近日，由51Callcenter主办，中国呼叫中心与BPO产业联盟(CNCBA)、4PS国际标标准指导的 2016（第十届）中国客户联络中心与BPO（北京）夏季大会在北京隆重举行，超过1000位行业嘉宾出席。4PS国际标准/CNCBA主席/人社部全国客户联络中心专家委员会主任颜晓滨及众多行业高管做了精彩演讲。
中国电信产业互联网创新发展中心主任张东做了主题为大数据在呼叫中心的应用的演讲。
中国电信产业互联网创新发展中心主任 张东
张东：刚才那位演讲嘉宾李总，我想问一下李总，您是一直做呼叫中心吗？
李音：我是做医疗器械里面的。
张东：谢谢，为什么问这个问题？因为我也是老兵，做呼叫中心做了十几年，中间断了三年，做有点像李总做的工作，中国电信最早成立了产业互联网发展中心，我在这边任主任，负责互联网+创新相关工作。互联网+创新涵盖的很多行业，刚才讲到是互联网+医疗的案例，大家觉得这个东西是不是跟咱们有关系，跟呼叫中心没有关系，是不是这个感觉，其实不是的，应该关系紧密。在讲我这个片子之前，需要先调研一下，片子是不动我看怎么讲。我先互动一下，举一下手，辛苦你们，你们是一直，现在目前你自身的工作，是在做呼叫中心的运营的，包括自身也是呼叫中心的一员的，包括管理者，在呼叫中心运营上，有多少人，请举一下手，谢谢。可以放下来了。是呼叫中心厂家的服务商，我做技术的，有那些？不多。那非常好，我的讲法就是讲行业。呼叫中心现在目前，我这套片子思路上引导了怎么跟业务融合，呼叫中心在我们运营商角度看来它是一种语音的能力，可以标准化。这个能力怎么融合到我们的业务里面去，就有很多的做法，今天我们以这样的身份来讲我们的技术角度，怎么能把这种能力延伸到其他的方法上去，其实今天的议题也很有意思，议题就叫大数据，我5年前研究大数据，跟很多企业家讲课的时候一直以讲师著称，讲到今年是第五年。大数据和呼叫中心这两种能力融合？首先第一个在5年前我们团队抛出过一个观点，我们认为呼叫中心发展的趋势是怎么样，因为在5年前我们有一个拐点，我们有很多的行业专家认为呼叫中心没什么做头。当时大家一直属于，确实我们从呼叫中心发展趋势来看增长率有点下降，我们当时提出了我们的想法，我们认为我们调研完了以后不同行业的情况，我们认为呼叫中心从最早的客服中心，中间有一部分在讲电话的营销，这个过程可以跳过去，第二个过程，今天很开心在座很多讲全媒体，我们6年前第一个做出来的，我们拉着所有做设备的硬件商，软件商尽量往这个方向去转，就是因为当时的微博起来了，当时微信还没有这么火，一定是全媒体，多媒体的方向是对的。
走到今天来看我们认为运营中心比较正规了，做出规模来了，我们看到我们的呼叫中心，跟我们不同的业务场景融合以后会产生运营的效果，什么意思？就是呼叫中心会变成一个企业运营中心，他会在这个企业里面帮着老板给出一些决策，就是因为我们信息化水平发展到今天，我们的呼叫中心变成软件化，我们的呼叫中心跟我的业务融合以后会产生更多的业务数据，才做成运营中心。
所以我们认为后面的方向是我们现在比较看好的，跟大数据结合以后，我们提出一个新的观点叫交互中心，我们认为呼叫中心变成一个交互中心，这种交互中心叫全业务交互中心，他在过程中不但全媒体化以后，他跟我客户的自身企业运营的所有的不同的垂直部门的业务融合挂起来，这样把数据产生更大量的数据，海量的数据。所以这里头我们看到今天来看我们会成立一个我们认为以后的呼叫中心发展方向，第三个我们看到全业务的智能平台会产生。
