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新焦点 | 智能客服3.0:从解决问题,到关怀客户

竹间智能 | 2021-09-14


近日,《中国青年报》和《人民日报》先后发文责问智能客服,一下子将其推上舆论的风口浪尖。《中国青年报》表示:不少人在与智能客服“‘智斗’三百回合”之后,问题仍得不到有效解决时,常说的一句话是:“它听不懂人话。”《人民日报》虽主要针对人工客服难以触及的问题,但也一针见血地指出:对于社会公众而言,智能客服的问题不少,答非所问、僵硬死板、不会变通、设置复杂……智能客服作为数字化生活的重要一环,服务升级势在必行,企业对此应有长足考虑,切勿迷失于眼前的利益。


智能客服使人愁?


智能客服的“走红”,其实也就是这几年的事。对于2C企业而言,它可应对大部分的重复性、通用性问题,极大缩短响应时间,明显提高处理效率,同时24小时在线,随时答复消费者,有利于减少经营成本,其降幅能轻松超过50%,企业对此自然是趋之若鹜,或自建,或采购,积极地享受这份科技大红利。


当前,智能客服广泛普及已是不争的事实,然而正如媒体所言,在创造便利的同时,也带来了一系列不够智能的扎心现象,让本已伤神于各种烦恼的消费者雪上加霜,有网友甚至留下了这样的吐槽:“有时智能客服就是在挑战人的血压。”不久前,江苏省消保委发布的《数字化背景下客户服务便利度消费调查报告》显示,在参与调查的消费者中,52.9%的消费者遇到过客服沟通障碍问题。遇到过上述问题的人中有71.2%的消费者称遇到机器人“答非所问”、不智能的问题,23.6%的消费者表示无法找到人工客服或遭遇人工客服踢皮球现象。


智能客服的乱象,让人失望的种种,主要还是源于三大维度的缺陷:


#01

技术的低能

智能客服的发展受制于底层技术的成熟度。南京大学人工智能学院教授戴新宇表示,从技术角度要想让智能客服更“懂”人类的表达,并做出准确回复,需要更好的语音识别技术、自然语言理解、自然语言生成以及更拟真的语音合成,而这些都是人工智能研究领域的难点。其中,语义理解与情感计算可谓是客服机器人的核心。这两门艰深的NLP技术,哪怕专业的AI公司想登堂入室,都得跨过极高门槛,真正有所建树者寥寥,更不用说其他企业,包括一些注重科技创新的互联网公司,往往就忽略了语义理解的重要性,不曾稳扎稳打地进行研发及积累,因此智能客服才会让人觉得像“智障客服”。此外,很多企业的智能知识库也不够完善,导致智能客服与消费者多元的语言类型匹配程度很低,甚至无法匹配。智能客服不智能,归根结底是由于不理解顾客的问题和没能力回答客户的问题,所以一流的NLP技术和智能知识库是关键中的关键。

#02

策略的失当

再厉害的智能机器人也不可能解决所有问题,永远必须为客户留一扇通往人工坐席的门,及时做出有效的回应,而很多企业在这方面都安排得不尽如人意。江苏省消保委主张,智能客服与人工客服并非互相取代的关系,部署了智能客服,不代表人工客服就可以缺席,应通过人机协同更好地回应消费者诉求。针对某些特殊领域、特殊群体,应该实现一键转人工,而不能让用户陷入“找人工—返回初始页面—找人工”的痛苦循环中。

#03

认知的偏差

企业其实很容易产生迷思,太过看重自身利益,却漠视了用户的利益,正如江苏省消保委在报告中所言:除了技术因素,一些企业过于重视智能化、低成本,却忽略了便利化和消费者的满意度。部分企业为了上系统而上系统,并未将技术能力、对话理解和交互能力、知识管理能力及运营优化能力纳入考察范围;部分企业为省钱,采购了廉价的智能客服,那表现肯定不会多给力,后续的运营、维护、二次开发或许更昂贵;还有很多互联网企业将平台视作根本,平台上的用户并不是有血有肉的人,而是富含商机的流量,何必要花时间、精力和资金去关注流量的感受呢?所以其智能客服更像摆设,用来装点门面,既可契合科技品牌调性,也能满足监管要求。若要论实际效果,恐怕只能用“敷衍”来形容,最基本的客户诉求都解决不了,遑论千人千面服务、人性化关怀了。所以,牛逼的互联网企业却没有牛逼的客服,这种怪象有着自洽的内在逻辑,一点都不奇怪。


当然,现实世界中,这三大缺陷并非独立存在,常常是彼此勾连,互有交集,导致拙劣糟心的智能客服泛滥,最终受伤的却都是消费者。对此,企业可以打太极踢皮球,然而国家却是在实打实地关心广大群众的消费体验。《人民日报》、《中国青年报》的文章就发出了很明确的信号——要保障消费者充分享受客服智能化带来的便利,促进消费升级。


