实在智能 实在智能CEO&创始人孙林君--AI+RPA 助力智能客服

以工信部、商务部为指导，政府协办51呼叫中心，中国呼叫中心与BPO行业联盟(CNCBA)和全国呼叫中心行业自律监管委员会学术指导，国家发改委全球化杂志，台湾客服中心发展协会，中国反侵权打假创新战略联盟，全国政协、国家工商行政管理局、国家发改委、人力资源和社会保障部等领导。计划参加。央视已连续报道10年，且4PS国际标准

真正聪明的CEO&孙公司创始人发表了主题为“AI+RPA助力智能客服”的演讲。

孙真是一个聪明的首席执行官&方正

孙:很荣幸参加这次活动。谢谢大家！

首先我来介绍一下我们公司，叫Real Intelligence。去年7月成立，我从阿里出来。之前在阿里智能客户体验部工作，从事大数据相关的人工智能工作。我们公司50%的人都是阿里的，今天和大家分享的是“AI+RPA帮助智能客服”。

我们擅长什么？这是明智的决策。举个例子吧。2015年，阿里在双十一事件上的成长性非常高。过了两周，维权售后高峰来了。当时1100人的团队破仓，积压订单10多万。所以我们处理了累计订单，加班几个月消化积压。当时我们请了一个团队协助小二进行智能决策，处理相关案件。从结果来看，到2018年，决策助理已经能够处理40%没有人的情况，有几十个自营职业者和200个外包服务。就我们公司而言，我们希望我们将出现在所有人力密集型行业。

从我的角度来说，我在智能客服领域已经工作了近十年，从来没有换过岗位。一直在做智能客服的技术支持。阿里这十年也经历了一些发展阶段，当然这是从我的角度来说。

大概有四个阶段:第一阶段，2011年之前，是野蛮成长阶段。在这个阶段，服务量爆炸式增长，GMV增长非常快，系统建设，包括大数据建设，都是跟不上的阶段。客服部门是一个非常领先的部门，我们客服团队会逆向提出很多需求，开发团队会实现。

2011-2014年逐渐进入第二阶段，阿里的基础设施也逐渐跟上。平台和大数据建设，包括基于分布式大数据的处理，也逐渐成熟。这时，阿里发现我们积累的大数据可以帮助我们的客服提高服务质量和服务效率，发现问题，对客户和服务进行分层。很多事情都可以通过大数据来完成。

大数据简化了很多业务。比如阿里有一个快速退款业务，是客服部门开发的。为什么？虽然客服部门看似只是服务承办部门，但实际上他掌握了整个集团的所有后期数据。我们需要知道，集团所有的前业务都会涉及到后服务，后服务中的数据非常有价值。在此基础上，我们可以为所有阿里巴巴客户拍照，归档他们的诚信，沉淀数据，孵化快速退款产品。快速退款是什么意思？我在不退货申请退款的时候，如果我评价这个人老实，可以直接把钱退给老实的人，这就是现在电商服务的标准。

这项业务始于2011年，现在每年实现数百亿退款。孵化出来的信用体系可以支持阿里的小额贷款，芝麻信用等等。

从2014年到2016年，客户孵化的基于大数据的产品已经可以走出我们服务的部门，授权前端营销和前端产品，为他们提供基于大数据的服务。比如88会员，比如调皮值，比如淘金，现阶段阿里甚至认为自己不是互联网公司，也不是纯电商公司。我们是一家大数据公司，所有角色和业务都在思考如何应用大数据构建新的生态，让大数据发挥更大的价值。

到了2015年底，也就是2016年初，特别是2016年3月，李世石输给了阿尔法狗，很多人开始意识到AI的重要性，AI本来就是单点大数据产品。大家都以为我们进入了一个新时代，AI产品可以整合N大数据产品，用更先进的算法提升产品体验。这时候进入了一个新的阶段，AI全面赋能客服阶段。

2011年之前，在野蛮成长阶段，需要解决的核心问题是服务量增长过快。事实上，我们的技术团队很小，支持一个几千人的客服团队可以解决的问题非常有限。当时阿里提出服务要减，自助，在线，社交资源。他已经意识到使用了知识库和机器人。当时深度学习技术和算法都没那么厉害，所以他的发展也没那么快。

如你所见，其实问题很多，但有一点可以明显解决或者必须把握，就是服务量增长过快。当时这么多问题，你是怎么做到的？第二阶段，你可以注意到有大数据相关的模型，信用模型，价值模型等。，可以帮助小二判断消费者在业务过程中是否存在欺诈行为。这种行为会在三个正常顺序之后出现，会有各种标准，需要统一。现在大数据产品的开发比较成熟，包括一些反欺诈，包括实时异常数据预警等。

如你所见，进入这个阶段，阿里的主要矛盾不是服务量的快速增长，而是假货、差评、诈骗、炒作，威胁平台的根本发展。

记得武汉有个卖家来威胁买家。这个后来是怎么解决的？利用数据手段控制恶意买家和恶意卖家，形成了相对稳定的生态。现在这些东西比较少，已经不是平台开发的主要矛盾了。

到了下一阶段，我们开始升级服务，因为人手有限，不可能让几万人解决一切。而是如何在有限的资源下很好的服务客户，要做客户分析和服务层，客户如何分层？

依托大数据，搭建各种模型，如何识别Apass会员，年消费达到百万的客户，我需要识别，和代购、小卖家识别，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，我们第一时间出现，甚至超范围服务。比如Apass会员在开车时出现一些问题，我们客服会跟进。

