由51Callcenter主办，百度智能云联合主办的2021中国客户联络中心与大数据产业峰会将于5月27-28日(周四-周五) 在上海圆满召开，有几十场分享，上千人参加此盛会。4PS标准组织作为指导标准，中国呼叫中心与BPO产业联盟指导的年度最大规模盛会,期间举行了“客服智能化与数据化”和“客服管理标准化之路”等论坛，本届ACCC年会中国呼叫中心与BPO产业联盟、全国呼叫中心行业自律与监督委员会等机构为学术支撑单位，中国反侵权假冒创新战略联盟等单位协办与支持，两天高峰论坛合计累计吸引了上千位现场嘉宾及线上直播观众中总数超过50万人次观看。

得助智能交互事业部产品总监马泽旭做了主题为智能化在下一代客服中的喜和忧的演讲。


马泽旭：刚刚看到颜主席放的股票的图片，我还以为我走错会场，开个玩笑。尊敬的各位来宾，大家好，非常感谢51Callcenter给我一个展示的机会。我今天给大家分享的主题是智能化在下一代客服中的喜和忧。
    
这个主题大概会分成五个方面，我总结了一下就是我、喜、忧、得助。我看到的一些喜和忧，智能客服的现状和问题。得会重点介绍一下中科金的得助智能产品，希望得助能够帮助实现下一代智能化的客服平台。
    
中科金2014年成立，成立之后立刻得到了全球顶尖的知名的战略投资机构的投资。包括IDG、光大、中兴。我们在2020年的时候获得了AI的一个智能的解决方案奖。我们所有的智能化的产品都具有自主知识产权。我们是高新技术的企业，这是我们曾经获得的一些荣誉和奖项，给大家做一个简单的展示。得助智能是智能化产品的品牌，底座核心就是三个数据中台，专门在做大数据和人工智能这部分的产品。包括像AI、NLP以及OCR等底层的AI相应的技术以及我们基于这三个中台，上面包装了不同相同应的产品的应用。包括今天所说的智能客服等一系列的产品以及对这些相应的产品组合起来面向很多行业提供完整的整体智能化的解决方案。
    

首先我们可以帮助其他的行业包括保险等一些业务去开展智能化客服的应用。当然重点是在金融行业。2019年的时候开始在做我们的科技能力的输出，帮助金融的小伙伴来实现智能化的产品。目前来说合作的金融机构已经超过了200家。同时现在也在大力进击其他的行业。最多的一个月曾经获得了60份客户的商业项目的合同。这也是说明客户对于得助智能的认可。刚才看到颜主席发的座席的趋势，我非常有感触。从2001年开始接触这个行业，我们看得出一些端倪。第一，从2002-2020年，人工座席的数据发展了10多倍。现在有一两百万。这说明什么问题？说明我们所在的客服的行业切切实实在为国家作出相应的贡献。同时有没有注意到？从2015年开始人工智能在大力发展的时候这条曲线越来越平。

大数据说明一个什么样的问题？智能化在客服领域里面的发展是非常好的。它切切实实帮助我们的企业实现了人效的提升，降低了人工的成本。所以我认为现在我们所在的智能客服实际上是我们最好的时代。但是又看不到目前面临的一些问题。首先站在企业的内部，中国有一个特别不好的就是盲目跟风。尤其一些头部的智能客户在摸索智能化客服之后，其他企业纷纷效仿做这个事情。但是一个企业真的准备好了吗？就像颜主席说的，你的业务流程是不是真的标准化，真的形成一个闭环。你积累的数据是不是足够支撑你的机器人够智能化。你的组织架构是否适合智能客服运营的架构？曾经遇到一个客户给他上智能客服产品的时候下面的人总是在埋怨，现在都忙不过来了，为什么还要上这个东西，非常不理解。这就反映了目前大家心里对这个东西相应的错误的理解。其实它会帮助可能短期内工作量是增加了。但是从长期来讲对于我们客服的领域行业非常有帮助的。另外因为我们现在的建设依然是烟囱式的建设。不同的厂商是不同的厂商，带来的问题就是重复的建设。我们现在所设计的智能客服的机器人更多还是在复刻人的思考，给客户一系列的支持能力。这个本身没有错，而且切切实实做了一些降本增效的业务，体现了业务价值。实际上我想说的是，我们需要更多站在用户的角度，以用户的体验为中心。
    

