隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，智能客服應(yīng)運(yùn)而生，解決了人工客服的四大難題：一是大量重復(fù)話術(shù)問題；二是高昂的客服成本；三是人工客服無(wú)法24小時(shí)服務(wù)；四是無(wú)法全面利用有效的客戶外呼數(shù)據(jù)日志。
在消金業(yè)務(wù)中，就存在大量話術(shù)重復(fù)問題。比如，還款提醒的話術(shù)是一樣，只是回訪客戶不同，人工客服需重復(fù)作業(yè)，效率很慢。為了更高效、低成本完成外呼任務(wù)，AI機(jī)器人外呼運(yùn)用到消金業(yè)務(wù)中，勢(shì)在必行。
我在2021年2月份，成為了一名消費(fèi)金融AI訓(xùn)練師，見證了消費(fèi)金融外呼機(jī)器人從無(wú)到有、從借鑒到自主研發(fā)的發(fā)展歷程。起初消金是租賃了其他公司系統(tǒng)，每年不僅需要支付高昂的費(fèi)用，而且無(wú)法自主優(yōu)化系統(tǒng)、植入需要的功能，如一鍵導(dǎo)入流程話術(shù)列表在系統(tǒng)中自動(dòng)生成流程圖（該功能可以大量節(jié)約系統(tǒng)畫圖時(shí)間，且不會(huì)出錯(cuò)），為了實(shí)現(xiàn)消金機(jī)器人外呼個(gè)性化需求，我們開始著手自主研發(fā)。
隨著自主研發(fā)系統(tǒng)雛形產(chǎn)生并上線使用，也遇到了各種系統(tǒng)bug和操作習(xí)慣問題，比如在做語(yǔ)料badcase驗(yàn)證時(shí)跑不出結(jié)果、刪除無(wú)效輪次導(dǎo)致整個(gè)流程圖崩潰等等問題。這時(shí)也體現(xiàn)出來(lái)AI訓(xùn)練師在客服中心的價(jià)值，及時(shí)發(fā)現(xiàn)客服在使用系統(tǒng)時(shí)的bug和需要植入的功能，搭建智能機(jī)器人客服系統(tǒng)，其中包括設(shè)計(jì)流程話術(shù)、搭建知識(shí)庫(kù)、繪制IQP流程圖、策略平臺(tái)上線、呼后運(yùn)營(yíng)，優(yōu)化ASR和NLP識(shí)別準(zhǔn)確率，與后線研發(fā)部門不斷溝通提優(yōu)化需求，共同努力打造屬于消金自己的成熟系統(tǒng)，讓AI機(jī)器人更“懂”人。
目前，消費(fèi)金融外呼機(jī)器人的場(chǎng)景大致分為智能催收、市場(chǎng)調(diào)研、存量經(jīng)營(yíng)、斷點(diǎn)營(yíng)銷四類，主要是通過外呼機(jī)器人完成對(duì)客群逾期還款提醒、推銷產(chǎn)品、市場(chǎng)調(diào)研等任務(wù)。
當(dāng)前工作中依然存在以下幾個(gè)問題：
一.目前IQP系統(tǒng)缺陷很多，如目前系統(tǒng)缺失“可視化驗(yàn)證引擎”功能，當(dāng)語(yǔ)料識(shí)別錯(cuò)誤時(shí)無(wú)法確認(rèn)識(shí)別錯(cuò)誤原因，需全量查詢知識(shí)庫(kù)確認(rèn)，建議優(yōu)先排期該功能上線，可以節(jié)約人力。
二.為了讓機(jī)器人更擬人化，采用人工配音方式來(lái)錄入話術(shù)。因?yàn)槟壳跋到y(tǒng)無(wú)法錄入人工聲音，導(dǎo)致每個(gè)場(chǎng)景都需要重新配音，不同場(chǎng)景相同話術(shù)很多，建議新增錄音下載功能，則無(wú)需重復(fù)人工配音，省時(shí)。
