人工智能在客服中心的應(yīng)用現(xiàn)狀
1.人工智能對金融行業(yè)的影響。
根據(jù)我國“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”部署，在智能金融領(lǐng)域需要加快產(chǎn)業(yè)升級，“建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵(lì)金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備。建立金融風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。”
云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的成熟催化了人工智能技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在算法上的突破則掀起了人工智能浪潮，使得復(fù)雜任務(wù)的分類準(zhǔn)確率大幅提升，從而推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)、語音識別技術(shù)的快速發(fā)展。對于金融領(lǐng)域來講，人工智能的應(yīng)用主要包括智能客服、智能網(wǎng)點(diǎn)、智能營銷、智能風(fēng)控幾大塊。
2.人工智能在客服中心應(yīng)用場景。
�。�1）智能客服機(jī)器人。使用自然語言理解技術(shù)，在大語料庫的基礎(chǔ)上，基于場景和業(yè)務(wù)模型開發(fā)上下文關(guān)聯(lián)模型，從而實(shí)現(xiàn)自然敘述、智能理解這一目的。并將這一技術(shù)和模型與客服系統(tǒng)在整體上實(shí)現(xiàn)了融合。實(shí)現(xiàn)由系統(tǒng)自動(dòng)理解客戶問題并進(jìn)行解答和辦理簡單業(yè)務(wù)，如查詢余額。目前很多金融企業(yè)已經(jīng)實(shí)施了該項(xiàng)目，主要應(yīng)用于網(wǎng)站、微信、網(wǎng)銀、手機(jī)APP等渠道的自動(dòng)問答機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)智能客戶服務(wù)。
�。�2）智能語音導(dǎo)航。主要利用語音識別技術(shù)和自然語言理解技術(shù)理解客戶語音，并根據(jù)客戶的需求導(dǎo)航到相應(yīng)節(jié)點(diǎn)或者引導(dǎo)客戶完成業(yè)務(wù)辦理，主要應(yīng)用在自助語音服務(wù)、手機(jī)銀行APP和智能設(shè)備上。在自助語音上應(yīng)用主要通過與IVR的集成實(shí)現(xiàn)自助語音菜單的“扁平化”，提升用戶滿意度；通過與客戶的交互幫助客戶辦理相關(guān)業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)問題的咨詢。
在手機(jī)銀行的應(yīng)用與自助語音基本類似，主要為在手機(jī)銀行APP上集成智能語音系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)為客戶導(dǎo)航到手機(jī)銀行相關(guān)功能、為客戶辦理相關(guān)業(yè)務(wù)。
（3）智能營銷催收機(jī)器人。外呼機(jī)器人是語音識別技術(shù)和自然語音理解技術(shù)的另外一個(gè)應(yīng)用場景。通過業(yè)務(wù)場景的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)外呼客戶進(jìn)行客戶身份核實(shí)、催收、業(yè)務(wù)通知、滿意度調(diào)查、產(chǎn)品營銷等。伴隨著銀行的轉(zhuǎn)型、網(wǎng)貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，主動(dòng)聯(lián)系客戶進(jìn)行關(guān)懷、營銷和催收的需求會大量增長，外呼機(jī)器人是滿足這些增長需求并同時(shí)控制人力成本的較好選擇。例如在催收場景中，可以將處在M1、M2狀態(tài)的催收任務(wù)交由機(jī)器人完成。目前，在市場上已經(jīng)有很多成熟的方案。
�。�4）智能輔助。智能輔助主要應(yīng)用在客服領(lǐng)域，機(jī)器人實(shí)時(shí)監(jiān)聽座席與客戶的對話�？梢栽趦蓚�(gè)層面發(fā)揮作用。一方面當(dāng)客戶提出問題后，機(jī)器人實(shí)時(shí)理解客戶的問題，并給出相關(guān)回答建議給座席。在新員工輔助方面作用尤其明顯。眾所周知，客服行業(yè)是個(gè)離職率非常高的行業(yè)，一直保持著大量的新入職員工，對新員工的工作進(jìn)行輔導(dǎo)和幫助能加大新員工的利用率，同時(shí)降低離職率高帶來的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，機(jī)器人可以實(shí)時(shí)監(jiān)聽座席的話術(shù)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)座席使用了違禁詞、服務(wù)過程不合規(guī)或者有引起客戶不滿意的行為時(shí)，可以實(shí)時(shí)提醒和介入處理，從而起到推動(dòng)客戶服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施、提高客戶滿意度的作用。
�。�5）智能質(zhì)檢�？头行氖且粋�(gè)對服務(wù)質(zhì)量要求很高很嚴(yán)格的行業(yè)，為了保證服務(wù)質(zhì)量，一般會通過對座席錄音進(jìn)行抽樣檢查的方式來實(shí)施質(zhì)量檢查工作。一般客服中心的質(zhì)檢抽檢率在1%左右，無法全面監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)。智能質(zhì)檢系統(tǒng)的目標(biāo)是基于語音識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對全量錄音文件的文字轉(zhuǎn)寫，以及對轉(zhuǎn)換后的文字進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘。以發(fā)現(xiàn)座席有沒有使用違禁詞、是否有不符合規(guī)范要求、對座席的情緒進(jìn)行監(jiān)控；分析客戶來電原因、超長通話、重復(fù)來電、超長靜音等通話的原因；挖掘客戶投訴原因；對趨勢進(jìn)行預(yù)測，對熱點(diǎn)問題進(jìn)行分析；以及挖掘潛在的營銷機(jī)會。
