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    小議聯(lián)絡(luò)中心的AI發(fā)展方向(下)

    2019-09-04 10:17:30   作者: 尹徐   來源:克拉克說微信公眾號(hào)   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


      神圖鎮(zhèn)樓!昨天文章一發(fā)就有人向我靈魂三連問:
      1.AI-CC哪家強(qiáng)?
      2.AI-CC企業(yè)們現(xiàn)在拼什么?
      3.AI-CC企業(yè)的同質(zhì)化/近似化如何區(qū)分?
      無言以對(duì)...我只好引用某個(gè)AI學(xué)術(shù)大神說過的話:
      自然語言理解是人工智能的初級(jí)!
      自然語言理解也是人工智能的終極!
      所以,大概率還是要看NLP和NLU的...。。
      還是繼續(xù)書接上文小議聯(lián)絡(luò)中心的AI發(fā)展方向-1,把聯(lián)絡(luò)中心的AI發(fā)展方向在員工輔助層和運(yùn)維管理層說完吧,改天繼續(xù)嘮唄。
      我來一句靈魂式的發(fā)問:
      當(dāng)我們?cè)谟懻搯T工輔助端的AI的時(shí)候,到底是人工為智能還是智能為人工?
      先說第一種,我在不同的AI廠家那里都看到一些新的“人工為智能”式的方案,比如說靜默坐席,又比如說“人機(jī)耦合”。
      靜默坐席就是在訓(xùn)練語音機(jī)器人的時(shí),區(qū)別于傳統(tǒng)的錄音模型訓(xùn)練,直接向最優(yōu)秀人工坐席進(jìn)行主動(dòng)式強(qiáng)化學(xué)習(xí)。當(dāng)高技能高績效坐席在與客戶交流的時(shí)候,通話音頻實(shí)時(shí)碼流實(shí)時(shí)傳輸給AI來訓(xùn)練語音機(jī)器人,通過主動(dòng)式學(xué)習(xí)他(她)們的表達(dá)方式和應(yīng)答話術(shù)(SOP或者非標(biāo)),讓坐席為人工智能的發(fā)育做出進(jìn)一步的貢獻(xiàn)。很美好嗎?不,貢獻(xiàn)之后會(huì)是什么呢?會(huì)不會(huì)就是取代優(yōu)秀坐席嗎?在智能沒有發(fā)展到完全盡善盡美的現(xiàn)在,AI實(shí)際上并不能100%的完全去替代人工的工作。
      真正有溫度的永遠(yuǎn)是人!
      共情、復(fù)雜理解和非理性應(yīng)答都不是算法短期可以解決的。
      在我看來,這種發(fā)展方向遠(yuǎn)不如另外一種,也就是“人機(jī)耦合”。舉例來說就是客戶通過網(wǎng)頁/APP/微信來與企業(yè)進(jìn)行文字溝通,其實(shí)他并不清楚后端為他服務(wù)的是人還是機(jī)器人。因?yàn)楹蠖说囊粋(gè)坐席可能同時(shí)管理監(jiān)控著5-10個(gè)機(jī)器人的聊天窗口。一旦機(jī)器人在應(yīng)答時(shí)出現(xiàn)了Confidence降低的問題,也就是可能出現(xiàn)了復(fù)雜短語或者句子的閱讀理解的難題或者是答案匹配度不高的情況,人工坐席通過監(jiān)控發(fā)現(xiàn)后進(jìn)行主動(dòng)的介入接管,直接與客戶進(jìn)行人工回復(fù),后續(xù)再擇機(jī)選擇機(jī)器人托管。根據(jù)美好的企業(yè)宣傳,AI在這里可以進(jìn)一步主動(dòng)式學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/監(jiān)督學(xué)習(xí)...。。
      那么我們?cè)賮碚f說“智能為人工”吧,也就是通過AI技術(shù)增強(qiáng)了人工坐席的能力,提高坐席的效率和能力,個(gè)人判斷這可能更加容易讓用戶接受,讓企業(yè)買單。坐席輔助系統(tǒng),可能會(huì)是下一個(gè)AI-CC領(lǐng)域的當(dāng)紅辣子雞。它旨在幫助坐席更加迅速的判斷用戶意圖并解答用戶問題,同時(shí)縮短了通話時(shí)間,企業(yè)/用戶/坐席三方都滿意,這個(gè)年代很難得了。而它的技術(shù)原理呢?客戶與坐席之間的通話實(shí)時(shí)碼流傳輸給ASR語音識(shí)別引擎,經(jīng)過文字轉(zhuǎn)換之后再送給NLP/NLU進(jìn)行閱讀理解,然后根據(jù)關(guān)鍵詞或熱詞這種匹配喚醒,“適時(shí)地”從知識(shí)庫中來取出“最合適”的答案,并主動(dòng)推送/彈屏提醒到坐席,從而給客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
      講究在于“適時(shí)”和“合適”!