我后面会讲到人工智能这个概念，发展到今天来看我们从感知科学，延伸到我们今天看到的认知科学，有这样的基础，就是因为互联网+将近发展了7年，整个互联网是20年红利，在中国，因为搞互联网+，我研究这个东西，往前推7年过程中，云计算，大数据，互联网。所以我们今天才有可能提到人工智能，往后面发展的话一定是人工智能这个方向能够把我们的呼叫中心带到另外一个高度上去。这是我们的观点。
从这里来看的话首先这个大数据，中间这段是大家值得关注的，就是因为我们现在互联网具备了这种成熟度，我们的芯片非常便宜，就是因为我们的移动互联网已经标准化了，移动化已经不是问题了，所以我们随地随时采数据，云计算是在4年前终于成熟我们看到一个云的存储的开销，成本非常低，才有可能在互联网+发展到现阶段才能引导大数据上去，现在困惑在哪里，大数据怎么建模型的问题，模型非常难建，学数学的会成为一个趋势，原来计算机软件比较火这个专业，大家以后会看到，建模型的这波人会逐渐的在行业里吃香，这是我们的观点。
从人工智能的角度来看我们会看到人机交互这件事情上会有一些非标的东西出现，人机交互的多样性会产生一些新的科学技术，这里头看到了智能控制，就是我最近研究，花了三年功夫研究智慧制造2015，这里面更多的刚才看到人体的传感器，我们看到生产环节的机器，生产环节的工人，消费者会直接跟我们的生产工人进行对接一出现了这种案例，在中国，比国外还快。这是对我们的客户服务产生很大的冲击，第一个演讲嘉宾讲到了一个观点就是个性化定制，我们叫C2M，我们定制服务到生产线上去了，直接打通，这对我们的服务产生很大的影响。
刚才的医疗这件事情其实大家要反思出来，以后的服务完全是可能变成线上的一个机器人。因为我自身要研究机器人，我们看到，我们机器人是服务机器人，麻省理工大学，这个团队非常专业，他们为毕业生专门设计了一款机器人在网上，用了三个月以后，直到麻省大学的毕业生毕业以后，才知道原来在线跟我随时语音，回复邮件的那个人，那个老师，原来不是真实的人，已经产生这个效果了，我们再看IBM的Watson做的非常快，智能语音。
这两个下面，是两个咱们这届政府，确实跟原来的政府不太一样，这届政府抓的还是比较细，我本身也是在政府这边做支撑的，包括2015年互联网+行动计划里头，有一部分的素材是我们团队提供的，讲到里面有13个行业的方向，讲到互联网该怎么发展，但是没有提到呼叫中心，我们提到了人工智能，会作为整个互联网+行动的一个核心其他。
人工智能我大概解读一下，因为这个人工智能还是一个交叉学科，一个高科技领域学科，里面涵盖的最大的一个点是来自于感知科学，向我们的认知科学发展，什么叫感知科学我们能够知道，这件事儿，有点像我们的一连王，传感器一样，这叫感知这块，认知的时候完全变化了，他要有思考，他要有决策，甚至反控制，这叫认知科学。这里头相应的有6到7个交叉，这也产生我们人工智能，我们看到阿法狗能够战胜人这样的情况。我们从中也看到，真正的来说我们人工智能的技术主要有几个领域，第一个是语音识别，第二个是语义的理解，甚至含语气，建模型的时候可以含语气分析，第三个我们的信息搜索技术，我们叫蜘蛛爬人，很快。所以我们可以在网上随时随地的建立模型，跟我们的（英）进行比对，在这里可以产生的智能效果不一样了。而真正来说后台都由我们的机器人去完成了，软件来实现。但是目前碰到最大的问题，刚才我看到这些嘉宾演讲的时候，欣喜的看到每一个行业里面都会有渗透，渗透进去以后都会产生化学反应。
所以为什么数学家会吃香，他会在某个领域里面会产生一些更多的建模型的方法，刚才讲到语音识别，成熟度到了95%了，非常开心，自己中国研发的语音机器人，其实成熟度也不会低于国外，准确度。
