雙11累死客服？看人工智能客服如何顛覆行業(yè)

“人工智能的商業(yè)化是必然的，而且會越來越快、面越來越寬。雙十一電商狂歡就是最好的證明，在幾億訂單量以秒速涌入的時候，人工智能客服已經(jīng)可以輕松應對海量的咨詢，降低人工客服的工作量?！本W(wǎng)易七魚產(chǎn)品總監(jiān)、人工智能長期觀察者段毓錚以雙十一客服領域的變革為例闡述了人工智能商業(yè)化的實踐之路。他認為，人工智能目前已經(jīng)發(fā)展到了真正解決實際問題、產(chǎn)生價值、“賺到錢”的水平，除了客服領域外，人工智能還將廣泛應用于各個領域。

算法、硬件和大數(shù)據(jù)助推雙十一背后的人工智能

2006年，深度學習被正式提出來之后，人工智能與人類智慧站的越來越近。隨著深度學習技術的成熟，它逐漸變成了人工智能領域里的大殺器。過往很多難以解決、或者效果不佳的問題，現(xiàn)在都可以通過深度學習技術，得到很好的效果，極大地推動了人工智能領域的發(fā)展，以及應用的普及。最典型的例子，就是自然語言處理、語音識別、圖像識別等這些認知技術，在用深度模型替換掉以前的方法后，一切都變得簡單而高效。

無疑，算法的進步極大地推動了人工智能商業(yè)化的進程。新的算法提高了機器學習的能力與效率，讓問題解決的更快。但是還有兩個非常重要的因素，分別是硬件的發(fā)展，和大數(shù)據(jù)時代的來臨。硬件的發(fā)展帶來的是計算能力的飛速提升。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各式各樣的互聯(lián)網(wǎng)應用以及移動終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急劇增加。這些數(shù)據(jù)都可能是推動人工智能發(fā)展的推進劑。這讓機器學習所依賴的數(shù)據(jù)量更大，而且更容易獲得，非常典型的就是類似于618，雙十一，雙十二的電商節(jié)日，大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)涌入，成為訓練AI的助推器。

算法演進、硬件運算能力提升、大數(shù)據(jù)的發(fā)展，都是推動人工智能商業(yè)化的重要因素。而網(wǎng)易在人工智能商業(yè)化實踐上，也注重這三個方面同時推進。網(wǎng)易在2008年開始就投入到深度學習領域的研究，聚集一流的研究團隊，經(jīng)過這8年的技術積累，也形成了一套自有的深度模型。八年間網(wǎng)易把深度模型應用在了不同的領域，比如人臉識別、音樂識別、語音識別，還有現(xiàn)在的智能客服領域。同時，網(wǎng)易在不斷加強基礎設施的建設，現(xiàn)在已經(jīng)有一套超大規(guī)模高性能高可用的計算集群，為深度模型的密集運算作支撐。此外，在網(wǎng)易19年的互聯(lián)網(wǎng)服務開展過程中產(chǎn)生的大量專業(yè)的數(shù)據(jù)，都成為訓練深度模型的最佳素材，這使得深度模型更加專業(yè)，更能解決實際問題。

人工智能客服機器人歷經(jīng)四代發(fā)展

人工智能商業(yè)化例子有很多，蘋果手機里的Siri，手機淘寶里的“我的小蜜”，郵箱里的垃圾郵件過濾，眾多社交產(chǎn)品里的語音輸入等等。這些都是人工智能商業(yè)化的例子。這里面有許多不同的技術，他們或直接、或間接的產(chǎn)生商業(yè)價值，并且能很好地解決用戶實際的問題。

雙十一客服領域最直接的一個問題，就是人力成本的問題。不久前，網(wǎng)易七魚全智能云客服對網(wǎng)易公司十余年的服務數(shù)據(jù)進行了一次整理統(tǒng)計與分析，發(fā)現(xiàn)在服務過程中，來自用戶的類似“你好、在嗎”這種善意但又無意義的信息占到了總體信息的47%，將近一半。另外有意義的信息里面，又有78%的問題，可以歸類、合并為一些簡單重復的問題。

直觀來看，這些事情由人來做，非常浪費資源。由此引發(fā)的還有一個更嚴重的問題，那就是客服行業(yè)的從業(yè)人員的職業(yè)成長問題。雙十一期間一線客服長期在做一些簡單重復性工作，枯燥乏味，沒有提升，這也直接導致了整個客服行業(yè)在社會中的地位不被認可。其實這是個很可怕的問題，不是個人的問題或者團隊的問題，而是行業(yè)性的問題，這對整個行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了很大束縛。

當然了，現(xiàn)在已經(jīng)有辦法解決這個問題——那就是通過客服機器人來做這些簡單重復的事情。最早期的第一代客服機器人，只能稱之為機器人，是沒有智能的一個簡單的關鍵字應答系統(tǒng)，比如電話的IVR，又如回復短信查詢信息等。這代機器人簡單到幾乎沒什么技術可言，工作方式也很機械，但他的確第一次將人從簡單重復的業(yè)務中解脫出來。

