近日，由51Callcenter主办2019（第12届）中国客户联络中心与大数据应用产业峰会( ACCC峰会)于7月26日在北京希尔顿酒店举行。活动获人社部、工信部、发改委等相关单位支持与指导，数千位行业管理者嘉宾参加了峰会。 4PS国际标准/CNCBA主席颜晓滨、贵阳市公安局指挥中心110报警服务台主任徐燕、招银云创资深咨询顾问陈勇、追一科技商业与战略总监熊宠乔、58到家家政客服总监冀春霞及众多行业高管做了精彩演讲。

　　实在智能CEO&创始人孙林君做了主题为“AI+RPA 助力智能客服”的演讲。

孙林君 　实在智能CEO&创始人

　　孙林君：很荣幸能参加这次活动，感谢各位嘉宾！

　　首先我介绍一下我们公司，我们这家公司叫实在智能，是去年7月份成立的，我本人阿里出来的，之前在阿里智能客户体验部，一直做大数据人工智能相关的工作。我们这个公司50%人是从阿里出来的，我今天跟大家分享的内容是“AI+RPA助力智能客服”。

　　我们比较擅长的事情是什么呢？是智能决策，给大家举一个例子，2015年的时候，阿里在双十一活动里增长非常高，过了两周，维权售后高峰来了，当时1100人的团队，结果还爆仓了，积压了十几万单，因此处理积单，我们小二连续加班几个月时间才把这些积压消化掉。当时我们请一个团队辅助小二进行智能决策，把相关的案例进行处理。从结果上看，到了2018年时候，决策助手已经可以做到40%案例不需要经过人去处理，几十个自营加上200个外包进行服务。对我们这家公司来讲，我们希望凡是有人力密集型的行业都有我们的身影出现。

　　从我的视角来看，我在智能客服领域接近十年，没有换过岗位，一直在做技术支撑智能客服这件事，阿里在这十年当中也经历了一些发展阶段，当然，这是从我的视角下看的。大概四个阶段：第一个阶段，2011年以前属于野蛮生长阶段，在这个阶段，服务量迅速爆增，GMV长的非常快，系统建设包括大数据的建设属于跟不上的阶段。客服部门是一个非常主导的部门，我们客服团队会反向提出很多需求，开发团队来实现。到了2011-2014年逐步进入第二阶段，阿里的基础建设在逐步的跟上，平台化、大数据建设包括基于分布式的大数据的处理也在逐步成熟，这个时候阿里发现我们所积累的这些大数据反而能够帮助我们的客服提升服务质量、提升服务效率，发现问题，进行客户分层，进行服务分层，好多事情通过大数据可以做到。好多业务通过大数据进行简化，比方说阿里有一个极速退款业务，通过客服部门研发出来的，为什么呢？虽然客服部门看上去只是服务承接的部门，实际上他掌握了整个集团所有后项数据，我们要知道集团所有前项业务都会涉及后项服务，后项服务里面的数据非常宝贵的，基于这点，我们可以把阿里巴巴所有客户进行画像，对他的诚信情况进行建档，把数据沉淀下来之后孵化一个极速退款产品，极速退款什么意思呢？在我没有退货情况下申请退款时候，如果评估这个人是诚信的，可以把款直接退给诚信人，现在已经是电商服务的标准了。

　　这个业务从2011年开始做，到现在已经做到每年数百亿的退款额度，孵化出来的诚信体系可以支撑阿里的小额贷款、芝麻信用等等。到了2014年到2016年，基于客户孵化出来的大数据的产品，已经可以走出我们服务的部门，赋能前端营销、前端各类产品，为他们进行基于大数据的服务。比如88会员，比如淘气值，比如淘金币，在这个阶段阿里甚至认为自己不是互联网公司，也不是一家纯粹的电商公司，我们是一家大数据公司，所有的角色、所有的业务都在思考怎么样应用大数据来构建一个新的生态，让大数据能够发挥更多的价值。到了2015年底的时候，也就是2016年初，尤其2016年3月份，李世石输给了阿尔法狗，很多人开始意识到AI的重要，原来都是单点上大数据产品，大家认为我们进入一个新时代，AI产品可以把N多大数据产品进行融合，用更先进的算法来提升我们产品的体验。这时候进入到一个新的阶段，AI全面赋能客服阶段。

