由51Callcenter主辦，百度智能云聯(lián)合主辦的2021中國客戶聯(lián)絡(luò)中心與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會將于5月27-28日(周四-周五) 在上海圓滿召開，有幾十場分享，上千人參加此盛會。4PS標(biāo)準(zhǔn)組織作為指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)，中國呼叫中心與BPO產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟指導(dǎo)的年度最大規(guī)模盛會,期間舉行了“客服智能化與數(shù)據(jù)化”和“客服管理標(biāo)準(zhǔn)化之路”等論壇，本屆ACCC年會中國呼叫中心與BPO產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、全國呼叫中心行業(yè)自律與監(jiān)督委員會等機構(gòu)為學(xué)術(shù)支撐單位，中國反侵權(quán)假冒創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟等單位協(xié)辦與支持，兩天高峰論壇合計累計吸引了上千位現(xiàn)場嘉賓及線上直播觀眾中總數(shù)超過50萬人次觀看。

得助智能交互事業(yè)部產(chǎn)品總監(jiān)馬澤旭做了主題為智能化在下一代客服中的喜和憂的演講。


馬澤旭：剛剛看到顏主席放的股票的圖片，我還以為我走錯會場，開個玩笑。尊敬的各位來賓，大家好，非常感謝51Callcenter給我一個展示的機會。我今天給大家分享的主題是智能化在下一代客服中的喜和憂。
    
這個主題大概會分成五個方面，我總結(jié)了一下就是我、喜、憂、得助。我看到的一些喜和憂，智能客服的現(xiàn)狀和問題。得會重點介紹一下中科金的得助智能產(chǎn)品，希望得助能夠幫助實現(xiàn)下一代智能化的客服平臺。
    
中科金2014年成立，成立之后立刻得到了全球頂尖的知名的戰(zhàn)略投資機構(gòu)的投資。包括IDG、光大、中興。我們在2020年的時候獲得了AI的一個智能的解決方案獎。我們所有的智能化的產(chǎn)品都具有自主知識產(chǎn)權(quán)。我們是高新技術(shù)的企業(yè)，這是我們曾經(jīng)獲得的一些榮譽和獎項，給大家做一個簡單的展示。得助智能是智能化產(chǎn)品的品牌，底座核心就是三個數(shù)據(jù)中臺，專門在做大數(shù)據(jù)和人工智能這部分的產(chǎn)品。包括像AI、NLP以及OCR等底層的AI相應(yīng)的技術(shù)以及我們基于這三個中臺，上面包裝了不同相同應(yīng)的產(chǎn)品的應(yīng)用。包括今天所說的智能客服等一系列的產(chǎn)品以及對這些相應(yīng)的產(chǎn)品組合起來面向很多行業(yè)提供完整的整體智能化的解決方案。
    

首先我們可以幫助其他的行業(yè)包括保險等一些業(yè)務(wù)去開展智能化客服的應(yīng)用。當(dāng)然重點是在金融行業(yè)。2019年的時候開始在做我們的科技能力的輸出，幫助金融的小伙伴來實現(xiàn)智能化的產(chǎn)品。目前來說合作的金融機構(gòu)已經(jīng)超過了200家。同時現(xiàn)在也在大力進擊其他的行業(yè)。最多的一個月曾經(jīng)獲得了60份客戶的商業(yè)項目的合同。這也是說明客戶對于得助智能的認(rèn)可。剛才看到顏主席發(fā)的座席的趨勢，我非常有感觸。從2001年開始接觸這個行業(yè)，我們看得出一些端倪。第一，從2002-2020年，人工座席的數(shù)據(jù)發(fā)展了10多倍?，F(xiàn)在有一兩百萬。這說明什么問題？說明我們所在的客服的行業(yè)切切實實在為國家作出相應(yīng)的貢獻。同時有沒有注意到？從2015年開始人工智能在大力發(fā)展的時候這條曲線越來越平。

