AI能给呼叫中心带来什么?

1956年的夏天,达特茅斯学院拉开了人工智能(Artificial Intelligence)的序幕。麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等一众年轻的科学家们首次提到:智能的任何其他特性的每一个方面都应被精确地加以描述,使得机器可以对其进行模拟。

历经几十年的探索,人机对弈、对话机器人、自动驾驶等AI成功案例纷纷出现,更多AI应用悄然进入人们的工作和生活。然而,研究者与专家对AI的理解和未来仍各有不同。来自天润融通的程锋、爱因互动的王守崑和亚马逊AWS的王世帅分别发表主题演讲,展现了人工智能在多个领域的最新实践。

加大推力

身处人工智能的黄金时代,我们如何看待AI在半个世纪中的跌宕起伏 ,又是什么原因让该技术实现突飞猛进?

没有数据,机器就无法学习。信息技术的快速发展与普遍应用,为AI发展积累了宝贵的海量数据,让算法可以大展拳脚。云计算带来了强大的计算能力,改变了超级计算机对AI探索一枝独秀的局面。云计算是大数据分析的前提,降低数据提取过程中的成本。

对于拥有数百万用户的企业联络中心,每天会产生海量的语音数据,长久以来缺少有效挖掘这些沉睡宝藏的工具。“要分析这些语音,首先要把非结构性的语音数据转成结构性的文本数据,这其中就会用到人工智能的语音识别技术,但因为对计算处理效率的要求特别高,语音数据的挖掘与利用一直未能成熟”,天润融通人工智能产品经理程锋分析说,“直到2015年云计算的出现,提供了强大的算力支撑,语音数据的聚类分析才有所发展。”

“算力的提升确实能够帮助我们训练更复杂的模型”,爱因互动的王守崑对此深有感触,在清华大学就读期间,做一个神经网络模型最多只能做三层,再增加层数会降低运算效率,模型难以训练。当时整个实验室20台机器加在一起训练,也无法保证特别好的训练效果。但现在一款售价3000元手机具备的算力,都要比当时整个实验室的算力高。

亚马逊AWS的王世帅认为,AI热潮起始于深度学习,而深度学习的基础是云计算。由斯坦福大学举办的图像识别大赛,参赛者们根据1000万张图片进行模型训练,最终以识别准确率评奖。2014年,有人用15层的神经网络模型一举夺得桂冠。到今天,已经有人训练出150层的神经网络模型。云计算的广泛应用,让超级算力的获取变得更加容易,不需要像过去那样,先集成一批机器设备,为算力做很多复杂的前期准备。


飞向天空

天高任鸟飞,AI也需要找到自己的天空。专注机器人对话的爱因互动,将AI的落地场景率先瞄准在银行金融领域,因为不涉及实体交互,金融是一个由数据往来构成的行业,银行业的数据化和信息化发展程度相对领先,数据资源多,具备AI落地的基础。

在联络中心领域,AI作用更加突出,成为提取分析语音数据的必不可少工具。程锋认为,AI主要有两个场景,呼入场景和呼出场景。在呼入层面,通过AI来优化运营管理,持续提升企业对外服务能力。

主要的场景应有有:智能IVR、智能知识库

智能IVR:相信我们都有过给企业客户热线打电话打经历,你打电话咨询某公司客服,首先听到的是一段标准的语音,接着就是语种选择,接着业务选择,再接着业务细分选择,最后可能听了老半天得到的就是一段官方的对话。自己的问题还是没有得到解决。倒不如直接选择人工,解决的快。这个时候我们的智能IVR能通过语音识别和自然语言处理,快速并且高效的理解你的需求,并通过该公司业务系统的智能知识库,进行关键词检索,锁定该业务的答案,并通过TTS、系统录音或者最原始的短信将当前业务的答案发送或者触达给你。

在呼出场景下,实现智能营销,通过转写分析语音数据,充分挖掘潜藏的客户需求。包括营销过程中的话术推荐,这些都是建立在智能质检和智能知识库的基础之上的。天润融通的人工智能系统同时更注重无效客户识别,通过识别无意向的客户,降低骚扰标记的同时,提高座席产出效率。

