客服作為企業(yè)直接接觸用戶和消費(fèi)者的重要環(huán)節(jié)，在很大程度上影響著企業(yè)的銷售業(yè)績(jī)、服務(wù)質(zhì)量以及品牌建設(shè)。因此對(duì)一些重服務(wù)和銷售的行業(yè)來(lái)說(shuō)，招聘大量客服人員必不可少。但是由于客服人員工資低、工作強(qiáng)度大，導(dǎo)致流動(dòng)性高，招人困難，企業(yè)投入的大量培訓(xùn)成本往往并不能得到相應(yīng)的回報(bào)，客服部門逐漸成為企業(yè)的成本中心，存在著一堆“老大難”的問(wèn)題。

隨著云計(jì)算和人工智能技術(shù)的發(fā)展，原來(lái)只能通過(guò)傳統(tǒng)呼叫中心完成的客服工作通過(guò)在線客服、移動(dòng)客服以及客服機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了分流和效率提升，尤其是客服機(jī)器人的應(yīng)用，為客服人員分擔(dān)了大量重復(fù)性客服問(wèn)題，使得他們能夠?qū)Ｗ⑴c提供更有價(jià)值的服務(wù)。

然而，早期的客服機(jī)器人由于采用基于規(guī)則的方法，在構(gòu)建和維護(hù)過(guò)程中，都需要人工對(duì)文本內(nèi)容做非常精細(xì)的結(jié)構(gòu)化分析，比如需要標(biāo)出一個(gè)句子是不是疑問(wèn)句，是問(wèn)什么的疑問(wèn)句，主語(yǔ)是什么，謂語(yǔ)是什么等等，因此需要專職人員每天做打標(biāo)簽工作，而且這類人員培訓(xùn)成本和替代成本都很高，給企業(yè)造成了新的成本負(fù)擔(dān)。

過(guò)去兩年來(lái)，深度學(xué)習(xí)算法的突破為客服機(jī)器人的應(yīng)用帶來(lái)了革新。作為在客服領(lǐng)域深耕多年的企業(yè)服務(wù)公司，環(huán)信在原有客服系統(tǒng)和產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，積極布局AI，在2016年初便開(kāi)始搭建AI團(tuán)隊(duì)，研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能客服系統(tǒng)。

基礎(chǔ)算法能力：深度學(xué)習(xí)降低工作量

目前，環(huán)信客服機(jī)器人不僅能夠通過(guò)語(yǔ)義相似度算法和意圖模型，對(duì)海量高質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)和行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，大大降低知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和維護(hù)成本，而且上線后機(jī)器還能自主學(xué)習(xí)，持續(xù)完善知識(shí)庫(kù)，不斷提高回復(fù)率和準(zhǔn)確率。

那么，語(yǔ)義相似度算法和意圖模型是如何降低標(biāo)注工作量的呢？對(duì)此，環(huán)信AI負(fù)責(zé)人李理做了一個(gè)通俗的解釋。

首先，語(yǔ)義相似度算法是一個(gè)通用模型，它輸入的是兩個(gè)句子，輸出的是兩個(gè)句子的相似程度。這個(gè)相似程度是基于一個(gè)回歸模型得到的一個(gè)0到1之間的數(shù)值，分為0、0.25、0.5、0.75、1不同檔。機(jī)器通過(guò)這個(gè)模型可以學(xué)習(xí)到虛詞、句法之類的相似關(guān)系。由于這是一個(gè)通用模型而非行業(yè)知識(shí)，所以不需要專業(yè)人士，就可以來(lái)做這個(gè)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)成本幾乎為0。

其次，意圖模型是對(duì)行業(yè)知識(shí)點(diǎn)的訓(xùn)練。比如“心臟病算不算重疾”這一知識(shí)點(diǎn)，只要給相似的問(wèn)題標(biāo)上“心臟病算不算重疾”的標(biāo)簽即可，然后把類似的很多句子送到模型里訓(xùn)練，之后再出現(xiàn)類似的句子，機(jī)器就知道是問(wèn)“心臟病是不是重疾”的問(wèn)題。

由于算法差異，基于深度學(xué)習(xí)的算法相比傳統(tǒng)打標(biāo)簽的工作量會(huì)有指數(shù)級(jí)的減少，不僅降低了知識(shí)庫(kù)早期的構(gòu)建成本，也減少了企業(yè)后期的知識(shí)庫(kù)維護(hù)和更新成本。同時(shí)，企業(yè)實(shí)際客服中產(chǎn)生的會(huì)話效果反饋，也會(huì)作為訓(xùn)練素材進(jìn)入知識(shí)庫(kù)，幫助客服機(jī)器人更加完善和智能。

業(yè)務(wù)解決能力：客服經(jīng)驗(yàn)提升滿意度

有了基于AI的客服機(jī)器人并不一定能真正解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的客服問(wèn)題，還需要客服系統(tǒng)提供商對(duì)客服有深刻的理解、對(duì)行業(yè)有足夠的經(jīng)驗(yàn)，并將這些理解和經(jīng)驗(yàn)落實(shí)到機(jī)器人系統(tǒng)中，才有可能達(dá)到讓客戶滿意的效果。