大數(shù)據(jù)說明一個什么樣的問題？智能化在客服領(lǐng)域里面的發(fā)展是非常好的。它切切實實幫助我們的企業(yè)實現(xiàn)了人效的提升，降低了人工的成本。所以我認(rèn)為現(xiàn)在我們所在的智能客服實際上是我們最好的時代。但是又看不到目前面臨的一些問題。首先站在企業(yè)的內(nèi)部，中國有一個特別不好的就是盲目跟風(fēng)。尤其一些頭部的智能客戶在摸索智能化客服之后，其他企業(yè)紛紛效仿做這個事情。但是一個企業(yè)真的準(zhǔn)備好了嗎？就像顏主席說的，你的業(yè)務(wù)流程是不是真的標(biāo)準(zhǔn)化，真的形成一個閉環(huán)。你積累的數(shù)據(jù)是不是足夠支撐你的機器人夠智能化。你的組織架構(gòu)是否適合智能客服運營的架構(gòu)？曾經(jīng)遇到一個客戶給他上智能客服產(chǎn)品的時候下面的人總是在埋怨，現(xiàn)在都忙不過來了，為什么還要上這個東西，非常不理解。這就反映了目前大家心里對這個東西相應(yīng)的錯誤的理解。其實它會幫助可能短期內(nèi)工作量是增加了。但是從長期來講對于我們客服的領(lǐng)域行業(yè)非常有幫助的。另外因為我們現(xiàn)在的建設(shè)依然是煙囪式的建設(shè)。不同的廠商是不同的廠商，帶來的問題就是重復(fù)的建設(shè)。我們現(xiàn)在所設(shè)計的智能客服的機器人更多還是在復(fù)刻人的思考，給客戶一系列的支持能力。這個本身沒有錯，而且切切實實做了一些降本增效的業(yè)務(wù)，體現(xiàn)了業(yè)務(wù)價值。實際上我想說的是，我們需要更多站在用戶的角度，以用戶的體驗為中心。
    

上了智能客服之后到底對于用戶的體驗，到底是上升了，持平還是下降？如果在犧牲用戶體驗的情況下去硬上，肯定是不可取的方式。另外整體市場的產(chǎn)品的同質(zhì)化特別嚴(yán)重。在這種嚴(yán)重的情況下，有的公司企業(yè)可能打出來的相應(yīng)的噱頭。比如我是情感智能，大家都知道情感智能確實是一個非常好的方向。但是現(xiàn)階段真的能幫助我們智能客服領(lǐng)域能夠有更多更好的價值嗎？實際上答案肯定是否定的。所以這些相應(yīng)的噱頭，其實并不能幫助我們企業(yè)走向一些更好的發(fā)展。另外現(xiàn)在的廠商更強調(diào)AI的技術(shù)的先進性。比如我的語音識別有多么多么準(zhǔn)，語義理解有多么多么準(zhǔn)。這個本身沒有太大問題。而且確實從這個上面做了很多收益。但是我們現(xiàn)在把機器人當(dāng)成一個真人的方式來思考這些事情是不是真的是對的。實際上在我來看，對于客服類的多輪的交互，我們把它變成一個對話的機器人，你聊我聊，但是不解決客戶的問題，沒有任何幫助。

    
對于營銷類的機器人，其實我們可能更多的不太關(guān)注它太多的多輪交互能力。但是我們可能會更關(guān)注，就是我在篩選我的客戶名單的時候怎么精準(zhǔn)的篩選到我的客戶。同時針對我的群體客戶，他的流程，他的話術(shù)是不是真的能夠提升最終的銷售的成交率。從我們實際的運營過程中我們發(fā)現(xiàn)我所說的精準(zhǔn)的營銷會比機器人的多輪的交互能力會更重要一些。另外復(fù)合型的人才太缺了，尤其是人工智能這幾年發(fā)展特別火，但是客服領(lǐng)域有二三十年整體的歷史，這樣會存在一個問題，呼叫中心的廠商在嘗試疊加AI。AI的廠商想顛覆這個行業(yè)。沖擊的過程之中需要有更多的復(fù)合型的人才或者復(fù)合型的人才團隊做這個事情。尤其是對于業(yè)務(wù)的理解，如果一家廠商過度的關(guān)注技術(shù)本身，而你的技術(shù)本身可能對于業(yè)務(wù)的客戶問題的解決沒有什么太大的幫助。你做得再好也沒有什么太大的用。我曾經(jīng)見到一個非常知名的AI公司在做AI的錄音質(zhì)檢的時候，不會想到我質(zhì)檢的是錄音背后的人。他在做整體的統(tǒng)計分析報表的時候展示的統(tǒng)計分析報表的風(fēng)格完全不是以人的角度去展現(xiàn)。對于我們的客服而言，作用并不是特別大。甚至可能不會理解座席ID是一個呼叫中心座席的工號，有特殊業(yè)務(wù)含義的一個數(shù)字。他可能會做成一個跟程序相關(guān)的冷冰冰的不可讀的一個代碼。這就很可笑。
    

