支付宝电话 支付宝智能新客服如何做到“猜”你所想？

无论是在网页上，还是在手机应用上，支付宝用户可能都经历过这样的场景:遇到问题，只想问一个问题，打开“我的客服”就看到答案，仿佛有着同样的心和灵魂。

智能客服会“先回答后提问”，感觉很奇妙！有些用户甚至会认为，在我还没想好怎么提问之前，他们就给了我想要的答案。怎么会这样？

当用户点击“我的客服”时，系统会自动“猜测”几个他可能有问题要选择的问题。这里有些是常见问题，更精确的部分是基于用户使用的服务、时长、行为等变量，通过智能操作将业务问题转化为算法，综合提取的个性化问题点。

简单来说，智能客服有一个心形的运营中心，通过智能的方式与用户互动，通过这个运营中心找到用户需要的服务解决方案。在这个反复的过程中，智能客服会形成深度学习的闭环，深化语义理解和结构化知识的学习，形成从被动接受指令到主动挖掘问题的能力。

正是因为这种不断学习的能力，智能客服才能“侃侃而谈”，变得越来越“懂你的心思”，为用户提供更加主动高效的服务模式。

智能客服产品的运营始于2015年，现在随着学习能力的不断深入，智能客服越来越成熟的应用到各种服务场景中。2017年双十一期间，支付宝远程客服96%由智能客服完成，单日服务总量超过500万。单靠人力是不可想象的。在这个过程中，我们越来越发现，智能客服的价值不仅仅是简单地补充劳动力，它应该是提升用户服务体验的更好方式。

蚂蚁金服客服维权事业部智能运营中心资深运营专家刘学良表示:“我们要做到人人平等服务覆盖。这里的平等绝不是一个意思。而是要通过智能化的手段对用户进行分层，为大家选择最适合、最快、最有效的服务模式，真正做到“千人一面”。现在人工智能的概念很热，但是什么是人工智能呢？我觉得能和用户连接的智能技术才是真正的人工智能！今年正好是双十一的第十年。十年来，支付宝客服不断升级人工智能客服系统，变成了技术创新，但服务不变的是温度。”

猜猜你认为蚂蚁金服试图建立的“智能大脑”是什么

将智能数据分析技术与客户服务相结合，为服务提供大脑思维，帮助客户和企业提高整体效率，预测和预防可能出现的问题，以更加全面和理性的方式为解决方案提供参考，这就是蚂蚁金服目前正在努力打造的“智能大脑”。

智能大脑最重要的特征是它的感知、思考和判断能力。

目前智能数据分析能力在客服领域的实际应用水平基本都是辅助性的，比如有问题或者有需求的时候，让数据提供一个报表作为参考，也就是操作驱动的数据分析。蚂蚁金服客服维权事业部和智能运营中心的资深数据分析专家吴可嘉认为，更高效的方式应该是反过来，即利用智能数据分析能力，更积极地推动服务运营效率的提升。

他说:“数据分析能力在客户服务领域的应用，首先要起到中心作用，连接所有产品、用户等。，帮助我们从整体上看待问题，给我们带来更多分析思维的维度和帮助；然后是通过智能分析预测/判断问题，提供数据分析解决方案的系统能力。有了这种“预判/判断+解决”的能力，也就是我们所说的“智能大脑”，我们就可以把传统的“一问一数据BI人员一报告”的数据分析使用方式，变成一种更加主动高效的方式，帮助企业服务实现多场景下数据分析工作的“无人驾驶”

举一个蚂蚁金服常见的客服工作场景的例子。

话务量预测作为呼叫中心人力招聘、人员调度和现场调度的直接参考依据，是有效保证连接、避免人力浪费的重要依据。在业务变化快、影响因素多的背景下，如何做好预测一直是困扰整个呼叫中心行业的难题。

通过反复积累，蚂蚁金服有限公司通过使用智能数据分析能力，与产品和技术团队合作，创建了一套预测整体流量的解决方案。这种解决方案，通过“融合模型+过程协作机制”，结合AI算法技术和专家经验，开辟了事件、预测、回顾、评审的全过程，大大提高了预测效率、稳定性和准确性。

