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莱恩作者 深圳湾来源

那些在「双十一」忙里忙外的智能客服

不管白天还是深夜,您的信息,它必定秒回。本文由机器之心经授权转载自深圳湾(ID:shenzhenware),未经授权禁止二次转载。

在今年 5 月份的 Google I/O 大会上,Google 的「打电话 AI」Duplex AI 现身,对客户来电的预订信息灵活处理,尤其那句意味深长的「Uh hum」更是深入人心。一时间,「AI 客服」相关话题上升,热度并不亚于前阵子的「AI 同传」。

事实上,人工智能客服早已经遍布在我们生活的各处,它们存在于各大电商平台,以及银行服务 APP 中、部分客服公众号中,甚至是运营商、银行客服电话,它们主要负责解决大量由客户提出的常见的、且重复度极高的问题。尤其是在「双十一」这样客单量庞大的时期,这些 AI 客服们承担大部分咨询工作,24 小时日以继夜任劳任怨,有问必答。无论是语音还是文本的对话形式,亿万用户将享受对话式 AI 智能客服带来的便利。

AI 客服最大的好处是一步直达,对话连接服务

细心的人会发现,在一些电商或者 O2O、银行 APP 里的搜索框里,已经悄然增加了一个「小话筒」的图标,用户点开就可直接把想要搜索的东西说出来,等待下一步结果出现。这在以往各大主流搜索网站已经是标配的存在,如今已经植入到服务 APP 或智能客服的应用中。在智能客服体系里,语音输入不仅提供了一种比手动敲键盘更快捷、方便的输入方式,还提供了更直观的服务连接模式,使得服务「一触即达」。

以招商银行「掌上生活」APP 为例,当用户对其内置语音客服助手说:「我要还 100 块」,一句话即可直接带用户到信用卡还款页面。

以上只是大多数 AI  客服案例的一种,且完成仅限于 App 里,主要解决搜索产品/服务,常见疑问解答等问题。目前市面上大多数互联网产品的交互设计还是基于 GUI(图形用户界面),用户需要层层点击完成相关操作。例如,当用户想查看淘宝快递时,至少需要在 APP 上执行五个步骤:找到淘宝—打开 APP—点击我的淘宝—点击待收货—点击查看物流。

而如果通过 CUI(对话用户界面)语音对话的形式,说出「查看我的淘宝快递」的指令,即可一步直达服务。在这个过程中,机器往往需要完成「听懂——理解——回答」的闭环,完成多伦对话、意图推理、个性化及情感互动。

对企业来说意味着成本降低,对用户意味着体验提升

2018 双十一狂欢开幕在即,各家智能客服已经蓄势待发。阿里的「阿里小蜜」、京东的「无人客服」、苏宁的「苏小语」、网易「七鱼」等,在双十一期间将承担客服咨询主力的角色。

△「阿里小蜜」潜伏在淘宝充当人工智能客服

「节省人力成本,提高服务效率」很显然是这些商铺和企业长期以来使用人工智能客服的主要原因。不过这样的说法有些笼统,以下的描述或许能够给大家一个更清晰的概念:

在客服领域也存在二八定律,即消费者的提问中,有八成以上的问题都是高度重复的,只要知识库的数据足够全面、对话设计足够到位,智能客服就能够为用户提供满意的解决方案。

例如,当前京东使用的无人客服,可为京东每月节省上千万的人力成本,人机互助协作提高了消费者问题的处理效率,避免人力资源浪费。对于用户来说,自动化对话体验可以直接获取相关服务,减少了跳转,许多问题也可自行解决。

在前不久的 2018 百度世界大会百度大脑论坛现场,百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜提供了在实践中得到的一组数据:相对于人工客服,新一代智能客服让人工通话接单量降低 70%,人工客服人均通话时长降低 50%;而相较于传统按键智能客服,新一代智能客服让人工通话接单量降低 20%,人工客服人均通话时长降低 15%,大大提升客服服务效率。

在人工成本方面,智能机器人客服可以解决 85% 的常见客服问题,而一个机器人坐席的花费只相当于一个人工坐席花费的 10%,况且机器人还能 24x7 在线,确保企业服务不断线的情况下,增加转化效率、多渠道与用户互动。