環(huán)信在過(guò)去幾年時(shí)間里，通過(guò)服務(wù)20多個(gè)行業(yè)累計(jì)70000多家公司，積累了豐富的客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，具備很強(qiáng)的服務(wù)場(chǎng)景拆解能力和業(yè)務(wù)理解能力，能夠從根本上幫助客戶解決客服問(wèn)題。

例如，快遞行業(yè)的投訴和催單問(wèn)題一直是一個(gè)痛點(diǎn)。環(huán)信的一個(gè)快遞行業(yè)客戶在采用了環(huán)信的客服機(jī)器人后，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)效果很好，但是并沒(méi)有達(dá)到預(yù)期目的。原來(lái)客服機(jī)器人雖然能夠準(zhǔn)確地抓住問(wèn)題和意圖，并按照客戶給定的標(biāo)準(zhǔn)答案進(jìn)行回答：“您好，我是XXX，您的問(wèn)題我們已經(jīng)收到，請(qǐng)您耐心等待，如果您比較著急，請(qǐng)您查詢XXX” ，但是這樣并不能真正解決問(wèn)題。

為此，環(huán)信建議客戶按照人工客服的解決思路來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。具體方法是，先對(duì)該業(yè)務(wù)進(jìn)行拆解，比如三天以內(nèi)怎么辦、三天以外怎么辦，然后給客戶做一個(gè)催單接口API，不同的人對(duì)應(yīng)不同的話術(shù)，最后返回給用戶一個(gè)催單號(hào)，告訴用戶一天之內(nèi)會(huì)打電話回訪。通過(guò)把原來(lái)的單輪對(duì)話拆解成多輪對(duì)話，轉(zhuǎn)人工的數(shù)量就大大減少了。

業(yè)務(wù)解決能力在客服行業(yè)至關(guān)重要，這不僅要求乙方真正懂客服，有服務(wù)意識(shí)，還要擁有行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，懂不同行業(yè)的場(chǎng)景痛點(diǎn)和解決辦法。環(huán)信通過(guò)服務(wù)保險(xiǎn)、證券、物流、教育等多個(gè)行業(yè)眾多客戶，積累了豐富的客服和行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，能夠真正幫助客戶解決客服問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)客服效果的明顯提升。

平臺(tái)開(kāi)放能力：多種接口滿足擴(kuò)展性

由于AI在客服行業(yè)的落地不止于文字客服機(jī)器人這一點(diǎn)，還有智能IVR（互動(dòng)式語(yǔ)音應(yīng)答）、智能質(zhì)檢、智能外呼、智能知識(shí)庫(kù)等。因此對(duì)于一些本身?yè)碛休^強(qiáng)IT能力的大客戶來(lái)說(shuō)，還希望利用乙方的平臺(tái)，調(diào)用其中的句法分析、意圖識(shí)別、情緒分析等能力，來(lái)搭建其他系統(tǒng)。這就要求乙方提供的系統(tǒng)不能是一個(gè)黑盒，而應(yīng)該是一個(gè)開(kāi)放的平臺(tái)。

另外，對(duì)于很多大客戶來(lái)說(shuō)，花費(fèi)大量時(shí)間和精力維護(hù)的知識(shí)圖譜價(jià)值巨大，他們一般都希望能夠把這些知識(shí)圖譜調(diào)出來(lái)進(jìn)行復(fù)用，這也對(duì)乙方的平臺(tái)開(kāi)放性提出了更高要求。

環(huán)信中文語(yǔ)義計(jì)算平臺(tái)為大客戶提供了豐富的接口，除了可以進(jìn)行基于知識(shí)庫(kù)內(nèi)容的問(wèn)答外，還可以進(jìn)行基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口的信息調(diào)用，實(shí)現(xiàn)二次開(kāi)發(fā)、業(yè)務(wù)信息查詢等功能。此外，環(huán)信智能客服機(jī)器人還支持知識(shí)庫(kù)批量導(dǎo)入和導(dǎo)出，使客戶能夠更方便地管理和運(yùn)用自己的知識(shí)庫(kù)。

人機(jī)協(xié)作：客服機(jī)器人不是萬(wàn)能藥

當(dāng)然，客服機(jī)器人雖然能夠通過(guò)單輪對(duì)話和多輪對(duì)話幫助人工客服解決大量簡(jiǎn)單重復(fù)性問(wèn)題，但是在一些高客單價(jià)、強(qiáng)轉(zhuǎn)化需求的場(chǎng)景下，使用客服機(jī)器人風(fēng)險(xiǎn)較高，只有人工客服才有可能達(dá)到預(yù)期效果。