      一個(gè)比較典型的案例就是車聯(lián)網(wǎng)呼叫中心。當(dāng)車主進(jìn)行通過車機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行車聯(lián)網(wǎng)icall咨詢汽車的儀表顯示盤的一些問題時(shí),那么聯(lián)絡(luò)中心的坐席并不需要經(jīng)過大量繁雜很專業(yè)的培訓(xùn)和冗余式的發(fā)問和搜索,而是通過坐席輔助系統(tǒng)就能夠一步/幾步定位到問題所在并提供相應(yīng)的解決方案。還有就是向車載導(dǎo)航服務(wù)也可以通過坐席輔助系統(tǒng)節(jié)省坐席輸入時(shí)間。
      我的個(gè)人判斷:坐席輔助系統(tǒng)會(huì)成為員工輔助層AI應(yīng)用的主流方式。
      當(dāng)然了技術(shù)上實(shí)現(xiàn)還有一些復(fù)雜性,比如通話怎樣實(shí)時(shí)傳送給坐席輔助系統(tǒng)?很多人第一反應(yīng)就是端口鏡像span,那么如果同時(shí)還有錄音需求和第三方聲紋認(rèn)證的需求以及整體聯(lián)絡(luò)中心上云部署的需求...。端口鏡像就涼涼了。基于SBC的多路SIP-REC可能就會(huì)是唯一的方案。
      一說興起了,所謂Myvoiceismypassword的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)其實(shí)也是坐席輔助系統(tǒng)的一種變異罷了。國內(nèi)的商業(yè)落地場景也并不太多,通常作為一種輔助手段。不過這里也是有迷思的,比如具體的使用問題。由于客戶實(shí)際的背景噪聲和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,具體在操作來鑒權(quán)的難度還是挺大的。通常聲紋認(rèn)證系統(tǒng)會(huì)要求一些客戶說出特定短語去進(jìn)行識(shí)別,有一些美好的廠商能夠做到客戶隨機(jī)說話也能夠進(jìn)行聲紋認(rèn)證,但我相信這畢竟是要耗費(fèi)大量的資源的。怎么從成千上萬的聲音庫中找出客戶聲音的特征來匹配?這樣的技術(shù)難題就需要進(jìn)一步的優(yōu)化搜索/匹配引擎。我看到某金融頭部客戶做了一個(gè)比較取巧的應(yīng)用:貸款信審環(huán)節(jié),對(duì)正常的用戶并不作聲紋的認(rèn)證,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別較高的用戶去做定向聲紋認(rèn)證,從XX萬個(gè)已被標(biāo)注過的黑名單用戶中去進(jìn)行一個(gè)匹配,輕松好多!好人太多,壞人容易抓。
      回到這個(gè)坐席輔助系統(tǒng)啊,話還沒說完呢。
      智能話術(shù)提醒同樣也是坐席輔助系統(tǒng)的一種具象表現(xiàn)形式。再強(qiáng)調(diào)下:
      講究在于“適時(shí)”和“合適”!