　　2011年以前，野蛮生长阶段，解决的核心问题是服务量增长太快，实际上我们技术团队规模非常小的，支撑一个数千人的客服团队能解决的问题非常有限，当时阿里提出服务要降量，要自助解决，服务要线上化，用社会化资源解决，已经意识到用知识库和机器人，当时深度学习技术和算法并没有那么强大，所以，他的发展并不是那么快。大家可以看到，其实问题非常多，但真正能被明显解决或者必须抓的一点就是服务量增长太快，在当时阶段，这么多问题的情况下，你怎么做这点？到了第二阶段时候，大家可以注意到，这个时候开始有大数据相关的模型了，诚信模型、价值模型等等，这些都可以帮助小二在业务处理过程中判定消费者到底是不是欺诈，这个行为到底过了三单正常订单之后出现，会有各种不同标准，这些都要进行统一，现在在大数据产品上发展的也是相对比较成熟，包括一些反欺诈的，包括实时异常的数据预警等等。大家可以看到，进入这个阶段的时候，阿里主要矛盾并不是服务量增长太快问题，而是假货、差评、欺诈、炒信，这些事情威胁到平台的根本发展。我记得当时武汉一个卖家上门去威胁买家这件事情，这个事情后来怎么解决的？利用数据手段控制恶意的买家和恶意的卖家，形成相对稳定的生态，现在这些事情相对少了很多，已经不是平台发展的主要矛盾。

　　下一个阶段，我们开始升级我们的服务，因为我们的人员是有限的，不可能弄几万人把所有事情都解决掉，而是在有限资源下怎么服务好客户，我们就要做客户的分析，要做服务的层，客户怎么分层呢？依赖大数据，构建各种模型，怎么把Apass会员识别出来，年消费达到上百万的客户，我需要把他甄别出来，需要把它跟代购和小卖家甄别出来，让这些用户得到最极致的服务，我们成立Apass服务团队，他有事情，我们第一时间出现，甚至超范围的服务，比如Apass会员自驾时候出现一些问题，我们客服都会跟进。这些事情都要靠大数据、靠算法来做，包括我们把我们的会员做超级会员专门对应的服务团队，能把我们权益做细分，不同权益对应到不同层次的消费者，不同级别的服务对应到不同的客户上。让我们的服务效率得到最大的提高，我们服务标准得到统一，提升服务质量。这时候我们诚信模型变成了诚信体系，用户画像也是成体系的，我们有SOP数据标准化平台建设、数据中台建设。比方说在任何一个业务上，有一个用户，比如这个卖家套取保证金，在其他领域所有入口会及时进行关闭，可能几十个点上没有权限再继续往下走。

　　最后一个阶段，进入到智能化阶段，我们孵化了大量智能化产品，比如大家熟知的阿里小蜜、云小蜜，后项智能决策上有瓦力这个产品，当时1100人的小二，其实他要处理的行业非常多，比如有男装、女装、古董、家居，有非常多的类目，而目上面有很多问题，数百个域，任何一个小二不能把数百个域上所有问题都搞定了，我们培养一个小二几个月时间，过一两年他可能就走掉了，在这种情况下，用智能化决策产品同时在数百个域上构建模型，达到比较高的准确率，来替代人进行智能决策。我们还有智能化服务管理，除了自营以外，还有外包和云客服，这些资源的调度和运筹是非常大的事情，比如我们要预测接下来两个月招多少人，要对招来的人进行培训，上班以后智能化排班，服务现场管理，我要做实时服务量预测、服务路由、服务调度、服务预警，阿里基本实现了智能化管理，通过这些算法实时匹配进来的请求，比如同时进来一百个请求在几十毫秒分别给一百个座席小二，我要对小二座席画像进行了解，有很多种匹配组合，要知道哪种组合效率最高、哪种组合满意率最高，可以做到小二没有什么感知的情况下提升10%的效率。智能决策这件事，当时我的团队所负责的事情，我们把维权满意度的绝对值提升了30%，而且由于原来的方式很多是24小时甚至更长时间解决，现在可以做到60%案例线上10分钟能够给出解决方案。