目前應(yīng)用中所面臨的風(fēng)險(xiǎn)
人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用是一把雙刃劍，在帶來效率提升的同時(shí)，也帶來了一些風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。宏觀層面的挑戰(zhàn)目前已經(jīng)討論較多，如對金融穩(wěn)定形成的挑戰(zhàn)，對信息安全形成的挑戰(zhàn)，對金融從業(yè)人員形成的挑戰(zhàn)等。本文力求從人工智能在呼叫中心應(yīng)用場景中存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，并嘗試給出相應(yīng)的應(yīng)對措施。主要涉及以下幾個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)。
1.語音識別誤差帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
語音識別已經(jīng)廣泛應(yīng)用于銀行服務(wù)中，雖然目前語音識別的準(zhǔn)確率已經(jīng)較高，但仍然無法達(dá)到100%的準(zhǔn)確程度。而對于關(guān)鍵字的識別錯(cuò)誤，如轉(zhuǎn)賬金額的識別錯(cuò)誤，可能會給客戶帶來損失，從而給銀行帶來操作風(fēng)險(xiǎn)及聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。
2.機(jī)器人回答誤差帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
智能客服機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)回答客戶。但目前的自然語言理解技術(shù)都還處于初級階段，存在不能識別客戶問題或出現(xiàn)誤答客戶問題的情況。對于誤答的情況，若因?yàn)闄C(jī)器人的誤答造成客戶和機(jī)器人之間產(chǎn)生糾紛，恐會引起客戶不滿和投訴。
3.自動(dòng)外呼業(yè)務(wù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
智能外呼機(jī)器人可以節(jié)省大量人力，但同時(shí)也隱含著業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。外呼機(jī)器人通過智能語義理解技術(shù)與客戶進(jìn)行單輪FAQ或多輪對話交互，在缺少人工干預(yù)的情況下，如果業(yè)務(wù)模型設(shè)置不當(dāng)，可能造成客戶理解差異從而帶來業(yè)務(wù)糾紛風(fēng)險(xiǎn)。輕則引起客戶投訴，重則造成業(yè)務(wù)損失。
4.銀行資料泄露風(fēng)險(xiǎn)。
無論是語音識別還是客戶人臉識別，都需要大量的數(shù)據(jù)材料進(jìn)行模型訓(xùn)練，這些材料都來自于銀行平時(shí)積累的各類客戶數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包含著大量的客戶隱私，一旦外泄，可能帶來巨大的風(fēng)險(xiǎn)。目前對于語音識別的模型機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，往往需要依賴供應(yīng)商將尋來的材料拿到行外進(jìn)行，留下了信息泄露的隱患。近期美國臉書公司客戶資料外泄風(fēng)波就是一個(gè)明顯的反例。
5.第三方產(chǎn)品帶來的自主可控風(fēng)險(xiǎn)。
由于人工智能屬于前沿新興技術(shù)，銀行大多不具備自己開發(fā)人工智能算法的能力，基本采用外購人工智能算法或產(chǎn)品與業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行整合集成的方式來實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用。這些算法或產(chǎn)品提供方很少愿意向銀行提供源代碼，這類產(chǎn)品對于銀行來說都是黑盒，無論是日常應(yīng)用，還是升級改造，均依賴于第三方的技術(shù)支持，無法做到自主可控。
6.深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶來的效果不確定性風(fēng)險(xiǎn)。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練進(jìn)行模型優(yōu)化，但訓(xùn)練過程的不透明造成了訓(xùn)練結(jié)果的不確定。人工智能的效果驗(yàn)證缺乏有效的手段，從而帶來不確定性風(fēng)險(xiǎn)。
7.客戶滿意度下降風(fēng)險(xiǎn)。
為降低人力成本，銀行已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域嘗試通過人工智能手段代替人工，在客服領(lǐng)域尤其明顯。通過智能語音導(dǎo)流，智能文字服務(wù)等方式，可以分流客服系統(tǒng)70%～95%的服務(wù)請求。在極大地節(jié)省人力的同時(shí)，強(qiáng)制分流導(dǎo)致的服務(wù)體驗(yàn)下降，也帶來了客戶滿意度下降的風(fēng)險(xiǎn)。
應(yīng)對策略
人工智能是應(yīng)用需求牽引與技術(shù)推動(dòng)相結(jié)合的產(chǎn)物，是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)與發(fā)展機(jī)遇的新研究領(lǐng)域，如果因?yàn)槿斯ぶ悄艽嬖谝欢ㄘ?fù)面因素而放棄使用也是不可取的。因此要正確地認(rèn)識人工智能，完善人工智能安全技術(shù)措施和體系，使得人們可以更快更好地進(jìn)入人工智能的世界。