这些事情都必须通过大数据和算法来完成，包括我们为svip打造我们的会员专门服务团队，可以细分我们的权益，不同层次的消费者对应不同的权益，不同层次的服务对应不同的客户。让我们的服务效率得到最大程度的提升，我们的服务标准得到统一，服务质量得到提升。

这时候我们的信用模式就成了信用体系，用户画像也系统化了。我们有SOP数据标准化平台建设和数据中间平台建设。比如任何一个商家，如果有一个用户，比如这个卖家，拿了押金，其他领域的所有入口都会及时关闭，可能会有几十个点未经允许继续往下走。

最后一个阶段，我们进入了智能化阶段。我们孵化了阿里小米、云小米等一大批大家都熟知的智能产品。在后一个明智的决定中，有瓦力。当时1100人的二胎，其实要处理。有很多行业，比如男装，女装，古董，家居。类别很多，项目上有很多问题，几百个域。任何二胎都不可能把所有问题都放到几百个域上。

在这种情况下，智能决策产品被用来同时在数百个领域上建立模型，以达到更高的准确性，代替人进行智能决策。我们还有智能服务管理。除了自营，还有外包和云客服。这些资源的调度和运营是一件非常大的事情。比如我们要预测未来两个月招聘多少人，对招聘的人进行培训，智能安排下班时间，管理服务站点。我想做实时业务量预测，服务路由，服务调度，服务预警。阿里基本实现了智能管理，通过这些算法实时匹配传入的请求。比如同时进来的一百个请求，几十毫秒分别给一百个座位，小二。我想知道小二座位的画像。搭配组合很多。想知道哪个组合效率最高，哪个组合满意率最高，不用小二感知就能提高10%的效率。我的团队当时负责的智能决策，将维权满意度的绝对值提高了30%，而且因为很多原来的方法都是在24小时甚至更长的时间内解决的，所以现在10分钟就有可能给60%的案件解决方案。

让我们抽象这个问题，大规模复杂问题的智能决策技术。我们公司特别擅长这方面的工作，尤其是工单的处理、流转、发放都与这方面有关。

看一个例子，当我们面对买卖双方的时候，有那么多工具要做，原本是靠人肉一个环节一个环节的去做。现在能怎么办？小二大部分只做审查证据的工作，剩下的由瓦力解决，后面自动填表解决。该工具帮助人们做出决策。准确率很高的时候，可以代替人来做。比如当他的处理效率和满意度已经超过人的时候，就可以变成自动处理。如果准确率没那么高，那就是我们和小二结合的解决方案。

由于时间限制，我就不赘述了。虽然前面是小切口，甚至在浏览器里安装了插件进行数据采集，但是我们可以每天迭代一次模型，业务专家平台在校准平台上反复校对，可以逐步提高精度。第二个不是绝对的标准。有的人准确度高，有的人准确度低。如何整合人、系统、校准，最终迭代出高质量的模型？

通过瓦力授权后的业务变更，黄线是纯手工处理的。2016年9月产品上线后，黄线比例就下来了。事实上，在过去的两三年里，我们一直在通过各种产品减少纯手工加工。不过不是特别大的比例，就是20%和30%。那些是基于规则产品的。使用智能产品后，蓝线上升，包括之前。这个场景按F1，那个场景按F2，错误率极高。最后，产品被废弃，特别是按照规定。比如聊天记录中的非结构化数据中约定的事情没有建模，很难通过规则进行比较，这也是智能产品带来的变化。

出来后发现我们的客户没有阿里聪明。他有各种系统。跨系统数据交换和数据融合是一件成本非常高的事情。我们做什么呢我们可以把智能决策和前段的RPA结合起来。整合后，机器人流程将实现自动化。我们简单的理解就是通过记录屏幕，记录各种典型事件，然后就可以模拟人来操作。这个操作显然可以跨系统。前段的感知和后段的认知技术，我们认为下一步可能是对AI更好的爆点，一个虚拟员工的概念，既能做感知，又能做认知和决策。当然，有很多阶段。原代是case elf，不够健壮。第二代RPA有前台处理，后台处理，人机协作。现在很多公司都在第三阶段，可以启用OCR技术和语音识别技术，通过图像识别技术可以识别按钮的任意位置，非常健壮。我们看好什么？时间智能处于第三至第四阶段。如何通过规则将30%的业务处理推至90%的业务处理，真正实现以智代人的方式。

我们看好智能辅助机器人的概念，智能辅助机器人可以应用于金融、电子商务、传统行业、电子政务、运营商、外包等多个领域。

这是我们的一个客户，他的人工成本大大节省了。如果我们扩大到十个省，我们预计能拯救一万人。

事实上，复杂问题决策并不仅仅出现在客户服务领域。这是我们的案子。律师不可能解决民事诉讼的所有原因。他只能从事几个领域的婚姻纠纷或者大部分上诉，很少找全科医生。

然而，我们花了三四个月的时间来支持70多个场景和200多个智能评估需求。该产品获得2019年萧艾杯人工智能国际创业大赛冠军，与华东政法大学建立AI+法律人工实验室。同时，该公司在成立不到一年的时间里，被选为中国150家主题展示单位之一。

我在这里给大家介绍一下，谢谢大家的聆听！

以下是会议现场发言记录。如果您想完整观看所有内容，请访问-http://www . 51 cal center . com/2019 city/。