未来AI还会在哪些行业有所突破。人工智能落地首先是在语音层面,因为语音离人最近也最直接,大家都喜欢用语音去做一些更有效率的事情。除了语音层面,AI还可以在图像识别技术,或在替代人工基础重复的工作场景下发挥作用。

AI已经可以察“颜”观色,但要想听懂“弦外之音”,仍然任重道远。同一图像,人和计算机的理解层面是一致的。同一张图片,同一个像素,人类和机器的理解不存在跨越。通过强大的算力图片表达的意思剥离出来不难。但对于声音语言,尤其是语境语义的理解,计算机的处理方式和人类的处理方式是完全不一样的。在AI领域流传着一句论断:自然语言处理是人工智能皇冠上的一颗明珠。等到AI能够真正理解人类语言,并正确处理各种问题,这时的人工智能才拥有真正的智能、真正的意识。

与人为善

“在联络中心行业,AI的应用越多,人会越来越少吗,或者说已有的员工会越来越懒吗?”不止是程锋,从事人工智能相关行业的人,或多或少都会被问到“AI是否会代替人工”的问题。

但AI的应用不会让人变得懒惰,反而会愈加勤快。以联络中心为例,AI更多起到监督管理的作用,几个质检员要监管几千座席规模的联络中心,问题难以精准定位,但有了AI的辅助,很多基础繁复的质检工作都可以由机器快速完成,人能够更专注于管理优化,而非质检过程本身。AI也会降低人力成本,以前需要很多人去做一件事情,现在有了AI,机器的超级算力能代替许多人同时工作的效率,一定程度上会减少人力。

比如:一个50——100人之间的中等规模呼叫中心,一般公司需要安排2-5个质检人员,从大数据来看,一天的质检数据其实也就是话务量的3%-5%,而且这是建立在理论基础之下的,如果在实际中,效率可见是非常低的。在这种情况之下,大多数的公司都是采用抽检的方式,无法做到100%全量质检。

而人工智能技术就可以很好的解决这个问题。具体是先通过技术转成文本,然后依托大数据进行关键词匹配,这样就能够清楚的知道整个呼叫中心现场的话务质量统计和趋势,同样这样可适用于单个话务员的话务质量分析。而天润融通的智能质检系统更优一步,可通过关键词快速定位需检录音,一方面节省了质检的时间,另一方面也节省了质检的费用。

当然了,人工智能的成效还不尽人意,AI当前实现的能力与企业的期望还存在差距。以程锋的智能质检项目为例,语音识别率是亟待解决的问题。通过双轨录音标注系统、人工标注、机器学习、行业建模等方式,持续优化语音转写精准度。效果肯定是越来越好的,成本也会越来越低,据第三方权威机构GARTER的评估,到2020年止,全球85%的呼叫中心将会进行数字化变革。智能机器人将依托于强大的技术力进入到另外一个更成熟的阶段。

“我们所看到的是技术能快速弥补业务所需。长远来看,AI这条技术曲线是不是足够高,是不是能快速达到客户预期,如果两条曲线能够快速融合,我认为眼前障碍都不是障碍”,王守崑说。

随着越来越多的质检项目入驻天润融通,我们也将通过客户的需求不断的迭代我们的AI产品,真正意义上的为客户创收!

关于天润融通

北京天润融通科技股份有限公司(简称:天润融通)创建于2006年,是中国领先的智慧云联络中心服务商。

天润融通致力于推动联络中心的系统和资源建设从“硬件集成”向“云化服务”转变,整合通信、网络、云计算及人工智能等技术,开创了联络中心新的服务模式,让企业与客户的沟通从此变得简单与高效!目前,天润融通服务的客户覆盖了保险、汽车、教育、旅游、本地生活、企业服务、房产等十多个领域,包括太平洋保险、百度、今日头条、去哪儿、新美大、宝马、万科物业、链家网等众多知名企业,客户数量已达上千家。天润融通现有员工近300人,总部设在北京,并在上海、深圳设立华东、华南总部。

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