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智能客服的技术发展历程,下一代智能客服的核心是?

成都小多科技有限公司 发表于 2017-09-20 16:42:13

8月10日-12日,2017iWorld数博会在成都世纪城国际会议中心召开。在以“创新科技·创新智能”为主题的人工智能前沿峰会上,晓多机器人创始人江岭发表了题为《机器学习在智能客服领域的应用和进展》的主题演讲,在他看来,人工智能不擅长放大流量,而是优化人工客服的效率,它可以提升运营各个环节的转化率,从而提升顾客的满意度。
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/为什么需要智能客服?以电商、O2O、线上教育等行业为例,它们线上获客的运营模式通常是:从线上获取流量,进而用户下单购买服务或商品,一般都会经过以下几个流程:
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1、从百度等获得流量
2、用户表达需求,找到匹配的商品
3、用户了解商品信息
4、用户下单购买
5、用户消费商品及售后服务
6、若满意,复购及推荐
在整个流程中,流量很轻,转化却很重。用户下单购买商品是基于信任,而信任基于客服同顾客的交流和沟通。因此,客服在整个流程中发挥着重要的作用:
明确需求:客服负责商品导购,充分挖掘、理解顾客需求,推荐合适的商品;
匹配商品:客服负责回答顾客咨询,提供专业的产品知识;
购买:客服提供相应折扣,解决顾客付款方式的障碍;
处理售后问题:客服帮助解决售后问题,提升顾客满意度。
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传统的人工客服,每天要处理大量重复性的工作,而客服的质量和效率直接影响用户对于商品以及品牌的认可度和满意度,因此,智能客服便应运而生。人工智能技术的加入,更加提升了流量的转化率和客服的服务效率:
客服机器人可以自动学习优秀客服话术,辅助提升客服沟通水平;同时它们还可以服务客服提升专业知识水平,及时响应顾客问题,避免其丧失耐心而流失;在售后环节,它们可以比人工客服更快速地解决各种问题,极大程度地提升顾客满意度。
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传统机器学习架构
之后,机器学习的算法便开始应用到智能客服中来。传统的机器学习算法包括向量机、决策树、逻辑回归等算法。算法从数据中自动总结语言规律,能够处理复杂的语言变化。在某些专用领域,识别准确率可以达到95%以上。但是,传统机器学习架构跨领域的迁移成本较高,也是这种学习算法的不足。
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深度学习架构
2006年,Hinton等人提出了深度学习的概念。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。这是目前最先进的机器学习算法架构,包括循环神经网络、卷积神经网络、LSTM(长短记忆网络)等。它能够降低跨领域迁移的成本,进一步提升识别准确率达到98%以上。深度学习算法可以对上下文进行建模,提升上下文语义识别能力,从大量未标注的数据中进行学习,同时还可以对复杂的情感进行建模,自动实时客服质检。但是,这个技术架构目前仍处于探索和实践阶段,市面上也很少有应用好此技术架构的客服机器人。
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/晓多客服机器人技术架构——
下一代智能客服产品架构
晓多智能客服机器人是一款基于人工智能和机器学习技术而研发的智能客服机器人。其第一代技术引擎采用传统的机器学习架构,但是该架构只能在专有领域实现高识别率,跨领域的迁移成本较高,于是江岭及其团队便改进了产品技术架构,其第二代技术引擎核心,采用了最先进的深度学习算法。在产品架构上,传统的智能客服中,机器人与人工客服是分离的,这也是目前大多数智能客服的设计方案:机器人独立值守,处理不了的再转接给人工客服,顾客对话容易中断,体验不佳,满意度很难获得质的提升。
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晓多客服机器人在业界率先提出了“人机无缝协作”的设计理念,并将这一理念和技术应用在产品中。该理念的核心思想是:客服机器人不是替代人工,而是让人工客服变得更强,以提升客服绩效为最终目标。其工作方式体现在:机器人自动回答重复问题,复杂问题和情感沟通由人工来做,机器人与人工随时切换,而用户却感知不到机器人的存在。
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“人工无缝协作”的产品架构,也是晓多团队认为的下一代智能客服的主流架构。在已经完成的超过1000万次会话统计中,人机协作的服务满意度明显更高。晓多团队创始人江岭说:“人工智能的使命不是替代人,而是武装人,让人变成钢铁侠!
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目前,“人机无缝协作”的晓多客服机器人已经应用于电商、政务、教育、企业服务等行业超过20000家企业,每天应答500万次咨询,服务满意度平均提升44.7%。江岭和晓多团队认为,智能客服的发展使命,就是用人工智能解决企业与顾客的不对等沟通问题,他们希望有一天,晓多机器人能够如公司的口号一般——“智能沟通,改变世界”!
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