另外就是技術(shù)的瓶頸。尤其是ISR，我們都知道語音導(dǎo)航識別?，F(xiàn)在ISR的識別從零幾年開始到現(xiàn)在確實有很多的進步。但是這個一直徘徊在85%，90%已經(jīng)非常優(yōu)秀了。你在做ASR做多輪的時候，第一輪85%的準(zhǔn)確率，第二輪85%的準(zhǔn)確率，后面用戶體驗會越來越差。NLP也是一樣的，同樣一句話在不同的上下文環(huán)境里面甚至是不同的語氣方面所表達的含義都是不一樣的。你依賴于NLP現(xiàn)有的技術(shù)怎么識別得出來客戶真實的意圖。我們需要一些更多更深層次的推測的手段來揣測客戶的意圖，這樣才能做到更好的用戶體驗。另外就是行業(yè)數(shù)據(jù)的積累，尤其在做行業(yè)深挖的時候一定要做行業(yè)數(shù)據(jù)的積累?，F(xiàn)在一般AI廠商很少關(guān)注這部分，更多關(guān)注AI的算法、AI的模型，但是行業(yè)的數(shù)據(jù)關(guān)注得比較少。

    
得助智能，我們下一代的客服智能和別人不太一樣的地方，首先我們會覺得客服和營銷的邊界逐步的在混合，所以我們希望能夠站在企業(yè)更高的視角去看待客服的工作，也許客服就是在做營銷。營銷本身也是在做服務(wù)。我們希望做一個服務(wù)營銷一體化的智能化的平臺。從客戶的獲客、轉(zhuǎn)化，然后到成為我的客戶，對客戶提供服務(wù)都會提供相應(yīng)的智能化的應(yīng)用。我們提供直播營銷相應(yīng)的能力的平臺，可以和抖音可以和我們自己自有的APP做一些相應(yīng)的獲客能力。轉(zhuǎn)化層面，我們更注重于用戶的畫像，做一些精準(zhǔn)性的營銷。當(dāng)然我們肯定會體規(guī)像電銷像其他的營銷方式的能力來完成客戶的轉(zhuǎn)化。服務(wù)就是大家目前常規(guī)意義理解到的服務(wù)。我們更多希望推動不同渠道，為客戶通過不同渠道提供相應(yīng)的智能化的相應(yīng)的服務(wù)。但是我們和客戶所交互的每一個數(shù)據(jù)，我們都希望能夠幫它沉淀下來，作為我們后面的更智能化的一個方向。
    

得助智能非常注重于智能化數(shù)據(jù)的積累，我們一般會把客戶智能化的數(shù)據(jù)分為三個層級。第一個是通用的智能化的數(shù)據(jù)，第二個是行業(yè)的一些智能化的數(shù)據(jù)，包括行業(yè)的術(shù)語，行業(yè)的知識，行業(yè)的話術(shù)。以及基于某個行業(yè)特定的場景會提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)。把這些數(shù)據(jù)沉淀下來，數(shù)據(jù)沉淀下來可以同時給語音機器人、文本機器人包括質(zhì)檢機器人同時提供服務(wù)。我們同時會提供一個機器人用戶市場的能力。我們在創(chuàng)建機器人的時候可以選擇你是處于什么行業(yè)，你處于什么樣的場景然后創(chuàng)建，我們會把相應(yīng)的智能化的數(shù)據(jù)初始化到機器人里面。這樣我們的機器人并不是從零開始構(gòu)建。同時我們會有一個專門的專業(yè)的智能化的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的團隊，不斷的對不同行業(yè)的不同場景的智能化的數(shù)據(jù)去做迭代優(yōu)化。目前形成了九大行業(yè)20+場景，快速冷啟動數(shù)字機器人的運行。這個會不斷的疊加。

    
另外，未來下一代的智能客服不能僅僅專注于降本增效，更多的還是在降本增效的同時來兼顧用戶服務(wù)體驗的細節(jié)。我們更多關(guān)注客戶實實在在的解決客戶的問題。在解決客戶問題的前提之下盡量減少與客戶交流的輪次。這樣客戶可以快速更敏捷的獲得他的服務(wù)。不僅能夠做多輪智能知識的查詢，更多還是一個開放性的機器人平臺，可以和企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)做緊密的集成，可以做更多人工可以去做的事情。在人機協(xié)同層面，我們可以根據(jù)和客戶溝通的標(biāo)簽，當(dāng)他把客戶的呼叫轉(zhuǎn)接到人工的時候，人工客服可以看到客戶的標(biāo)簽。同時可以看到積極人和客戶交流的所有數(shù)據(jù)，幫助人工快速了解客戶的訴求。
    