打造这样的一套人工智能客服系统,也是个不小的投入

实际上,以上的低成本也需要建立在前期的投入上,也就是上述提到的「知识库的数据足够全面、对话设计足够到位」。

相信大家多少感受过智能客服不太智能的一面,主要原因是在理解用户意图上出了问题,其中语义理解是核心难点。

以买衬衫为例,当用户说:「这件衬衫参加优惠活动吗」,市面上多数智能客服通过匹配关键词「衬衫」、「优惠」,来识别用户的意图,但当用户的表达发生变化,比如说「这件衬衣打折吗」、或「这款衣服有什么折扣」,它可能就听不懂了,单纯依靠关键词匹配不能算是真正意义上的语义理解。

这也是目前大部分人机对话交互技术的一个难点,一百个人口中,也许有一百种对于同一意图的不同口语表达。能做到理解用户的不同说法,并且对应到同一意图,才能真正理解用户并给予准确的反馈。而这也意味着大量的数据库建立工作,且需要大量的例句材料作为训练基础。

但是,并非所有企业都有具备开发智能客服机器人能力的技术人员,即使有技术团队,研发企业的智能客服机器人也是一个耗时、复杂的过程。目前传统的对话式 AI 平台普遍面向有自然语言处理(NLP)技术背景的开发者,而对于相关技术相对薄弱的企业、或是没有开发人员的企业来说,打造定制化智能客服机器人仍然存在比较大的挑战。

智能客服已经成为对话式 AI 平台的一大落地方向

去年,亚马逊 Alexa 带动国内智能音箱市场以及语音智能的热度上升,其中「对话式 AI 平台」已成为各语音平台商的一大战略布局,同时也为其他非语音技术企业打造定制化智能客服机器人铺平了道路。


在这两年里,不管是大型语音技术公司,还是语音交互创业公司,都陆续推出了对话式 AI 平台平台,包括百度 DuerOS阿里 AliGenieNaturali 奇点机智对话流、思必驰 DUI 开放平台云知声 Unisound 等。

在今年,对话式 AI 平台正处于快速增长阶段,产业链不断细化,生态逐渐丰富,智能客服作为其中一大产品形态已实现大范围商用。

△ 对话平台被 Gartner 评为 2018 年十大战略技术趋势

举个例子,云知声打造的 Smantha 智能客服已经应用在金融、物流领域,根据其公开资料,云知声已与国内一家物流公司合作推出「AI 下单机器人」,以应用「双 11」物流高峰期。

类似的,Naturali 奇点机智打造的「对话流」不仅能够为企业打造智能客服、也可以打造语音助手、聊天机器人等不同形式的语音交互体验,跨平台设备,可广泛集成于 WEB、APP、小程序、微信公众号、智能硬件等终端,着实降低了技术门槛。

△ 与传统开放平台相比,对话流的最大优势在于三个方面:准、快、广

目前,电商平台唯品会与 Naturali 奇点机智进行深度合作,正在打造 APP 内的智能语音助手,让用户能够通过语音对话的方式,除了语音搜索相关商品,还可以容易地获取一些隐藏比较深的服务,比如查询快递状态、开发票、申请退款、开启指纹支付等功能,一句话的事,就能直达最终页面。

企业在创造智能客服时,是无法提供同一意图的所有说法的,而一个好的对话平台,能够使用有限的例句进行泛化拓展,利用算法技术、语料库知识库训练有效的模型。 

Naturali 奇点机智认为,由于端到端的深度学习框架让开发成本降低了不少,各公司的实力差距也逐渐缩小。这时候,竞争力主要体现在「灵活定制」的能力上,即如何针对不同场景进行有效定制,如何降低技术门槛让更多的企业受益。

   小结

在客户群体庞大、咨询问题重复性高的电商、金融、通讯等领域,智能客服的应用得到了迅速普及,从了解沟通产品信息、到完成下单购买、再到订单追踪、问题反馈,形成售前、售中到售后的完整闭环,在提升用户体验的同时增加转化率。

