
蚂蚁金服的丁翌视角更加宏观,他认为现在的服务和产品和处于割裂状态,服务太过事后,未来我们需要让服务和产品变成包裹关系,让服务包住产品,形成数据、产品、服务的三角驱动。未来,给用户提供的是一个伴侣,一个随身、实时的助手,从这方面去实现整个服务的变革。
丁翌相信,未来小企业可以把负担扔给智能客服,大企业可以去做更精细化的运营:“它是服务最好的时代”。

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