隨后的第二代客服機器人有了一定的進步，它是一個關鍵詞檢索系統(tǒng)，有了檢索能力，也有一定的模糊匹配的能力。這就讓這個機器人能處理更多的問題。但是又帶來了新的問題，那就是隨著業(yè)務的快速發(fā)展，我們要維護的關鍵詞表會非常龐大，而且每個詞條可能會有多個詞，詞的順序都可能影響到匹配結果。這就讓機器又回到了依賴人的精力與經(jīng)驗的老路上，明顯是不靠譜的。隨后出現(xiàn)的第三代智能客服機器人，注意它是智能機器人了，引入了NLP(自然語言處理)技術。這首次讓客服機器人可以處理句子，而不是孤立的詞。這個變化讓人機交互變得自然了。然而單一的NLP技術給機器人帶來的智能化水準非常有限，它仍舊是依靠人工設定的規(guī)則(分詞、詞性標注、句法、文法等)在工作，還是早期人工智能解決問題的思路。所以第三代客服機器人在實際業(yè)務場景中表現(xiàn)出來的處理問題的能力，雖然有很大提升，但還不夠理想。

網(wǎng)易希望機器人能處理更多的問題，同時希望對他的維護成本進一步降低，說白了就是要求智能客服機器人更加聰明。這時人工智能領域最新的技術就派上用場了，也就是前面提到的深度學習技術。第四代智能客服機器人主要就是基于深度學習技術打造的。

深度學習是個大殺器，他打破了過去所有技術都依賴人工規(guī)則的束縛，讓機器暴露在數(shù)據(jù)中去學習、訓練，自主的發(fā)現(xiàn)規(guī)律，學術上稱之為“特征”。然后依據(jù)學習到的特征去做分類或者預測。放到客服領域，深度學習帶來的好處是，機器可以更好地適應用戶口語化、而且多變的問法。與此同時，我們也不必去維護大量的相似問法。這種人工規(guī)則已經(jīng)不需要了，機器可以處理絕大多數(shù)的問題。

客服機器人從第一代到第四代發(fā)展的過程，是一個非常自然的過程：業(yè)務不斷發(fā)展；人力壓力不斷增大；我們對技術的要求越來越高；促使新技術不斷地來解決更多的問題。這就是典型的商業(yè)化的進程。

人工智能全面應用于網(wǎng)易七魚

網(wǎng)易七魚正是提供了第四代智能客服機器人，幫助雙十一的電商用戶解決86%以上的簡單重復的問題。這使客服團隊大量的人力釋放出來，不過智能客服不是對客服行業(yè)產(chǎn)生沖擊，而是正向的推進。釋放出來的人力，逐步走向更高級的服務崗位，或者進入到生產(chǎn)過程中的不同環(huán)節(jié)，去從事更有挑戰(zhàn)，更應該由人來完成的工作。網(wǎng)易七魚就是一個通過人工智能技術，解決實際問題、創(chuàng)造價值的例子。

比如網(wǎng)易七魚的“一觸即達”服務，基于人工智能、機器學習等技術，不僅能猜測問題、智能提醒、主動提問，根據(jù)用戶的使用習慣、行為軌跡等，提前做好準備，還能做到“猜你想問”的定制化服務內(nèi)容。這樣一來，用戶遇到困難又無法描述時，“未問先答”可以輕松幫助用戶發(fā)現(xiàn)并解決問題。以往雙十一期間，由于用戶流量過大，咨詢客服的問題也會變多，客服人員總是忙的不可開交，而消費者卻不能得到最即時的解答?，F(xiàn)在有了智能客服的高效率應答幫忙，人工客服能大大減輕工作壓力，既能幫助用戶能快速解決問題。

在整個服務的閉環(huán)當中，從溝通開始，到智能服務、服務管理、以至于推動智能商業(yè)決策、再將決策帶來的影響反饋給客戶，這整一個閉環(huán)的每個環(huán)節(jié)，網(wǎng)易七魚都適當?shù)丶尤肓巳斯ぶ悄芗夹g，以解決不同的問題。比如服務溝通環(huán)節(jié)，網(wǎng)易七魚充分考慮到移動時代用戶輸入的便利性，提供了語音識別技術，讓用戶可以與智能客服機器人實現(xiàn)真正的對話。比如客服管理環(huán)節(jié)，網(wǎng)易七魚提供智能績效、智能質(zhì)檢、風險預警的功能，極大解放了雙十一線客服主管的生產(chǎn)力，并且還可以提高電商狂歡節(jié)的服務質(zhì)量。

     值得一提的是，網(wǎng)易七魚的第四代智能客服機器人不是一個孤立的機器人。其通過數(shù)據(jù)，將高性能機器、高智慧算法、以及客服和訪客的行為關聯(lián)在一起。這樣就打造了全新的智能座席，使得機器人在擁有很高的智能化水準的前提下，越用越好；而且可以在人機互助、分析用戶行為、為商業(yè)決策做支撐等方面提供更多的幫助。

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