上了智能客服之后到底对于用户的体验，到底是上升了，持平还是下降？如果在牺牲用户体验的情况下去硬上，肯定是不可取的方式。另外整体市场的产品的同质化特别严重。在这种严重的情况下，有的公司企业可能打出来的相应的噱头。比如我是情感智能，大家都知道情感智能确实是一个非常好的方向。但是现阶段真的能帮助我们智能客服领域能够有更多更好的价值吗？实际上答案肯定是否定的。所以这些相应的噱头，其实并不能帮助我们企业走向一些更好的发展。另外现在的厂商更强调AI的技术的先进性。比如我的语音识别有多么多么准，语义理解有多么多么准。这个本身没有太大问题。而且确实从这个上面做了很多收益。但是我们现在把机器人当成一个真人的方式来思考这些事情是不是真的是对的。实际上在我来看，对于客服类的多轮的交互，我们把它变成一个对话的机器人，你聊我聊，但是不解决客户的问题，没有任何帮助。

    
对于营销类的机器人，其实我们可能更多的不太关注它太多的多轮交互能力。但是我们可能会更关注，就是我在筛选我的客户名单的时候怎么精准的筛选到我的客户。同时针对我的群体客户，他的流程，他的话术是不是真的能够提升最终的销售的成交率。从我们实际的运营过程中我们发现我所说的精准的营销会比机器人的多轮的交互能力会更重要一些。另外复合型的人才太缺了，尤其是人工智能这几年发展特别火，但是客服领域有二三十年整体的历史，这样会存在一个问题，呼叫中心的厂商在尝试叠加AI。AI的厂商想颠覆这个行业。冲击的过程之中需要有更多的复合型的人才或者复合型的人才团队做这个事情。尤其是对于业务的理解，如果一家厂商过度的关注技术本身，而你的技术本身可能对于业务的客户问题的解决没有什么太大的帮助。你做得再好也没有什么太大的用。我曾经见到一个非常知名的AI公司在做AI的录音质检的时候，不会想到我质检的是录音背后的人。他在做整体的统计分析报表的时候展示的统计分析报表的风格完全不是以人的角度去展现。对于我们的客服而言，作用并不是特别大。甚至可能不会理解座席ID是一个呼叫中心座席的工号，有特殊业务含义的一个数字。他可能会做成一个跟程序相关的冷冰冰的不可读的一个代码。这就很可笑。
    

另外就是技术的瓶颈。尤其是ISR，我们都知道语音导航识别。现在ISR的识别从零几年开始到现在确实有很多的进步。但是这个一直徘徊在85%，90%已经非常优秀了。你在做ASR做多轮的时候，第一轮85%的准确率，第二轮85%的准确率，后面用户体验会越来越差。NLP也是一样的，同样一句话在不同的上下文环境里面甚至是不同的语气方面所表达的含义都是不一样的。你依赖于NLP现有的技术怎么识别得出来客户真实的意图。我们需要一些更多更深层次的推测的手段来揣测客户的意图，这样才能做到更好的用户体验。另外就是行业数据的积累，尤其在做行业深挖的时候一定要做行业数据的积累。现在一般AI厂商很少关注这部分，更多关注AI的算法、AI的模型，但是行业的数据关注得比较少。

    
得助智能，我们下一代的客服智能和别人不太一样的地方，首先我们会觉得客服和营销的边界逐步的在混合，所以我们希望能够站在企业更高的视角去看待客服的工作，也许客服就是在做营销。营销本身也是在做服务。我们希望做一个服务营销一体化的智能化的平台。从客户的获客、转化，然后到成为我的客户，对客户提供服务都会提供相应的智能化的应用。我们提供直播营销相应的能力的平台，可以和抖音可以和我们自己自有的APP做一些相应的获客能力。转化层面，我们更注重于用户的画像，做一些精准性的营销。当然我们肯定会体规像电销像其他的营销方式的能力来完成客户的转化。服务就是大家目前常规意义理解到的服务。我们更多希望推动不同渠道，为客户通过不同渠道提供相应的智能化的相应的服务。但是我们和客户所交互的每一个数据，我们都希望能够帮它沉淀下来，作为我们后面的更智能化的一个方向。
    

得助智能非常注重于智能化数据的积累，我们一般会把客户智能化的数据分为三个层级。第一个是通用的智能化的数据，第二个是行业的一些智能化的数据，包括行业的术语，行业的知识，行业的话术。以及基于某个行业特定的场景会提供相应的数据。把这些数据沉淀下来，数据沉淀下来可以同时给语音机器人、文本机器人包括质检机器人同时提供服务。我们同时会提供一个机器人用户市场的能力。我们在创建机器人的时候可以选择你是处于什么行业，你处于什么样的场景然后创建，我们会把相应的智能化的数据初始化到机器人里面。这样我们的机器人并不是从零开始构建。同时我们会有一个专门的专业的智能化的数据训练的团队，不断的对不同行业的不同场景的智能化的数据去做迭代优化。目前形成了九大行业20+场景，快速冷启动数字机器人的运行。这个会不断的叠加。

