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天猫双十一阿里“秘密武器”,支付宝智能客服

  今年双11,随处皆AI。
  
  上周我们介绍过,阿里内部把4亿张宣传海报的制作任务,交给了一个名为“鲁班”的AI。

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  而同样还是今年的双11,另一项去往年压力最大的任务——客服,也被交给了AI。
  
  在今年天猫双11的备战中,支付宝正式将系统全面铺开,不仅是分担工作压力,也是直接通过最强实战检验产品。
  
  更有意思的是,智能客服的上线,也抢走了每年双11后支付宝内部评选的“金膀胱奖”,原先那些以“硬憋”著称的工作狂,在AI面前显然不堪一击。
  
  所以支付宝智能客服,都能干些什么?
  
  智能客服
  
  可以从三种场景感知一二。
  
  第一种,快捷应答。即客户拨打客服电话,然后描述自己的问题,接着通过智能客服应答、明确问题,最后解决用户问题,中间免去之前机器客服引导中的“按键”流程。
  
  当然,这只不过是AI“能听会理解”的能力展示,算不上稀奇,后面两种方是核心技术流。
  
  第二种,主动客服,这种“主动”主要体现在App端,尝试把客户可能遭遇的问题解决在“打电话”之前。
  
  比如最常见的案例是支付宝绑定银行卡,因为手机和银行卡预留不一致,导致很多用户中途放弃。于是支付宝内部会根据模型判断,在用户1-2小时没有绑卡成功或放弃操作后,推送相应解决信息给相应用户,提供主动客服服务。
  
  第三种,未问先答则是前两种场景能力的综合应用。
  
  顾名思义,“未问先答”可以在用户开口第一句话,或者开口前就识别用户问题并进行相应回答。
  
  比如双11当天,有用户第一次使用“花呗”服务,并进行了“花呗”相关的操作,然后再进一步打入电话寻求客服服务时,可能智能客服就会主动问他是否是“花呗”中某个具体的问题了。
  
  这像是AI的某种“读心术”,但最核心关键的还是技术模型能否足够准确,因为一旦不够准确,就会对用户造成干扰。
  
  技术模型
  
  这种“未问先答”的技术模型,主要涉及三方面:
  
  首先,数据。
  
  支付宝智能客服技术负责人刘学亮介绍说,所有工作的基础是用户行为数据,一种是通过客服加工过的有规则的精准因子,这个用户是什么样的特征,意味着什么样的问题;二是大量用户在支付宝操作、点击、页面调转行为轨迹的特征。
  
  三是客户在服务渠道上咨询过什么问题、求助过几次之类的数据;四是用户所描述过的信息,在支付宝、服务端描述过的和他的需求和相关的文本信息。
  
  这些数据在进行清洗后,进入下一步工作流程:加工。
  
  加工数据,主要通过深度神经网络算法,不同数据会有不同的处理方式。比如轨迹类数据,用的是RNN模型,其中会涉及时间先后顺序的表现。而对于用户画像和人工设计的精准因子,更多用全连接文本网络处理。
  
  本质上,加工数据的核心工作是处理特征,在支付宝智能客服模型中,涉及特征达10万以上,这些特征中有很多标类问题,后续的数据工作就是找到这些标类问题,与支付宝的标类问题进行精准匹配。
  
  第三是利用反馈数据进行自学习优化。在一次性做完后,很难达到理想水平,支付宝技术团队会利用反馈数据进行自学习优化。
  
  反馈有两种,正、负反馈。正反馈就是用户认为这个比较准,相应加强,负反馈是客户认为是不对的,这个也会优化模型训练,整个过程是数据闭环和自学习的过程。
  
  在支付宝智能客服上线前,这样的自学习优化进行了半年多演练,中间最大挑战在于如何把多年沉淀采集的数据应用得更好更准确。
  
  应用效果
  
  在今年天猫双11的全面应用前,支付宝智能客服已经开始了实战测试,并有了一些小效果。
  
  整体效果上,每天进入到支付宝客服场景的用户差不多有400万,其中50%的问题——200万的服务量可以通过“未问先答”第一个场景“猜你问题”识别并且解决。
  
  资源节省方面,“主动服务”可以平均每天能触发100个场景左右的问题,服务用户超过100万,服务的客户服务满意度可以达到91%。此外,通过主动服务接触过这些用户以后,这部分用户向热线或者客服咨询的比例,减少一半。
  
  效率也在大大提高。语音交互部分整体切换成语音交互后,IVR求助时长降低了三分之一,重复来电减少一半;未问先答在上线后,平均单个客服电话求助时长缩短了10秒。
  
  最后,支付宝方面称,“未问先答”的智能客服,是给今年天猫双11准备的“秘密武器”,未来会逐步考虑对外输出,包括技术扶持、算法开源等。
  
  不过还无法直接“赋能”每家公司,“因为每个行业都有每个行业的具体客服问题,他们需要有自己的数据基础做应用,而且还是比较强的数据基础。”
  
  但AI给客服行业带来的变革,已然开始了。
  
  也不知道今天疯狂剁手的你,遇到了“AI客服”没有?

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