      那么對(duì)于這兩點(diǎn),我們其實(shí)想到的是什么呢?其實(shí)我們就把坐席輔助的AI問題變成了一個(gè)智能知識(shí)庫的問題。而知識(shí)庫的發(fā)展經(jīng)過了這么些年的技術(shù)不斷迭代,產(chǎn)生了諸如知識(shí)圖譜、圖數(shù)據(jù)庫等黑科技,改善了很多,目前還存在兩個(gè)最大的瓶頸:知識(shí)錄入的效率和有效閱讀理解的問題。
      比如客戶拍個(gè)腦袋:這里有300份產(chǎn)品文檔,有pdf,有excel,有word的doc和docx,還有TXT,還有PPT的,你如何幫我有效的轉(zhuǎn)化成知識(shí)并錄入到知識(shí)庫中去?答案是并不容易。
      有多少人工就有多少智能,甲方乙方一起來。
      文字的隨意性特別大,區(qū)別于語音標(biāo)注和圖像標(biāo)注由專業(yè)第三方數(shù)據(jù)標(biāo)注公司來提供服務(wù),文本知識(shí)標(biāo)注是不存在這個(gè)行業(yè)的。一方面是企業(yè)擔(dān)心由于信息安全不會(huì)將企業(yè)內(nèi)部知識(shí)交付于第三方公司來去進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,而數(shù)據(jù)標(biāo)注公司也不具備這種強(qiáng)專業(yè)性的文字知識(shí)標(biāo)注工作,而且量還不大。所以呢,智能知識(shí)庫的問題居然演變成了知識(shí)的有效錄入的問題,而從目前得到的廣泛實(shí)踐來看并沒有特別好的方法能夠解決這樣的問題。我們已經(jīng)能夠看到一些AI企業(yè)試圖用規(guī)范的文檔結(jié)構(gòu)塞已有知識(shí)來提高效率,但是同樣“塞”的過程還是耗費(fèi)大量人力。同時(shí)我也看到一些比較優(yōu)秀的客戶從知識(shí)的生成端就開始著手去打造這樣的問題。記得在很多年前華為在產(chǎn)品文檔開發(fā)時(shí),就已經(jīng)采用了多標(biāo)簽標(biāo)注系統(tǒng)的技術(shù)來迅速地生成不同版本不同特性不同規(guī)格的文檔,也許這種技術(shù)也會(huì)應(yīng)用在企業(yè)知識(shí)庫搭建和知識(shí)編寫的過程中。
      關(guān)于自然閱讀理解,我相信短期內(nèi)是一個(gè)比較難以逾越的問題,因?yàn)樾袠I(yè)知識(shí)庫的這種特性太強(qiáng)了,每一個(gè)行業(yè)都會(huì)有特定的知識(shí)和特定的產(chǎn)品庫,這可不是閑聊機(jī)器人那種靠寒暄集就能解決的問題。
      我個(gè)人認(rèn)為:每個(gè)特定行業(yè)都應(yīng)該有一家?guī)ь^大哥來做智能知識(shí)庫的能力輸出,如果他們?cè)敢廨敵龅脑?..(Fintech同學(xué)請(qǐng)坐下)
      由信息轉(zhuǎn)化成知識(shí)本身就已經(jīng)挺難的,能不能用知識(shí)根據(jù)5W1H來生成問題呢?可能就更難了,那能不能用知識(shí)推理并反問問題呢?可能是難上加難了,相信業(yè)界的專家能夠給出更好的實(shí)踐。
      呃,超綱了啊,最后一點(diǎn)我們來說說智能培訓(xùn)。
      人們往往會(huì)說坐席培訓(xùn)跟人工智能有什么事情啊?殊不知科技發(fā)展速度之快,已經(jīng)讓坐席能夠擁有AI培訓(xùn)系統(tǒng)。它旨意通過AI的方式來學(xué)習(xí)客戶與坐席的對(duì)話,注意是學(xué)習(xí)客戶不是學(xué)習(xí)坐席,學(xué)習(xí)客戶的提問方式,提煉出共性。最后用TTS或者真人錄音用來去模擬客戶去進(jìn)行一個(gè)真實(shí)電話的撥打坐席,通過提出不同的問題來檢測坐席的回復(fù)是否準(zhǔn)確符合標(biāo)準(zhǔn)sop。這樣子的一種系統(tǒng)呢,有人戲稱為“坐席養(yǎng)成系統(tǒng)”。
      聯(lián)絡(luò)中心里很大的一塊成本就是人力成本,而人力成本中其中很大的一塊就是培訓(xùn)成本。智能培訓(xùn)系統(tǒng)有效地切到了運(yùn)營管理者的一個(gè)痛點(diǎn)。目前存在的一個(gè)問題就是模擬客戶發(fā)問同樣是需要訓(xùn)練。
      我個(gè)人認(rèn)為:智能坐席培訓(xùn)系統(tǒng)方興未艾!
      呃~~洋洋灑灑渾渾噩噩說了幾千字,忽然發(fā)現(xiàn)字?jǐn)?shù)太多了。改天重新找一個(gè)時(shí)間去聊一聊聯(lián)絡(luò)中心的AI發(fā)展之運(yùn)維管理層,明天我可不寫了,手指辛苦。不過您看得也辛苦了!多謝指正!要不,贊賞下?
    【免責(zé)聲明】本文僅代表作者本人觀點(diǎn),與CTI論壇無關(guān)。CTI論壇對(duì)文中陳述、觀點(diǎn)判斷保持中立,不對(duì)所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請(qǐng)讀者僅作參考,并請(qǐng)自行承擔(dān)全部責(zé)任。

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