智能客服的竞争已经从售后逐渐转移到售前,其作用已经从被动的信息反馈逐渐延伸到主动的精准营销,根据用户信息、购买历史、喜好进行智能推荐,并且对用户的购买习惯进行主动询问,帮助用户完成二次甚至多次购买。

在这过程中,更多企业希望根据具体的业务需求进行场景化灵活定制,这可能在前期定义语音对话体验时会有一定花费。但从自身精力以及长远成本和收益来看,智能客服会为企业节约大量成本。

本文内容由 Naturali 奇点机智提供,深圳湾整理、编辑。责任编辑:莱恩 / 深圳湾。

本文由机器之心经授权转载自深圳湾(ID:shenzhenware),未经授权禁止二次转载。

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产业客服机器人智能客服
相关数据
Amazon机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
相关技术
奇点机智机构

奇点机智成立于2014年11月,致力于通过机器智能改善用户体验,让人机交互更加简单自然。“小不点”是由奇点机智为安卓系统打造的智能应用助理,用户可通过对话的方式操控手机应用中的各项功能,目前可对200多款应用程序进行操作。“就一句话的事”,即可满足社交、娱乐、购物、支付、出行等需求。另外,用户可以根据个性化需求录制新技能,并可发布分享给其他用户,让“小不点”越用越智能。此外,奇点机智同时为应用开发者、运营者、产品者提供NI开发者平台,无需编码或调用第三方应用API,即可根据用户需求添加语音指令,极大提升产品体验。奇点机智曾获真格基金100万美元天使轮投资,以及襄禾资本/NEA 500万美元A轮投资;于2017年11月被评为“中关村高新技术企业”。

网易机构

网易成立于1997年6月24日,是中国领先的互联网技术公司,为用户提供免费邮箱、游戏、搜索引擎服务,开设新闻、娱乐、体育等30多个内容频道,及博客、视频、论坛等互动交流,网聚人的力量。

https://www.163.com/
思必驰机构

思必驰是国内领先的对话式人工智能平台公司,拥有全链路的智能语音语言技术,自主研发了新一代的人机交互平台(DUI),和人工智能芯片(TH1520);为车联网、IoT、以及众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰拥有上千项知识产权,是国际上极少数拥有自主知识产权、中英文综合语音技术的公司之一;与阿里、腾讯、小米、富士康、OPPO、长虹、顺丰、龙湖地产等企业达成战略合作;旗下人工智能产业基金累计投资20+家生态企业。

http://www.aispeech.com/
云知声机构

云知声专注于物联网人工智能服务,是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖的智能语音识别、语义理解等技术的高新技术企业,总部位于北京,在上海、深圳、厦门、合肥设有子公司。公司员工500余人,核心研发团队近百人,其中 45% 拥有博士学历,工程师占比78%,拥有雄厚的科研和产业化实战能力。 云知声深入探索感知智能、认知智能、通用智能三大方向,在语音、语言、知识计算、大数据分析、人工智能芯片等领域建立了领先的核心技术体系,以此构建了完整的人工智能技术图谱。并率先在国内布局大规模异构并行超算平台 Atlas 和深度学习计算框架 UniFlow ,以领跑行业发展的技术实力,助力 AI 基础设施建设,服务国家 AI 战略。 基于“云、端、芯”技术产品体系,提供跨平台、跨场景,融合云端智能和本地智能一体化的 AI 系统解决方案,已在 AI 生活(家居、车载等)和 AI 服务(医疗、教育、政务、金融等)两大核心场景广泛落地。 目前合作伙伴数量已超过 2万家,覆盖用户已超过 2亿,日调用量超 4亿次,其中语音云平台覆盖的城市超过 647个,覆盖设备超过 1 亿台。 云知声自 2012 年成立以来,发展迅猛,备受人工智能行业及资本市场关注,累积融资数亿美元,并多次创下AI语音领域单轮融资记录。云知声连续两年入选福布斯中国最快科技成长公司 50 强企业,是中国人工智能行业成长最快的创业公司之一 。

https://www.unisound.com/
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

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数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

语料库技术

语料库一词在语言学上意指大量的文本,通常经过整理,具有既定格式与标记;事实上,语料库英文 "text corpus" 的涵意即为"body of text"。

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聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

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一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

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自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

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