搭建优质的智能客服系统,现在动手,还为时未晚。再延宕下去,失去的就不仅仅是口碑,不仅仅是舆论,而是大批的客户。


智能客服的进化之路


企业的策略可以调整,认知可以纠正,但应用卓越的技术,打造出众的产品,增强智能客服的性能,大幅度提升用户的交互体验,就是竹间智能等AI公司所背负的使命了。国内的智能客服自问世至今,短短几年间,大致经历了三代的更迭升级:


智能客服1.0

根据传统的在线客服系统研发而成,在线上聊天基础上增加关键词识别,就形成了大家常看到的系统。你问一个问题,客服就会反复问你需要的是不是某种服务,它无法真正明白客户的话,只是通过一些简单的工具,来减轻人工坐席的工作负担。这是最古老的形态,国外基本已处在淘汰边缘,国内仍有不少厂商在使用。

智能客服2.0

依然基于关键词,在工具基础上再添加一些模板和规则,现在最新的系统还会加上一些算法模型,使其介于传统客服系统和真正由人工智能驱动的客服系统之间。它的功能有所丰富,可以通过菜单来引导客户,类似于语音自助服务 IVR 的做法,让客户逐层选择菜单来梳理问题,但却同样不能理解客户,最多是根据菜单猜测你的用意,所以大家仍会觉得它答非所问,不知所云。目前大部分厂商都停留在这个阶段。

智能客服3.0

依托先进的AI科技,构筑完整的体系。技术上,最主要是自然语言处理和知识图谱的结合,再加上机器学习、语言学和情感计算,这五大部分交融于一身,真正让智能客服善解人意并且知识渊博,与客户展开顺畅、灵活、有温度的交流。流程上,前端有机器人自动应答托管,后端则有面向人工坐席的AI辅助、质检和陪练,人机高度合作,全周期赋能。竹间智能和一部分头部AI企业,已经迈入了3.0时代。


竹间智能客服3.0解决方案


智能客服3.0,不是简单的对话机器人,而是面向丰富的场景,由多种AI应用搭配织成庞大的AI服务网络,面面俱到地处理客户的需求,纾解客户的烦忧。竹间的每个机器人,基本上三天即可完成训练并上线。目前,这套智能客服解决方案囊括对话机器人、IM、智能工单、坐席辅助、用户画像、数据分析与洞察平台等多种功能模块,在以下四大方面凸显多重优势:


01

精准的语义及情感理解

人类间的对话交流极其复杂,有丰富的涵义,还有不同的情绪,都要领会透彻,才能为用户提供高质量的服务。竹间研究NLP已有六年,将NLP技术应用到各行各业,沉淀海量意图和知识,打造出通用语义引擎,志在彻底弄懂对话者的语义。另一方面,凭借情感识别,可敏锐捕捉客户的情绪,进行贴心、人性化的交互。在沟通方式上,不管是文字还是语音,都和语义紧密结合,打通感官与认知,由表及里地理解用户要传达的意思,从而做出合情合理的应答。NLP技术一直在进步,就像人类的语言一直在进化,两者皆没有极限,竹间长期深耕NLP,从过去到未来将持续取得突破。


02

高效输出业务及服务知识

除了理解之外,智能客服也得坐拥充裕的知识储备,才能为客户解决棘手难题。智能知识库也是竹间的一大智慧结晶。面向机器人和人工坐席的统一知识库,可以提高业务知识的覆盖率和准确率,从底层给予支持,更好地服务客户,降低“答非所问”的可能性。智能知识库还会持续升级扩容,包括多轮对话、业务技能、FAQ问答、闲聊在内的知识可得到不断的补充及完善。另外,依靠知识工程技术,可自动构建知识图谱,实现智能搜索、文本分析、风险控制等应用。


03

人机协作一体化

AI绝不能单打独斗,一定要携手人工坐席,共同迎接用户。机器人解决常见问题,有限的人力就可以集火去解决更困难、更急迫、更重大的问题。竹间新一代智能客服具备强大的意图判断能力, 当对话机器人无法满足客户需求时,能够自动侦测到,并无缝地转到人工客服,且可完整提供过往的服务轨迹及资讯,相关信息点滴不漏。然后系统也可以辅助和增强人类,比如坐席助手和陪练,就可以利用知识图谱、推荐引擎、语义搜索、情感分析等技术,拉高坐席的服务效率、质量和规范化程度,促成企业与员工的双赢。借此,第一天上岗的客服人员便有望达到专家水平,而且保持稳定不波动。长远地看,这样的人机一体化能力,可以为企业未来的平台化规划做好准备。


04

自我学习进化,实现低运营

借助机器学习和深度学习,智能客服会越用越聪明,准确率和解决率会随时间推移而慢慢上升,无需人力大量干预,也不用堆积车载斗量的语料和数据。通过不间断地分析和挖掘服务内容,识别及优化未知问题,自动习得新知识,降低后台的投入。与此同时,根据对话记录和各种历史数据,绘制出越来越精细的客户画像,从而提供千人千面不重样的服务及营销。总之,数据越多,反馈越多,模型里就可以打磨得越发完美,耗费少,见效快。


