人工智能在解放客服，還是在解散客服？

當業(yè)務高速發(fā)展的巨頭客服人數(shù)在縮減，當某款游戲90%以上的客服量由人工智能承擔，當雙十一期間客服小二還有時間“嗑瓜子”，沒有人能忽視人工智能對客服領域的顛覆性影響。

然而，人工智能在應答能力和情感體驗上究竟能夠多接近人類？像云計算這樣需要工程師當客服的行業(yè)，人工智能能走到哪一步？ 人工智能能不能革傳統(tǒng)客服的命？

10月12日，杭州云棲大會上，一場“為客戶服務插上AI之翼”智能服務的圓桌備受關注。來自阿里巴巴集團、人工智能客服創(chuàng)業(yè)團隊的資深人士——阿里云“云博士”高級技術專家許玲、“阿里小蜜”高級產(chǎn)品專家劉建榮、螞蟻金服“小螞答”資深專家丁翌、小能客服CTO馬力群、智齒客服聯(lián)合創(chuàng)始龍中武，就人工智能在客服領域的應用展開了深度對話，引發(fā)了對于人工智能+客服過去、現(xiàn)在和未來的思考。

“發(fā)現(xiàn)是機器人，一半人直接關了對話”

幾年前，當小能客服、智齒客服開始嘗試智能客服時，AlphaGo還沒有戰(zhàn)勝李世石，人工智能還遠未進入大眾的認知。

2012年，小能客服第一次引入AI來回答問題，客戶服務完之后的轉化率、重點客群的滿意度都驟然下降。馬力群打開后臺看用戶行為數(shù)據(jù)：“發(fā)現(xiàn)大概有40~50%的客戶打開服務后發(fā)現(xiàn)是一個機器人在回答，就直接關閉了?！皥F隊只好快速下調了人工智能服務的比例。

到了2015年，淘寶的客服團隊被上億用戶的服務量倒逼，不得不走上技術解決之路，開始做“阿里小蜜”系列產(chǎn)品時，人們對于什么是人工智能，它能干什么仍然不是很清楚。

在螞蟻金服的丁翌看來，時至今日，國內用戶對于人工智能的接受程度仍然不高。在歐美市場，小孩出生后就在跟echo的對話中成長，他們把AI作為了伴侶接受了。丁翌認為，我們需要等一個契機，等到人機交互環(huán)境更加成熟。

在此過程中，針對用戶對AI“滿意的很滿意，不滿意的很不滿意”的認知分化，螞蟻金服加入了模型去判斷用戶的偏好。丁翌說：“我們現(xiàn)在會更多地轉向用戶。我們很多場景用的是用戶反饋的數(shù)據(jù)，讓用戶去嘗試去接受?！?/p>

“即便現(xiàn)在，人工智能的技術還在初級階段”

等到2016年阿里云的云博士與數(shù)百萬云計算用戶見面的時候，人工智能的“風”已經(jīng)吹起來了，對于人工智能客服產(chǎn)品的幾個要素：產(chǎn)品、算法、數(shù)據(jù)，業(yè)內已有共識。

但人工智能的技術——深度學習的應用、知識圖譜的建立、神經(jīng)網(wǎng)絡技術都還在初級階段。這在行業(yè)里算是一種基本共識。

這似乎和認為AI無所不在、無所不能的大眾認知又形成了另一個極端的偏差。這種偏差甚至掩蓋了實踐領域的艱難與探索。

云博士的許玲說：“業(yè)內有一句話——你要有多少智能，就得有多少人工。但當云計算行業(yè)打標人需要很強技術能力，人工打標行不通了。“這讓云博士團隊苦苦探索，不得不采取機器打標的方法，把智能渠道到人工全鏈路做跟蹤，好的語料浮上來、不好的語料沉下去，經(jīng)過數(shù)輪，才得到了一個能用的打標數(shù)據(jù)庫。

技術的發(fā)展階段，決定了人工智能遠沒有到市場引爆的熱度，主要是大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生帶來了發(fā)展。丁翌則堅信，技術瓶頸，無論如何都是能邁過去的。他認為對于數(shù)據(jù)來說最頭痛的是數(shù)據(jù)打通和數(shù)據(jù)的實時。數(shù)據(jù)需要連接，沒有連接什么都做不了，連通后很多問題就都能解決。