另外我們得助智能下一代的智能客服和傳統(tǒng)的客服不太一樣的地方是智能決策引擎。一般來講，我們都知道客戶通過全渠道進入之后先是通過一個類似于機器人一樣的東西做語音的識別，語義的理解，得到客戶的意圖之后去獲得相應(yīng)的報表給客戶。首先第一，語音識別本身可能不可靠不準(zhǔn)確，包括語義理解也是一樣。我們增加的智能決策引擎是更多更深層次的客戶意圖的分析對比的引擎。甚至客戶打電話的那一刻，不說任何話我都可以猜測到客戶的意圖到底是什么。我們怎么做到呢？就是在每個全渠道的接入方面做一些埋點。利用智能決策引擎根據(jù)客戶歷史的相關(guān)數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)的相應(yīng)信息，依據(jù)相應(yīng)的模型去打分，為客戶去鉚定現(xiàn)在可能需要做的業(yè)務(wù)。這是幫助我們的機器人以及人工為客戶提供個性化的服務(wù)，精準(zhǔn)化的營銷。這是跟我們傳統(tǒng)的一些智能客服廠商不太一樣的地方。

    

另外，我堅信未來短信逐步的會升級為5G的消息。不知道大家有沒有留意到最近的5G消息非?；?。另外未來傳統(tǒng)的電話，語音傳輸?shù)姆绞綍鸩降南蚧ヂ?lián)網(wǎng)語音的方式發(fā)展。這種情況下未來的產(chǎn)品這是為某個銀行多模態(tài)的智能客服產(chǎn)品。我們的銀行用戶可以通過語音的方式來做相應(yīng)的智能化交互。我們可以向用戶推薦相應(yīng)的業(yè)務(wù)。這個上面可以幫助客戶在線上有更好的服務(wù)體驗。甚至我們可以通過語音命令的方式直接跳轉(zhuǎn)到第三方的頁面。這樣其實就大大提升了用戶在線上的用戶體驗。
    

另外，大家都知道現(xiàn)在疫情常態(tài)化，帶來了一個問題一定是我們現(xiàn)有所提供的平臺站在用戶的角度可以隨時隨地去進行接入。大家一直在談這個概念。我們的客服人員可以在家，在公司，在外面，用手機或者是用電腦隨時隨地的為客戶提供服務(wù)。這樣對于我們智能客服的平臺會需要更多的能力。首先我們的平臺是一個開放性的平臺，幫助大型的企業(yè)實現(xiàn)個性化的云平臺的服務(wù)，也提供SaaS的方式幫助中小企業(yè)即開即用的方式來開展智能化的服務(wù)。

   

最后，我們產(chǎn)品的特點就是AI。我們在AI的層面從最底層的算法庫到上層模型到數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)層面都有一系列的相應(yīng)的整體解決方案，包括我們AI的能力能夠做到自進化。這樣讓我們的機器人更聰明。這是我們?yōu)轳R上金融做的一個融合。因為我們都知道馬上消費金融是一個以線上化為主的消費金融的公司。我們幫馬消完成從獲客、轉(zhuǎn)化、服務(wù)、催繳完整的一套智能化的應(yīng)用。這是基于馬消的一個典型的業(yè)務(wù)場景圖。當(dāng)一個貸款的客戶打電話進來之后，他可以不說任何一句話，我們就可以直接根據(jù)客戶歷史相應(yīng)的信息。比如你打電話的這個時候你的賬單日是前還是在后。如果在后，你有沒有逾期去交，之前的歷史怎么樣，都可以通過智能決策引擎來提供相應(yīng)的指導(dǎo)。這樣能夠幫助我們每一個客戶群體甚至是某一個客戶，我們來推薦不同的動態(tài)的菜單，實現(xiàn)個性化主動化的服務(wù)。這是我們現(xiàn)在一個整體的馬上消費金融的智能化指標(biāo)。我們其實最開始的時候也是沿用這種傳統(tǒng)的智能客服的方式。整體的分流率達到80%，實在上不去了。正是和我們的業(yè)務(wù)運營專家，AI專家以及呼叫中心產(chǎn)品專家共同迭代做這個事情。通過以上我所介紹的方案幫助馬上消費金融從智能化的分流率從80%提到了93%。
    
最后總結(jié)一下，我們跟我們的一些競爭對手不太一樣的地方是，我們自己本身就是一個智能化應(yīng)用的業(yè)務(wù)運營的廠商。再加上我們從百度，以及我們從各個知名的AI的呼叫中心的廠商頂尖的人員組合起來，我們打造的目前來說下一代的智能客服的產(chǎn)品。所以我也是非常誠摯的去邀請我們每個嘉賓能夠去我們外面的展臺甚至到重慶的職場。我們有更多優(yōu)秀的產(chǎn)品專家和運營專家給大家分享更多干貨。我今天的分享就這么多。非常感謝大家的時間，謝謝大家！  


如下為大會現(xiàn)場演講實錄，如需完整觀看所有內(nèi)容，請登錄--http://www.qianlongyuan.cn/2021/。