小i智能客服:用训练教会机器,拿知识解放人力

文/辛娟

在目前由于人工智能技术的应用,在很多领域人与机器开始了人机协作,成为人机共生的关系,而最开始有大规模应用的正是我们所在的客服领域,机器取代人类去做一些人类不愿意去从事甚至是不人道的工作,解放人类,让我们去做一些更有意义、更有价值的的事情,而这正是将科技与人文不断融合、人文指引科技前进、科技闪耀人文之光的最好诠释。

智能客服——从客户找服务到服务找客户

普通话请按“1”、“2”for English;个人客户请按“1”、企业客户请按“2”……提到客服,相信很多人脑子里反应出的就是这些拨号、按键,但如今这种情况已经有了很大变化,在微信上您一句“我还有多少钱?”微信那头的智能服务机器人不但把客户的余额告诉客户还会猜客户进一步想干嘛,提前把能够提供的服务呈现出来,这便是智能客服,也是目前人工智能应用最为成熟的领域。

智能客服以人工智能为基础,将网厅、短厅、IM、微博、APP、微信等渠道整合在一起,提供拟人化的智能服务,通过包括文本、语音、图片、视频等多媒体形式以高智商、高情商的人机智能交互让客户服务变得高效、便捷,同时也降低成本。

小i机器人服务的一些大型企业每天在微信上的交互可以达到300万通以上,如果没有智能机器人的帮忙,要多投入数千人力去完成,引入智能机器人之后不但将人工座席每天数百次/通电话提升至每天百万级别的交互量次,而且将交互渠道由传统渠道拓展到互联网、移动互联网新型渠道,对客户的服务完全可以利用碎片化时间,将被动服务变成随时随地的主动服务。

智能客服的最大益处就在于帮助企业在互联网、移动互联网、社交媒体等渠道上实现客户服务,同时极大地降低提供这些服务的人工成本。而进一步来看,采纳了智能机器人进行客户服务的企业在服务管理、服务一致性上产生了新的挑战,因为现行的许多企业客户内部的客户服务信息本身是分散的、不统一的。企业不仅要面对不同渠道客户服务一致性的要求,同时需要管理好人机共存的服务体系,于是一部分企业开始逐步意识到智能知识管理平台的重要性。目前我们已经与十几家企业一块搭建了这种统一的知识管理平台,智能知识融合平台集成AI中NLP、知识图谱、机器学习等技术来构建企业统一的知识平台,融合智能机器人、企业客户服务人员、消费者,以获得统一的企业服务信息。在使用时如果客服人员有问题可以直截了当地问它,知识库会给出一个唯一的确定的答案,而且知识库具有预测能力,会把相关联的问题给予推荐,节省了大量服务时间。统计数据显示用了智能知识库后客服人员搜索知识平均时间为1—2秒钟,这在以前完全是不可想象的。

人工智能在客服领域的应用从客户的角度说得到了有速度,有准度,甚至是有温度(拨打几分钟的客服电话到不到正确的选项,转人工客服轮不到自己的情况并非少见,而智能客服永远不会不回应)的服务;而从客服人员的角度说,从重复、单调、不停被抱怨的状态中被解放出来,去从事一些有创造力的更高层次的服务,又何尝不是一种人文关怀。

联络中心从知识运营到知识融合再到信息决策

未来的服务是以数据为基础,以客户为中心的服务。服务体系应分为三个层面:下层为融合、中层智能应用、上层客户服务。客户需要建立一个融合知识平台,融合企业业务、服务及数据信息,通过智能融合平台实现自助渠道上的机器人服务、人工座席辅助服务,同时实现内部业务服务的功能。

我们从线上和线下两个渠道来分析。

线上服务包括电话和互联网等线上渠道,前台、后台,机器人及人工是线上交互的四个主体,整个业务流程是从前台进入机器人直接处理或机器人无法解答情况下转人工座席辅助人工完成,客户通过语音、文字表达需求,系统通过声纹、预绑定客户信息等手段智能识别客户身份、提供VIP服务及反欺诈识别,机器人通过交互识别客户意图,完成咨询服务或业务办理。后台业务系统可实现包括实时预警、质检等服务,结合后台CRM系统和数据分析实现客户精准画像,实现千人千面业务服务及营销推广。当现有业务问题需要转人工支持时机器人通过人机协作助手及知识库辅助座席完成业务办理并通过工单自流程转送到对应业务部门,实现从前台客户业务支撑到后台分析一体化。线下服务包括营业网点、客户经理助手及系统监控评估等场景,辅助客户、客户经理、后台工作人员提升效率。这样的应用场景很多,如通过网点自助设备上植入人脸识别、指纹、声纹、语音交互等智能技术,客户可以摆脱传统的卡片密码验证及多级菜单选择形式,通过人脸识别等技术实现客户身份快速识别,并通过指纹、声纹等手段进行辅助管理,实现语音交互模式的快速全业务咨询办理等等……综合线上线下数据分析,实现一体化智能服务。

人工智能技术除了实现前后台业务办理咨询、数据分析支撑方便起到辅助决策作用外还可以在客户运营业务中起到关键作用,业务运营智能化更多面对内部业务运营人员,实现业务流程自动化。举个例子:传统单据处理模式是通过人工审核、电话复核信息并以手工录入方式形成电子工单后再统一派发,在整个过程中占用了大量人力物力,新形式下的OCR图像识别技术可以迅速完成信息扫描输入,实现工单电子化,在单据存档等信息录入方面取得了广泛应用。除了单据处理外小i机器人现在尝试的智能催收也是一个人工智能应用的案例,传统方式客服需要根据单个任务情况对客户逐一进行业务催收,实际业务中催收服务是有专业标准流程,可以借助机器人外呼技术根据标准化流程实现M0、M1标准化外呼服务、自定义外呼频率,并可根据客户回复内容实现主动施压等动态话术及场景化引导等,如没有偿还能力实现分期引导等。

企业内部服务是提升员工满意度、工作效率的重要手段,也是智能化服务的重要环节,这个过程形象地说就像每一个座席就是一个机器人训练师,他会给机器人大量的辅助训练,让机器人不断完善最后能够取代他并提供更好的服务。小i机器人服务了超过500家大型客户,在应用人工智能技术改善服务的过程中把能踩的坑都踩了一遍,有着极强的实战经验。现在我们有一个完整的运营团队,工作就是在整个体系下面看客户每天关心什么问题?根据我们的历史记录是不是可以回答?如果不可以回答,要通过给它灌输资料或通过其他方式再去训练机器人,训练一段时间之后系统会产生运营报表分析今天客户关心的问题是什么?为什么客户关心这些问题?通过不同程度的热词搜索的频率、问题问的频率来分析企业发生了什么样问题?这就类似于之前很有名的一个例子——谷歌预测流感的到来。

所有的机器人后面都一定要有运营,通过人的监督、借助机器的力量将数据加工为信息,信息上升为知识,知识形成智慧,智慧是知识的理解性应用,能够预见性地解决问题才是智能化的体现。

从这个角度去看,客服中心时客户中心作为与客户接触的第一界面能够掌握大量数据,在掌握这些数据的基础上按照上面的流程将这些数据处理好、运营好,未来的客户中心绝不仅仅是一个服务部门,应该成为整个企业的数据经营中心。

人工智能从知识运营、融合再到决策不是一个一撮而就的过程,现在大多数的企业应用还在第二个阶段,但这一过程一定需要投入人力、资本、时间,没有捷径,与其讨论可能还不如开始放手去做。

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