成立六年来,竹间先后为数百家企业搭建了新一代智能客服系统,包括为许多客户重构整个系统,替代缺乏AI+NLP能力的老一代产物。好多企业都是基于传统的IM软件来打造对话机器人,研发实力强一些的还会自己开发前端运营及应用,然而准确率往往不理想,且只能靠人力去维护优化,无法自学习,想持续提高准确率极为不易,另外也没有AI运营工具,难以支撑后续的场景扩展。在竹间的协助之下,这些企业根据自身内部情况进行部署,最快的在一个月左右便可完成新系统的测试及上线。更新换代之后,并发数大幅上涨,会话量呈递增趋势,机器人的识别准确率及问题解决率都有质的飞跃。


以客户为本,筑长青基业


竹间立足于六大不同行业领域,广泛服务于各类企业,为其定制了各式各样的智能客服系统。许多AI公司其实主打的是通用模式,未曾深入各细分行业中。从用户角度来说,定制化是演进方向,通用型智能客服慢慢会被垂直行业智能客服所取代。所以,竹间不断吸收沉淀各行各业的知识,配上持续升级的技术和运营能力,日积月累地去提升语义、情感和业务的理解水平。


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▲竹间智能客服3.0流程示意图


现如今,竹间对话机器人的意图识别准确率平均可达到95%以上,问答准确率评论可达到90%以上,智能客服的解决率平均可达到87%以上,由此可助企业降低50%到80%的人力成本,在业内名列前茅。另外一个至关紧要的数据是客户满意度,毕竟,答案是否合理,交流是否通畅,能不能排忧解难,客户是最有发言权的,如人饮水,冷暖自知。竹间的智能客服系统内设有评价功能,会自动统计满意度,供企业参考,在实际案例中,某些企业的客户满意度甚至能达到95.4%的高水准。这类来自广大用户的真实评判,可以最直观地反映智能客服的优劣。


竹间相信,技术发展的最宝贵价值,不在于大幅度地降低成本,而在于做到以前做不到的事情,全面提升人类的生活和工作质量。新一代智能客服,必将为用户带来交互体验上的深层次变革:从语义上理解客户,从情感上体恤客户,知人知面也知心,同时在后台有力地推动、辅助、赋能人工坐席,覆盖全场景,端到端构建一整套系统,才能真正以客户为本,而不是把解决问题为当做第一要务。这将为企业的百年之计奠定一块无法撼动的基石。


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EMOTIBOT

竹间智能由前微软(亚洲)互联网工程院副院长简仁贤先生在2015年创办,以独特的情感计算、自然语言处理、深度学习、知识工程、文本处理等人工智能技术为基础,将AI能力整合到企业业务中,为企业赋能,智能化转型的变革,竹间自动化AI平台产品包括 Bot Factory™一站式的情感交互人工智能平台,Gemini (Knowledge Factory) 知识工程平台、 AICC+(AI Contact & Collaborate) 解决方案平台、NLP自然语言理解平台、Scorpio自动化机器学习平台,以及WFEA流程自动化引擎6大平台。目前在AI+金融、AI+企业、AI+健康医疗、AI+制造、AI+智能终端、AI+政务等领域提供完整的解决方案


竹间首创研发的 Bot Factory™一站式的机器学习对话机器人平台,结合NLP、AutoML、情感计算。以自然语言理解及深度学习技术为核心,通过意图理解、情绪理解、多轮对话,上下文理解,命名实体识别等技术,以标准问答作为基础,经由对话分析后,让闲聊、智能助理或智能客服等产品都能更精准抓取用户意图。支持二次开发,无需写代码,以极低的成本搭建、设置、定制与优化。


竹间智能的AICC+(AI Contact & Collaborate),具备了企业客户联络中心 Contact Center 及 Call Center 所有智能化的语音加对话的解决方案,为联络中心提供智能化自动服务的AICC标准化产品,更融合竹间在行业独创的Emoti Mate+Emoti Knows,产品包括电话机器人、语音质检、智能营销坐席助手、自动化智能客服、可经由网页、微信、APP、短信、电话等渠道,以文字或语音方式提供全场景的智能服务,可实现服务自动化、为企业减员增效、提高用户满意度、强化品牌形象,并且提供业务精准营销方向。


至今,竹间已服务上百家大客户,为其提供一站式AI解决方案,包括:

智能终端客户:华为、OPPO、优必选、科沃斯、夏普、海康威视、长虹电视、创维等

金融客户:中国银联、中国银行、建设银行、交通银行、招商银行、民生银行、中国平安、太平洋保险、华夏人寿、同方人寿、渤海人寿、华泰证券、华泰保险、兴业证券等

传统产业及互联网客户:宝马、富士康、赛诺菲、三一重工、万科、红星美凯龙、马牌轮胎、国旅运通、恒大地产、碧桂园、同程旅行、唯品会、中国移动、中国电信、咪咕、天翼视讯等

政务政企客户:新华社、中广核、徐汇区人民政府、海南核电、沈阳医保、招商局、中国海油等。


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