三.有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要做多次異議處理，不同的節(jié)點(diǎn)會(huì)跳轉(zhuǎn)相同的流程話術(shù)，因?yàn)闄C(jī)器人的話術(shù)是固定的，會(huì)導(dǎo)致有重復(fù)感，不如人工外呼有針對(duì)性，建議結(jié)合現(xiàn)有的客戶聲音重新設(shè)計(jì)話術(shù)。比如聽取人工外呼優(yōu)秀錄音和異議處理話術(shù)，拉取外呼數(shù)據(jù)日志，分析客戶聲音，總結(jié)出客戶關(guān)注點(diǎn)，歸納出客戶容易接受的話術(shù)，提升客戶感受度，降低掛機(jī)率，有效挖掘客戶需求，做針對(duì)性的改善，提高服務(wù)質(zhì)量。
針對(duì)以上問題所提優(yōu)化建議，都已經(jīng)做好排期、逐步優(yōu)化，相信優(yōu)化后會(huì)顯著提高消費(fèi)金融機(jī)器人效率。效率提高的同時(shí)，為了讓我們消費(fèi)金融機(jī)器人更智能，以下幾方面仍是工作重點(diǎn)：
一.數(shù)據(jù)分析：先通過策略平臺(tái)，查看當(dāng)日所有外呼數(shù)據(jù)的整體接通率、完成率、拒識(shí)率，通過這些數(shù)據(jù)了解當(dāng)日外呼機(jī)器人是否異常，做針對(duì)性優(yōu)化，異常分為兩個(gè)方面，一個(gè)是系統(tǒng)方面是否存在漏呼情況，另一個(gè)是機(jī)器人方面，識(shí)別度是否異常，
二.ASR優(yōu)化：策略平臺(tái)獲取外呼數(shù)據(jù)log，通過聽取通話內(nèi)容確定ASR轉(zhuǎn)譯準(zhǔn)確率是否合格，若不合格，需對(duì)ASR進(jìn)行標(biāo)注，專業(yè)公司做專項(xiàng)優(yōu)化。
三.NLP優(yōu)化：剔除ASR轉(zhuǎn)譯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)后，進(jìn)行NLP意圖檢驗(yàn)，分析NLP識(shí)別錯(cuò)誤原因，若是因?yàn)檎Z(yǔ)料缺失導(dǎo)致，我們需要進(jìn)行語(yǔ)料填充，把缺失的語(yǔ)料補(bǔ)充到意圖庫(kù)中；若是因?yàn)橐鈭D庫(kù)模型調(diào)用錯(cuò)誤，需要提供badcase做模型優(yōu)化。
四.意圖庫(kù)優(yōu)化：隨著語(yǔ)料不斷填充，意圖庫(kù)需要定期清洗，達(dá)到各節(jié)點(diǎn)之間的語(yǔ)料邊界清洗、不打架，剔除邊界模糊和無(wú)效語(yǔ)料。
在讓消費(fèi)金融機(jī)器人智能高效的同時(shí)，設(shè)計(jì)方向上，也希望讓消費(fèi)金融機(jī)器人更擬人化，給客戶更好的體驗(yàn)與感受。目前計(jì)劃從以下四個(gè)方面入手：
一.音色：繼續(xù)采用真人配音，讓客戶感受到是真人在溝通。
二.話術(shù)：采用口語(yǔ)化的方式，讓客戶感受更像是聊天（市場(chǎng)調(diào)研類場(chǎng)景除外）。
三.邏輯：聽取大量的人工外呼電話，分析人工與客戶的對(duì)話邏輯。
四.NLP準(zhǔn)確率：是機(jī)器人的關(guān)鍵，能正確的識(shí)別客戶的意圖才能給與客戶正確的應(yīng)答，避免答非所問引起客戶反感。
隨著消費(fèi)金融外呼機(jī)器人系統(tǒng)不斷的優(yōu)化，已可高效、快速回訪大量客戶，目前每天可觸達(dá)1萬(wàn)+客戶，大大降低公司人工客服的成本，提升工作效率。未來(lái)，依托平安集團(tuán)強(qiáng)大的技術(shù)支持，相信95511智能外呼會(huì)更加高效、智能、個(gè)性化，能更精準(zhǔn)篩選出意向客戶，打造更專業(yè)的品牌體驗(yàn)，同時(shí)也為公司帶來(lái)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)，創(chuàng)造價(jià)值。
