您當(dāng)前的位置是:  首頁(yè) > 新聞 > 國(guó)內(nèi) >
 首頁(yè) > 新聞 > 國(guó)內(nèi) >

確認(rèn)過(guò)眼神,這就是你想要的環(huán)信客服機(jī)器人?

2018-06-06 10:19:25   作者:   來(lái)源:T客匯   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  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(xiāo)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(xiāo)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(mén)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(zhuān)職人員每天做打標(biāo)簽工作,而且這類(lèi)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(lèi)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(zhuān)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(lèi)似的很多句子送到模型里訓(xùn)練,之后再出現(xiàn)類(lèi)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(xiāo)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(xiāo)售數(shù)量有限,且培訓(xùn)成本較高,如何讓其他銷(xiāo)售快速具備豐富的銷(xiāo)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(xiāo)售培訓(xùn)成本,把公司的業(yè)務(wù)知識(shí)和銷(xiāo)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(mén)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(mén)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)模化復(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。“工欲善其事,必先利其器“,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。
【免責(zé)聲明】本文僅代表作者本人觀點(diǎn),與CTI論壇無(wú)關(guān)。CTI論壇對(duì)文中陳述、觀點(diǎn)判斷保持中立,不對(duì)所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請(qǐng)讀者僅作參考,并請(qǐng)自行承擔(dān)全部責(zé)任。

專(zhuān)題