客服机器人 周逸松 | 客服机器人的“成长”之路

首先，客户服务机器人的功能

什么是智能客服？如果这个问题是几年前提出来的，很多客服员工都会含糊其辞。那时，智能机器人刚刚以阿尔法狗的形象出现。大家都很惊讶，开始感受到AI的冲击，有一点恐慌。各行各业开始研究和试用智能机器人，客服机器人就是其中之一。记得招商银行小一客服机器人的应用案例成为我这一年被引用最多的培训案例之一。当时我还对它的实际效果有些怀疑。但是，毫无疑问，技术进步的结果是客服机器人的应用范围和功能不断完善。无论是语音识别还是语义理解，准确率都在不断提高，出现了更多客服机器人的系统厂商。很多客服部门的管理层对客服机器人有了更深入的了解，对应用场景的要求也越来越理性。这是我特别乐于看到的现象。毕竟客服机器人贵，不能带来价值就是巨大的浪费。

客服机器人不同于简单的聊天机器人，所以除了一般的语义理解，还需要理解客人描述的问题。所以智能知识库中除了一般的词汇外，还要加入大量的行业知识和业务知识的词汇，训练机器可以“理解”或“阅读”客人的不同表情。然而，并不是真的有一个聪明睿智的“人”一直在后台工作。那只是一个带有一些挖掘算法(语义理解和表示)和大量知识资料(答案索引)的系统。不难理解客服机器人一开始就不强。TA需要你的培训，需要你为TA设计一系列的规则和流程。

第二，客服机器人的入口

大部分客服机器人最初部署在在线端，也就是WEBCHAT，可以理解为传统互联网模式的应用场景，因为当时电子商务的Pageview大多来自PC端，但是移动互联网的增量非常激烈，很快就超过了PC端。这时候部署很快切换到移动端，实现的方式是通过IM、微信、APP，其中微信增长最快。这给服务商的设计带来了很大的挑战，因为从客户细分的角度来看，这些客户是重叠分离的，客户体验控制点和人工服务是有区别的。另外还有节点开放的问题(即来自不同入口的客服信息是可见的、可操作的)，这可能不是很多传统客服中心所固有的。所以从个人经验来看，客服机器人的部署首先要考虑目的和基础，从可行性高的实施方案入手。比如，如果目前的在线服务流量不是很高的话，需要分析哪种门户可以引导。大多数传统行业会先从微信开始，因为有企业微信官方账号。但是微信号是统一运营还是分开运营(营销号和服务号都有)一般是企业战略部门的事情，不能由服务部门控制，所以至少服务部分的运营权可以由客服部门控制，否则系统上线后调整起来会比较困难。另一个可以考虑的入口是在电商平台上(尤其是制造业的客服)，因为现在很多传统行业电商平台的销售比例越来越高，客户的咨询都是售后直接产生的，很容易引导，而银行、电信、航空空行业在APP上的流量会很高，所以APP上的智能服务设计将成为一个必要的选择。

语音终端的入口也成为了很多客服中心的选择之一，但我个人是先反对从语音终端部署的，因为现在的客户除非是紧急问题才会打电话。如果此时他们面对的是机器人，客户体验会相当差。当然，这不包括智能IVR和智能呼出。这是另一个应用，不属于客服机器人的范畴。

三、客服机器人的系统实现

一个客服机器人的最终表现是由几个基本因素组成的:语义理解(是否能识别出客户的意图)、回答索引(答案是否无关)、回答呈现(是否口语化、客户能否理解)。先说语义理解，需要通过算法(神经网络、决策树、贝叶斯)来实现。面对不同的训练集，不同的算法会有不同的效果。深度神经网络是目前智能机器人最先进的算法，但是这种算法需要大量的训练集(比如Alpha狗的例子)才能产生良好的输出，这是客服训练样本所不具备的。所以算法不是越高级越好，要结合现状和效果。答案的索引和呈现可以通过分词的智能效果、SEO(搜索引擎优化)、知识网格的构建和知识组织的人性化来评价。我们可以通过一般问题的输入看到智能机器人的回答效果，或者直接了解系统的应用案例。

但是系统再完善，也不可能跳过机器人训练的步骤。训练集从何而来？当然是我们每天的聊天记录或者通话记录。因为聊天记录是文本，可以直接导入到训练集中，但是通话记录需要先转换成文本。当然，很多做语音识别的公司可以帮助企业完成这一步，即将录音交给这些公司，直接转换成文本(不仅是文本，还有标签)返回。我们将这些文本作为训练集再次导入。这是一个耗时的过程，需要不断调整系统设置。

四、智能服务的流程设计

智能服务的过程需要顶层设计，通过上述节点至关重要，因为智能服务的大部分数据来自客户的点击和输入。只有流程闭环，才能看清客户体验路径，才有优化的依据。最好的做法是可以集成手动服务中的语音和文字聊天，以及不同平台的智能服务交互。在后台系统中，可以通过客户信息索引查看客户在一段时间内的所有服务流程。这个数据链接是最好的。即使不能实现，也可以在智能服务的不同入口实现。因此，在部署规划的早期阶段，应该将智能服务系统绘制到整个系统实现图中，完成必要的系统对接。

智能服务的另一个流程设计是实现机器人与人工服务的对接。记得两年前，我体验过一些企业的在线客服机器人，发现要么完全找不到人工服务的入口，要么就放在一个很隐蔽的地方。当然可以理解，当时我是希望通过强制使用获得更多的自助，但是当客户体验差的声音回来的时候，大部分都做了调整。把人工服务的入口放在更显眼的位置，但后果是很多客户会直接点击人工服务进入，完全无视机器人的推销和招呼，人工服务的压力几乎没有缓解。智能服务的目的是减少进入的劳动力数量。从这个目标出发，有两种优化方法。一种是尽可能隐藏人工服务的入口展示，强迫客户接受机器人服务，但必须辅以客户知识库，即客户可以选择与机器人进行交互，也可以根据树型知识库定位自己的答案，只需要提醒客户交互栏中知识搜索的关键词或搜索方式即可。另一种手段是，客户不必意识到他们正在与机器人进行交互，这是一个手动的服务界面。对于智能机器人可以索引的问题，可以直接给出答案，而机器人没有答案的问题会被人工推送，由人工编辑回答，这个答案也会直接作为机器人的训练集。这种设计方式叫做跨服务，因为客户不再有先入为主的想法，更容易接受。

所以要让客服机器人“智能”需要付出很大的努力，但是机器人的进步速度会比我们想象的快很多。只要方向正确，TA一定会给企业带来价值。