許玲也認為，把用戶數(shù)據(jù)都聯(lián)合起來，來幫助判斷，才能使人工智能走得更遠。因此云博士團隊采用了“決策樹”技術，對用戶提問，一方面做語義識別，一方面去看其賬戶產(chǎn)品的健康狀況，依靠問題分析和風險診斷模型，分析用戶是遇到了什么問題來提問。把“因果”和“概率”結合起來，比依靠“概率”的語義識別，提高了準確性。

“找對場景，是提高機器服務體驗的不二法門”

場景，是在對話中不斷被提到的關鍵詞。場景化，是幾乎所有的人工智能客服，為了突破用戶認知階段、技術發(fā)展階段的共同選擇。要提高機器服務的體驗，一方面要繼續(xù)成熟技術，另一方面，則要從產(chǎn)品層面控制人們的期望。彌合外界巨大預期與AI可以解決的問題間的落差，要靠的就是場景化。

在阿里小蜜創(chuàng)立之初，就發(fā)現(xiàn)必須要找到合適的場景和產(chǎn)品去解決問題。劉建榮提到，大家對于用戶體驗是非常關注的，尤其要解決確定性的問題，但人工智能的特點——黑盒性、神經(jīng)網(wǎng)絡的不可解釋性，使很多事情大家不知道為什么會這樣。劉建榮說：“兩年來，我們做得最多的事情就是從技術和產(chǎn)品本身去找準問題解決的場景，盡量提升準確度， 盡量白盒化，盡量講明白為什么是這樣，這是一個磨合和建立彼此信任的過程?！?/p>

小能客服則在自己最熟悉的九大行業(yè)中選擇人工智能能夠覆蓋的場景。馬力群描述了場景的應用：“我們把優(yōu)秀的人工服務客戶的過程拆解成大概30多個場景，發(fā)現(xiàn)40-50%的場景是AI可以解決問題的。比如智能分配，面對不了解業(yè)務形態(tài)的客戶，智能分配比自主選擇更好。還有AI坐席輔助，也是很好的點?！榜R力群舉了一個例子，雙十一期間，借助AI輔助，一個原本能服務200個用戶的熟練客服，服務了500個用戶。

“隨著時代的前進，未來是服務最好的時代”

談到人工智能在客服領域的未來，大家相信，大眾對人工智能的認知和意識會迭代，隨著人工智能技術的發(fā)展，技術會平臺化，會變成基礎能力，所有人都能基于平臺和基礎能力快速創(chuàng)新，會形成更多各行各業(yè)的深度發(fā)展。智能客服也能在各種人工智能的公共平臺之上生長，取得更大的突破。許玲認為，建立公共可用的算法平臺和基于領域的知識庫，是近期或中期可以做的事情。

從發(fā)展形態(tài)上看，未來的智能客服將是一整套的服務體系和解決方案。不僅包括客服機器人、人工客服、呼叫中心、工單，還會使越來越多的能力和資源注入到客服體系，可能包括物流、支付、畫像等等。馬力群認為：“到兩年后可能公司的運營都會圍繞客服體系，外源性非常強?！?/p>

同時，人工智能將覆蓋服務前、中、后的全流程。目前，不少團隊已經(jīng)在朝著這個方面前進，阿里云的智能診斷、云博士、智能對話分析，分別針對服務前中后提供智能能力。

關于人工智能對傳統(tǒng)客服的顛覆，智齒客服的龍中武堅信，顛覆是必然的趨勢，現(xiàn)在人工在做的響應式服務會被分擔掉、過濾掉，主動式的服務會被進一步開發(fā)，人工客服會變成傾向于運營的、傾向于銷售轉化的職能。

螞蟻金服的丁翌視角更加宏觀，他認為現(xiàn)在的服務和產(chǎn)品和處于割裂狀態(tài)，服務太過事后，未來我們需要讓服務和產(chǎn)品變成包裹關系，讓服務包住產(chǎn)品，形成數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、服務的三角驅動。未來，給用戶提供的是一個伴侶，一個隨身、實時的助手，從這方面去實現(xiàn)整個服務的變革。

丁翌相信，未來小企業(yè)可以把負擔扔給智能客服，大企業(yè)可以去做更精細化的運營：“它是服務最好的時代”。

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