　　这个问题，我们抽象一下，大规模复杂问题的智能决策技术，我们这家公司尤其擅长在这方面进行工作，尤其是工单的处理、流转、分配这些事情都是跟这个领域相关的。看一个实例，我们小二面临买卖家的时候，有这么多工具需要做，原来都是人肉一个环节一个环节做，我要确定买卖家争议点，填写备注，填写维权定性，然后发邮件，现在可以做什么呢？小二大部分只做审核证据工作，其余部分通过瓦力，在后面利用自动填单解决，工具辅助人进行决策，当准确率达到非常高的情况下，可以替代人去做，比如他处理的效率和满意度已经超过人的情况，可以变成自动化的处理，如果达不到那么高准确率情况下，跟小二进行结合，这是我们解决方案。受时间限制，我不细讲了，虽然前面是很小的切口，甚至在浏览器上装一个插件，做数据归集，我们可以做到模型每天有一次迭代，业务专家平台在校验平台上反复校对，可以让准确率逐步提高，小二并不是绝对的标准，有的人准确率高，有的人准确率低，怎么把人、系统、校验这三件事融合在一起，最后迭代出高质量的模型，这是重要的课题。

　　通过瓦力赋能之后业务变化情况，黄线纯粹人工处理，到2016年9月份上线这个产品之后，黄线比例一下下来了，其实之前的两三年，我们一直通过各种产品来降低纯人工处理量，但是，并不是占比特别大，也就20%、30%的量，那些都是基于规则产品，用上智能化产品以后，蓝线一下上去了，包括之前用对比手段，这种场景下按F1，那种场景下按F2，出错率特别高，最后产品废弃了，尤其依据规则的，比如在聊天记录里非结构化数据里面约定的事情，不模型，通过规则很难做到对比，这也是智能化产品带来的变化。出来以后我们发现我们客户并不都像阿里智能化程度这么强，他有各种各样系统，跨系统数据交换以及数据融合是成本非常高的一件事情，怎么办呢？我们可以把智能决策和前项RPA部分进行整合，整合以后，机器人流程自动化，大家简单理解认为是通过录屏，录下来各种典型事件，然后可以模拟人进行操作，这个操作显然是可以跨系统的，前项感知加上后项认知技术，我们认为接下来可能是AI上面比较好的爆点，一个虚拟员工的概念，既可以做感知事情，也可以做认知和决策的事情。当然，这里面其实分了好多阶段，最初这一代是案件精灵，鲁棒性不够，第二代RPA有前台处理、后台处理、人机协同，现在很多公司处在第三阶段，OCR技术、语音识别技术可以赋能，按钮摆任何一个位置，都可以通过图片识别技术识别出来，这样就非常鲁棒。我们看好的是什么呢？时代智能处于第三到第四阶段，怎么通过规则实现30%的业务处理推到90%的业务处理，真正实现智能化深度替代人的方式。

　　我们看好智能助理机器人这个概念，可以在很多领域应用，金融、电商、传统行业、电子政务、运营商、外包。这是我们一家客户，对于他的人力成本的节省非常巨大的。如果扩展到十省规模，我们预期可以节省一万人。

　　复杂问题决策其实不止出现在客服领域，这是我们一个案例，律师不可能把所有民事诉讼下案由全部搞定，他只能搞婚姻纠纷或者借贷几个领域大部分诉求，很少找到全科律师。但是，我们这个产品用了三四个月时间做到了70多个场景、200多个诉求智能评估的支持。这个产品后来拿了2019年小爱杯人工智能国际创业大赛总冠军，跟华东政法大学成立了AI+法律人工实验室。同时公司在成立不足一年的时间也入选了全国双创150家主题展示单位。

　　我就介绍到这里，感谢大家的聆听！


　　如下为大会现场演讲实录，如需完整观看所有内容，请登录--http://www.51callcenter.com/2019city/。

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