同样的应用场景是IVR语音服务。

通过建立一套以IVR求助成本指标为核心体验量化指标的体验数据操作系统，实现每次拜访的体验量化、体验问题环节定位和影响权重确定，有效指导IVR环节优化和业务核心KPI指标实现。在“智脑”的推动下，IVR的体验运营效率从之前的几天降低到了几个小时，平均效率提高了10倍左右。

智能数据分析技术发展真的很快。据吴可嘉介绍，三年前“智脑”是当时Facebook上提出的一个概念，现在已经被积极应用于各种日常工作场景中。

吴可嘉说:“今年正好是双十一的第十年。近十年来，支付宝客服不断升级人工智能客服系统，十年来在保护大家权益方面一直是一致的。希望未来‘智脑’在客服领域转化为更多的移动性，提升行业的服务效率和用户体验。”

有了技术，就叫“有温度的客服”

几乎每个公司都要求自己的客服提供带温度的服务，但“温度”是一个抽象的概念。如果没有技术上的突破支持，这句话只能停留在口号上。

以健康保险为例。现在支付宝每天要处理上万的保险理赔。按照行业惯例，从提交资料到理赔到达一般需要2-3天，复杂的话甚至需要7-8天，因为客户提交的这些登记表、病历、发票等等都需要逐一审核。

但是从消费者的角度来说，最好是我给你信息，你马上给我钱。支付宝做了过去被认为不可能的事，我很自豪。

现在消费者只需要拍照，上传理赔材料。如果没有问题，支付宝会在发送到这里后很快通知付款。

对此，客户甚至可能会产生错觉:别说审计了，你连看都没看就交钱了吗？当然不是，审计是必须的，但是现在做这个工作是人工智能。

现在AI的技术能力就像是在客服上放了一双“眼睛”，可以大大减少鉴定和检查的处理时间，从原来的49小时减少到“二级”。

大家都知道机器处理海量信息的速度要优于人，但投资保险理赔等要求准确性和可靠性都很高的应用，并不是想象中那么简单。

首先，消费者提交的是“图片”，而不是“文字”。以健康保险为例。每个医院打印的文件是各种各样的。另外，用户不可能从标准化统一的角度和光线来拍照。要准确识别这些图片中的文字，完成信息提取，需要一双“眼睛”，这就是支付宝的OCR图像识别技术。

如果你认为它只是一个把图形变成文字的工具，那你就错了。它不仅要“知道”这些图片中的文字，还要“知道”这些文字的内容，提取必要的信息，最重要的是，它还能“辨别”这些材料的真伪。

这也是很多人担心的问题。有人用假材料骗保险怎么办？不要小看这副AI的“眼睛”，它的眼睛下面是不可能作弊的。现在支付宝的审核准确率已经达到99.99%。

将最先进的技术应用于客户服务在许多企业是不可想象的。当你把保险理赔的程序和期限告诉消费者时，消费者可以理解，但谁又能理解他们的感受呢？

保险的意义不仅仅是保护，还有应急。如果这笔钱用于应急，晚一天，晚一小时，晚一分钟，甚至晚一秒钟，都可能没有意义。蚂蚁金服客服维权事业部智能运营中心运营专家常表示:“我们的使命是保证每一个用户，每一个家庭。如果没有速度，我们能保证什么？我觉得对客服来说，速度是一种温度。蚂蚁金服有句话叫“荣耀在心里，不在形式”。技术不是炫耀，而是要用在客服上。有时我们的系统会识别出一些与理赔无关的词语，也就是单据上来自我们客户的信息，说:‘谢谢你，支付宝！我觉得我是在做一些有温度的事情。"

注:光学字符识别(OCR)技术是光学字符识别(Optical Character Recognition)的简称，它通过扫描等光学输入方法将各种票据、报纸、书籍、手稿等印刷品的字符转换成图像信息，然后利用字符识别技术将图像信息转换成可用的计算机输入技术。

社论评论:

所谓侠客，不仅仅是武功高，更是仁义慈悲。服务不是一种技能的展示，有“温度”也不是灼伤人的温度。当一个公司的实力和能力强大到足以改变社会运营习惯的时候，就应该能够弯腰去思考客户的想法，去担心客户的紧迫性，把温暖毫无阻碍地传递给每一个客户，让客户真正感受到每一次互动中舒适的“温度”。在这方面，国内所有大型企业还有很长的路要走。

——张辉

本文发表于《客户世界》2018年12月刊；作者是徐波，作者是蚂蚁金服。