在语意识别上理解的差不多，包括语气上还差，所以这还是需要跟行业结合的时候更难。这里再进一步阐释，呼叫中心是具备了行业特征，对运营商我们是捡了一个便宜，因为运营商做能力的，电信我们是做中国最大的外包商，就是因为我们做外包含BPO，才知道保险怎么销售。第二我们比如说一个汽车的（英），打过来以后是真的救援的，我们培养了一批这样的团队，他们能够在不同的行业里面有不同的行业理解和深度。所以这里头我们回到人工智能，三块是比较麻烦的问题。
第一块是我们暂时突破的，声学信号转化成正确的文字，第二点就是正确文字的理解，尤其是语音，我怎么把他建筑模型理解。比如我们从中文字分解出来我们看某些字段，就能够分别出来这里面能够产生的投诉甚至吵架。第三块就是我们的业务系统调用，这块比较难，这里头需要更多的软件人员，数据建模人员分析他。
这里讲到了，当这两个东西相遇的时候会产生化学反应，上面是展示一下，上面三个结论是我们的观点，我们认为第一个观点就是我们的语音机器人，会逐步更多的替换我们的人工。我们看到这个趋势越来越明显，尤其在银行业里头越来越多，理财，刚才讲的（英）也好，线上的机器人，去看病，包括我们看到刚才说的线上的导师，我们叫毕业生的导师都是这种趋势。然后第二个就是我们这块领域是非常大的大数据会应用到这个场景里面去。第二个领域我们看到了13年前，我提触点管理，一个是罗军，坚持提触点管理从美国引导中国的时候很多呼叫人员不太理解，走到今天来看我们又回到原点，触点管理可能比呼叫中心的服务更大，企业的管理层看到更多的客户的交互，而不只是说一个语音，不只是说一个多媒体，一个微信，微博，不是那么简单，他会看到更多的接触你品牌的接触点在哪里。
第三块领域我们会看到在整个的质监跟运营上会做很多的建模，这里面都是我们看到三块领域里面都会出现大数据的一个非常好的应用的基础，这是我们认为在整个的大数据，在呼叫中心这个里边的创新的解决方案，刚才分析的三块，都能做很多云的平台，大数据的平台。这就是刚才讲的，我们细分一下，中国电信做的一些研究，我们专门有研究人员，有几个博士专门研究语音识别这一块，我们做了几个尝试，我们当时拿下了国家863的项目做这个研究，我们在电信自己的营业厅包括世博会做了尝试，在中日英美法实现了交互。这里积累了自动引擎开发的经验，电信自己来做这一块，包括实现人机交互的国家标准参与研制。
这是语意识别，是比较难的一块，我们目前短信量比较大的时候，短信的语意理解比较麻烦，当时我们尝试过通过文本这些方式来进行语意识别的方式，这里面含自然语言的理解，包括缩略语的理解，还有按交付场景的上下文理解，这个都是属于技术领域的东西，所以要有人去研究他，NLP的东西，是我们集团负责采购的，作为一种能力平台开放，就是你们最近应该看到中国电信又提出一个新的第三期转型，我们叫智能服务信息提供商跟运营商，这种概念。所以就是希望我们把能力开放出去，电信来做这个工作，在这里NLP的试点在上海，实施证明测试是成功的。这是语音识别的预质监的使用和应用，当时我们最早是抽检的方法，5%，一般3到5个样本这样做，今天来看我们完全可以通过100%的采样进行消化，就是因为我们的云计算成熟了才能做，今天基本上都能实现。
这里头我们获得一些奖项，中国电信在这里头确实也做了很多的尝试，在实验室。右边这块我提一下标准，行业标准很关键，在这里头作为全国信息技术的标准化的技术委员会，我们作为副组长单位，参与了全国的制定。作为我们整个成果参与国家标准撰写《中文语音识别互联网服务接口规范》，我们参与了编写，最后是我们电信牵头作为国家标准的智能客服语音交互系统的技术规范，这块是作为组长单位牵头这件事情。