1.語音識別誤差風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對。
針對語音識別誤差帶來的風(fēng)險(xiǎn)，可以用控制語音識別業(yè)務(wù)的應(yīng)用范圍來防范，將人工智能技術(shù)限定在查詢等低風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)上。對于高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)，需要增加確認(rèn)環(huán)節(jié)。例如在手機(jī)銀行上轉(zhuǎn)賬業(yè)務(wù)最后需要有確認(rèn)頁面由客戶確認(rèn)。
2.機(jī)器人誤答風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對。
目前的機(jī)器人還無法像人一樣工作，機(jī)器人可以用來處理簡單業(yè)務(wù)，對于復(fù)雜業(yè)務(wù)還是需要人工來處理。另外，需要優(yōu)化知識，讓客戶從回復(fù)中就能判斷出這個(gè)知識是不是自己所提問題的答案。同時(shí)，需要提醒客戶為其服務(wù)的是機(jī)器人。
3.自動(dòng)外呼業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對。
針對自動(dòng)外呼業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，首先，需要加大模型訓(xùn)練的投入，提高模型訓(xùn)練人員的能力。對于一個(gè)業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)完成后可以先試用，試用過程中不斷優(yōu)化。待模型成熟后再推廣，采用迭代的方式不斷快速優(yōu)化過程。其次，對于一些重要場景，例如營銷場景，可以通過機(jī)器人先篩選客戶，當(dāng)發(fā)現(xiàn)客戶有購買意愿時(shí)轉(zhuǎn)入人工，由人工提供專業(yè)的服務(wù)和營銷。另外，可采取全過程錄音方式記錄外呼過程，對于容易引起歧義的業(yè)務(wù)場景，要結(jié)合按鍵確認(rèn)等方式確認(rèn)客戶意圖。
4.銀行資料泄露風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對。
首先，應(yīng)該建立銀行自有的人工智能深度學(xué)習(xí)平臺，將數(shù)據(jù)限定在銀行內(nèi)部，盡量不出行。確實(shí)由于不具備條件需要出行的數(shù)據(jù)，一定要做好數(shù)據(jù)脫敏工作，另外要做好數(shù)據(jù)跟蹤和數(shù)據(jù)管控，確保數(shù)據(jù)不被挪作他用。
5.自主可控風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對。
首先，人工智能像語音識別、自然語言理解都是基礎(chǔ)服務(wù)級的應(yīng)用，功能相對單一。設(shè)計(jì)上這類系統(tǒng)相對穩(wěn)定，業(yè)務(wù)功能和個(gè)性化需求由業(yè)務(wù)系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。其次，銀行應(yīng)該加強(qiáng)人工智能應(yīng)用層人才隊(duì)伍建設(shè)，為實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用層的自主掌控打下基礎(chǔ)。對于采購的第三方產(chǎn)品，可通過商務(wù)條款獲得源代碼等核心技術(shù)資料，確保自主可控能力。
6.深度學(xué)習(xí)效果不確定性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對。
對于深度學(xué)習(xí)效果的確定，可以有針對性地建立自動(dòng)化測試平臺，并通過確定的測試集，不斷測試并比較結(jié)果以判斷深度學(xué)習(xí)的效果。
7.客戶滿意度下降風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對。
客戶滿意度下降的主要原因是由于人工智能的模型數(shù)量有限，對于復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題難以迅速給出令客戶滿意的答案。應(yīng)對方法是將現(xiàn)在橫向增加機(jī)器人知識來解決客戶問題的方式改成垂直領(lǐng)域服務(wù)，對業(yè)務(wù)進(jìn)行梳理、分類、分析。對于簡單并且機(jī)器人已經(jīng)能解決的任務(wù)由機(jī)器人來解決，對于復(fù)雜且機(jī)器人還很難解決的問題優(yōu)先由人工來解決。制訂相應(yīng)的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)機(jī)器人對某種業(yè)務(wù)的服務(wù)能力達(dá)到服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)要求后，再將該業(yè)務(wù)交給機(jī)器人處理。
另外，增加對于機(jī)器人的客戶服務(wù)評價(jià)，用來評價(jià)機(jī)器人的服務(wù)效果，以及獲取客戶的反饋。對于進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)器人意義非常重大。
結(jié)束語
在如何利用人工智能并真正實(shí)現(xiàn)應(yīng)用方面，人們?nèi)蕴幱诜浅３跫壍碾A段。知識是智能的基礎(chǔ)，知識只有轉(zhuǎn)化為智能才能發(fā)揮作用。知識經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展將是“智能經(jīng)濟(jì)”。在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的融合推動(dòng)下，人工智能在很多方面都有了突破性進(jìn)展。信息化浪潮的不斷發(fā)展，使得人工智能必將在人類社會中起到越來越重要的作用。只要能合理利用和控制人工智能，在有限的資源下做有用的事情，“智能經(jīng)濟(jì)”時(shí)代就會更好、更快地到來。