比如一個(gè)醫(yī)美公司通常需要花費(fèi)千元成本從百度獲取一個(gè)流量，如果交給客服機(jī)器人，潛在客戶很容易流失，只有經(jīng)驗(yàn)豐富的老銷售上場(chǎng)，才有可能成功實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。但是一家公司的老銷售數(shù)量有限，且培訓(xùn)成本較高，如何讓其他銷售快速具備豐富的銷售經(jīng)驗(yàn)，是很多公司都面里面的難題。

環(huán)信智能客服機(jī)器人的人機(jī)協(xié)作功能很好地解決了這一問(wèn)題。

不同于單輪對(duì)話和多輪對(duì)話的自動(dòng)回復(fù)，人機(jī)協(xié)作場(chǎng)景下，仍然是人工客服在提供服務(wù)，機(jī)器只是通過(guò)一個(gè)小窗口實(shí)時(shí)給出回答建議，人工客服可以對(duì)推薦回答進(jìn)行編輯修改或直接發(fā)送，不僅能夠提高回復(fù)效率，還能減少銷售培訓(xùn)成本，把公司的業(yè)務(wù)知識(shí)和銷售經(jīng)驗(yàn)通過(guò)實(shí)時(shí)推薦的方式輔助客服人員，達(dá)到知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)傳遞的效果。

人機(jī)協(xié)作雖然只是輔助人工客服，但是也涉及到算法和產(chǎn)品層面的諸多難題。

首先，算法層面。如何通過(guò)訓(xùn)練生成推薦答案，如何利用客服實(shí)際選擇的答案進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練，如何讓實(shí)際會(huì)話數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)入知識(shí)庫(kù)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，以及如何實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和人工客服的自動(dòng)切換等等，都是當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究的熱門領(lǐng)域。

其次，產(chǎn)品層面。比如提示窗口的位置如何不影響人工客服的高效工作界面，自動(dòng)隱藏和彈出的時(shí)間如何讓人工客服用起來(lái)剛好合適，人機(jī)協(xié)作功能如何跟客服系統(tǒng)緊密結(jié)合等等，都需要公司對(duì)客服有深刻的理解。

環(huán)信基于多年的客服經(jīng)驗(yàn)以及AI團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力，能夠從算法和產(chǎn)品兩方面優(yōu)化人機(jī)協(xié)作產(chǎn)品功能，幫助企業(yè)真正提高人工客服效率和服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)客服的場(chǎng)景的價(jià)值轉(zhuǎn)化。

解決方案：客服+AI解決行業(yè)難題

經(jīng)過(guò)兩年多的努力，環(huán)信智能客服機(jī)器人已經(jīng)在保險(xiǎn)、證券、教育、物流、銀行、運(yùn)營(yíng)商、航空等領(lǐng)域樹(shù)立了一批標(biāo)桿客戶，包括新東方、泰康在線、中意人壽、中信證券、長(zhǎng)江證券、天津農(nóng)商行、南京銀行、中通快遞、廈門航空等。

其中，在保險(xiǎn)、證券、教育、物流四大領(lǐng)域，環(huán)信已經(jīng)通過(guò)規(guī)?；瘡?fù)制積累了豐富的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，形成了全套客服解決方案，并能夠在兩周之內(nèi)快速上線。

教育領(lǐng)域，支持教學(xué)和客服兩條業(yè)務(wù)線，能夠幫助教育企業(yè)有效降低服務(wù)和教學(xué)成本，提升教學(xué)質(zhì)量，挖掘潛在數(shù)據(jù)價(jià)值。

保險(xiǎn)領(lǐng)域，針對(duì)保險(xiǎn)的售前、售中及售后環(huán)節(jié)提供垂直智能化解決方案，降低服務(wù)成本、提升服務(wù)體驗(yàn)。

證券領(lǐng)域，針對(duì)開(kāi)戶、打新、資金管理等核心場(chǎng)景，以及賬戶管理、交易等環(huán)節(jié)，提供智能化解決方案，提升客戶價(jià)值。

物流領(lǐng)域，針對(duì)商家大促、物流爆倉(cāng)等場(chǎng)景，幫助物流企業(yè)平穩(wěn)度過(guò)電商大促等高峰期，同時(shí)在日常服務(wù)中降低人工成本，提升服務(wù)效率和體驗(yàn)。

今年，環(huán)信將繼續(xù)拓展在銀行、運(yùn)營(yíng)商、航空等領(lǐng)域的規(guī)?；瘡?fù)制，并加速樹(shù)立其他領(lǐng)域的燈塔客戶。

人工智能對(duì)客服行業(yè)的變革已是大勢(shì)所趨。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，如何利用新技術(shù)、新產(chǎn)品最大化客服價(jià)值，如何把客服這個(gè)成本中心轉(zhuǎn)化為利潤(rùn)中心，已成為當(dāng)務(wù)之急?！肮び破涫拢叵壤淦鳌?，環(huán)信智能客服機(jī)器人，將是企業(yè)實(shí)現(xiàn)客服智能升級(jí)、挖掘客服價(jià)值的利器。