所以这里头我们后面讲三个案例，这三个案例，刚才讲的，其实这些东西完全在我们每一个行业里头都可以尝试。第一个案例讲的是CCTV的《焦点访谈》，这个北京研究院做的，他们当时跟《焦点访谈》的团队沟通，第一个对《焦点访谈》栏目的关注度进行建模，一个是看线上的《焦点访谈》的网站，CCTV的网站，而且相应建了BBS的交互平台。第二他是有一个比较好的语音中心，在这里头我们通过把它整合以后我们做了几件事儿，第一个发生重大变化的时候，要出现预判。第二就是关联分析，要把网上的数据进行观点分析，后来我们第二年的时候又做了一些舆情分析，从中判断出来这个栏目支持度有多高，是不是希望继续进行报道，深度报道，再派记者进行深度报道，还需不需要提供更多的线索，通过互联网的方式，这样对他整个栏目的业务角色起到一定的作用。这个案例其实也蛮有意思的，当时我去调研的时候，也是看到他们的领导说，电信帮我做这些东西还是蛮有意义的，虽然这个过程钱不多，大概几百万，但是这个事情，这两年两边提升了很多事情。
第二个案例，也是讲的，我看下面有一个分支，广州12346，也是包给我们的，广东省12345，是全国首个作为省长挂帅要把这个东西进行整合的一个省，广东是第一个这么提出来的，当时的做法我们先从接触点做起，不要做的那么深，这个做了，慢慢的延伸到呼叫中心平台，往中间，往省公司挪，因为广东有20多个地市。当时我们调研的时候一共有17个地市已经建了12345，17个里头有11个包给我们团队，所以我们就把广东省包括省长的要求进行了一个落地。但是这里头很有意思，里面的数据太大了，这就是呼叫中心的人，原来不具备这个技能怎么办？我们要去分析他整个的呼叫中心里头可能会产生的风险，对我政府管理的风险要预判，所以我们叫归集产品的消费威权，当时12315也要整合起来，包括经济违法行为的举报，包括一些行政效能的举报，当时4年前做的时候，政府还不再去抓违规的问题，后来更火这个平台，好多信息都汇聚上来，海量的数据上来的时候我们的人也吃不消了，所以做了几个工作，一个是实现省分析研判中心，以及与各地市之间的平台的互动。这些信息要互动起来。
第二，要借海量的12345的数据的模型分析以后，时时的挖掘，主动发现问题，所以广东这段时间，问题比较多这是相对来说在舆论上广东还是起到一定的作用，第三通过数据利用为我们政府提供服务。这个软件表达出来，我讲了一块，12345，工商这个板块，就是上个礼拜，我们国家工商局的副部长去看了，看了这个东西很感兴趣，发现这一个小模块里头可以做这么多的模型，可以分析出这么细的东西，这里头分了大概5块，他对这5块很感兴趣。第一个是展示全省及各地市的每月的话务量，第二本月的数据基准。第三讲的是全省的维权这一块，第四讲各个违法的工单，发展趋势。
这个案例更有意思，因为我在4年前讲过一个案例，叫宝宝树，做了一个示范，在上海，行业里报道专门调研去了，确实对宝宝树的营销上起到作用，基于这个示范我们上海团队做了一个迪斯尼英语这个案例，这个案例就是做精准营销的，把我们电信目前的DPI的数据跟我们目前的应用培训机构的数据进行匹配，最后拿到数据以后，因为数据比较敏感我们要清除掉，然后再通过外部的方式跟我们的客户联系，准确率提高30%，宝宝树的案例在行业里惊呆了，因为我们的外呼3%，如果通过他DPI做完以后能到30%，由于时间的原因，确实还是蛮多的一些细节，怎么操作的细节上。所以我们总结一下，我们认为是，这个箭头这个线是倒着走的，从社会化媒体到云计算，到语义理解，到大数据。这是我们的观点。所以我们也是最后送大家一句话，智慧的运用大数据，我们创建智慧运营体系，也希望大家生意蒸蒸日上，谢谢！
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