    
另外，未来下一代的智能客服不能仅仅专注于降本增效，更多的还是在降本增效的同时来兼顾用户服务体验的细节。我们更多关注客户实实在在的解决客户的问题。在解决客户问题的前提之下尽量减少与客户交流的轮次。这样客户可以快速更敏捷的获得他的服务。不仅能够做多轮智能知识的查询，更多还是一个开放性的机器人平台，可以和企业的业务系统做紧密的集成，可以做更多人工可以去做的事情。在人机协同层面，我们可以根据和客户沟通的标签，当他把客户的呼叫转接到人工的时候，人工客服可以看到客户的标签。同时可以看到积极人和客户交流的所有数据，帮助人工快速了解客户的诉求。
    

另外我们得助智能下一代的智能客服和传统的客服不太一样的地方是智能决策引擎。一般来讲，我们都知道客户通过全渠道进入之后先是通过一个类似于机器人一样的东西做语音的识别，语义的理解，得到客户的意图之后去获得相应的报表给客户。首先第一，语音识别本身可能不可靠不准确，包括语义理解也是一样。我们增加的智能决策引擎是更多更深层次的客户意图的分析对比的引擎。甚至客户打电话的那一刻，不说任何话我都可以猜测到客户的意图到底是什么。我们怎么做到呢？就是在每个全渠道的接入方面做一些埋点。利用智能决策引擎根据客户历史的相关数据，基础的相应信息，依据相应的模型去打分，为客户去铆定现在可能需要做的业务。这是帮助我们的机器人以及人工为客户提供个性化的服务，精准化的营销。这是跟我们传统的一些智能客服厂商不太一样的地方。

    

另外，我坚信未来短信逐步的会升级为5G的消息。不知道大家有没有留意到最近的5G消息非常火。另外未来传统的电话，语音传输的方式会逐步的向互联网语音的方式发展。这种情况下未来的产品这是为某个银行多模态的智能客服产品。我们的银行用户可以通过语音的方式来做相应的智能化交互。我们可以向用户推荐相应的业务。这个上面可以帮助客户在线上有更好的服务体验。甚至我们可以通过语音命令的方式直接跳转到第三方的页面。这样其实就大大提升了用户在线上的用户体验。
    

另外，大家都知道现在疫情常态化，带来了一个问题一定是我们现有所提供的平台站在用户的角度可以随时随地去进行接入。大家一直在谈这个概念。我们的客服人员可以在家，在公司，在外面，用手机或者是用电脑随时随地的为客户提供服务。这样对于我们智能客服的平台会需要更多的能力。首先我们的平台是一个开放性的平台，帮助大型的企业实现个性化的云平台的服务，也提供SaaS的方式帮助中小企业即开即用的方式来开展智能化的服务。

   

最后，我们产品的特点就是AI。我们在AI的层面从最底层的算法库到上层模型到数据发现层面都有一系列的相应的整体解决方案，包括我们AI的能力能够做到自进化。这样让我们的机器人更聪明。这是我们为马上金融做的一个融合。因为我们都知道马上消费金融是一个以线上化为主的消费金融的公司。我们帮马消完成从获客、转化、服务、催缴完整的一套智能化的应用。这是基于马消的一个典型的业务场景图。当一个贷款的客户打电话进来之后，他可以不说任何一句话，我们就可以直接根据客户历史相应的信息。比如你打电话的这个时候你的账单日是前还是在后。如果在后，你有没有逾期去交，之前的历史怎么样，都可以通过智能决策引擎来提供相应的指导。这样能够帮助我们每一个客户群体甚至是某一个客户，我们来推荐不同的动态的菜单，实现个性化主动化的服务。这是我们现在一个整体的马上消费金融的智能化指标。我们其实最开始的时候也是沿用这种传统的智能客服的方式。整体的分流率达到80%，实在上不去了。正是和我们的业务运营专家，AI专家以及呼叫中心产品专家共同迭代做这个事情。通过以上我所介绍的方案帮助马上消费金融从智能化的分流率从80%提到了93%。
    
最后总结一下，我们跟我们的一些竞争对手不太一样的地方是，我们自己本身就是一个智能化应用的业务运营的厂商。再加上我们从百度，以及我们从各个知名的AI的呼叫中心的厂商顶尖的人员组合起来，我们打造的目前来说下一代的智能客服的产品。所以我也是非常诚挚的去邀请我们每个嘉宾能够去我们外面的展台甚至到重庆的职场。我们有更多优秀的产品专家和运营专家给大家分享更多干货。我今天的分享就这么多。非常感谢大家的时间，谢谢大家！  


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/2021/。