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AI能給呼叫中心帶來什麽？

原創

2022/03/24 14:25:35

來源：米兰体育官网入口

作者：小天

圖標 2092

本文摘要

米兰体育官网入口為(wei) 企業(ye) 提供完整客服呼叫中心係統解決(jue) 方案，電話呼叫中心係統、在線客服係統、雲(yun) 客服、智能機器人、電話營銷係統等全場景產(chan) 品，創立於(yu) 2006年，是國內(nei) 領先的SaaS雲(yun) 呼叫中心係統平

1956年的夏天，達特茅斯學院拉開了人工智能(Artificial Intelligence)的序幕。麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nong) 等一眾(zhong) 年輕的科學家們(men) 首次提到：智能的任何其他特性的每一個(ge) 方麵都應被精確地加以描述，使得機器可以對其進行模擬。

曆經幾十年的探索，人機對弈、對話機器人、自動駕駛等AI成功案例紛紛出現，更多AI應用悄然進入人們(men) 的工作和生活。然而，研究者與(yu) 專(zhuan) 家對AI的理解和未來仍各有不同。來自米兰体育官网入口的程鋒、愛因互動的王守崑和亞(ya) 馬遜AWS的王世帥分別發表主題演講，展現了人工智能在多個(ge) 領域的最新實踐。

加大推力

身處人工智能的黃金時代，我們(men) 如何看待AI在半個(ge) 世紀中的跌宕起伏 ，又是什麽(me) 原因讓該技術實現突飛猛進?

沒有數據，機器就無法學習(xi) 。信息技術的快速發展與(yu) 普遍應用，為(wei) AI發展積累了寶貴的海量數據，讓算法可以大展拳腳。雲(yun) 計算帶來了強大的計算能力，改變了超級計算機對AI探索一枝獨秀的局麵。雲(yun) 計算是大數據分析的前提，降低數據提取過程中的成本。

對於(yu) 擁有數百萬(wan) 用戶的企業(ye) 聯絡中心，每天會(hui) 產(chan) 生海量的語音數據，長久以來缺少有效挖掘這些沉睡寶藏的工具。“要分析這些語音，首先要把非結構性的語音數據轉成結構性的文本數據，這其中就會(hui) 用到人工智能的語音識別技術，但因為(wei) 對計算處理效率的要求特別高，語音數據的挖掘與(yu) 利用一直未能成熟”，米兰体育官网入口人工智能產(chan) 品經理程鋒分析說，“直到2015年雲(yun) 計算的出現，提供了強大的算力支撐，語音數據的聚類分析才有所發展。”

“算力的提升確實能夠幫助我們(men) 訓練更複雜的模型”，愛因互動的王守崑對此深有感觸，在清華大學就讀期間，做一個(ge) 神經網絡模型最多隻能做三層，再增加層數會(hui) 降低運算效率，模型難以訓練。當時整個(ge) 實驗室20台機器加在一起訓練，也無法保證特別好的訓練效果。但現在一款售價(jia) 3000元手機具備的算力，都要比當時整個(ge) 實驗室的算力高。

亞(ya) 馬遜AWS的王世帥認為(wei) ，AI熱潮起始於(yu) 深度學習(xi) ，而深度學習(xi) 的基礎是雲(yun) 計算。由斯坦福大學舉(ju) 辦的圖像識別大賽，參賽者們(men) 根據1000萬(wan) 張圖片進行模型訓練，最終以識別準確率評獎。2014年，有人用15層的神經網絡模型一舉(ju) 奪得桂冠。到今天，已經有人訓練出150層的神經網絡模型。雲(yun) 計算的廣泛應用，讓超級算力的獲取變得更加容易，不需要像過去那樣，先集成一批機器設備，為(wei) 算力做很多複雜的前期準備。

飛向天空

天高任鳥飛，AI也需要找到自己的天空。專(zhuan) 注機器人對話的愛因互動，將AI的落地場景率先瞄準在銀行金融領域，因為(wei) 不涉及實體(ti) 交互，金融是一個(ge) 由數據往來構成的行業(ye) ，銀行業(ye) 的數據化和信息化發展程度相對領先，數據資源多，具備AI落地的基礎。

在聯絡中心領域，AI作用更加突出，成為(wei) 提取分析語音數據的必不可少工具。程鋒認為(wei) ，AI主要有兩(liang) 個(ge) 場景，呼入場景和呼出場景。在呼入層麵，通過AI來優(you) 化運營管理，持續提升企業(ye) 對外服務能力。

主要的場景應有有：智能IVR、智能知識庫

智能IVR：相信我們(men) 都有過給企業(ye) 客戶熱線打電話打經曆，你打電話谘詢某公司客服，首先聽到的是一段標準的語音，接著就是語種選擇，接著業(ye) 務選擇，再接著業(ye) 務細分選擇，最後可能聽了老半天得到的就是一段官方的對話。自己的問題還是沒有得到解決(jue) 。倒不如直接選擇人工，解決(jue) 的快。這個(ge) 時候我們(men) 的智能IVR能通過語音識別和自然語言處理，快速並且高效的理解你的需求，並通過該公司業(ye) 務係統的智能知識庫，進行關(guan) 鍵詞檢索，鎖定該業(ye) 務的答案，並通過TTS、係統錄音或者最原始的短信將當前業(ye) 務的答案發送或者觸達給你。

在呼出場景下，實現智能營銷，通過轉寫(xie) 分析語音數據，充分挖掘潛藏的客戶需求。包括營銷過程中的話術推薦，這些都是建立在智能質檢和智能知識庫的基礎之上的。米兰体育官网入口的人工智能係統同時更注重無效客戶識別，通過識別無意向的客戶，降低騷擾標記的同時，提高座席產(chan) 出效率。

未來AI還會(hui) 在哪些行業(ye) 有所突破。人工智能落地首先是在語音層麵，因為(wei) 語音離人最近也最直接，大家都喜歡用語音去做一些更有效率的事情。除了語音層麵，AI還可以在圖像識別技術，或在替代人工基礎重複的工作場景下發揮作用。

AI已經可以察“顏”觀色，但要想聽懂“弦外之音”，仍然任重道遠。同一圖像，人和計算機的理解層麵是一致的。同一張圖片，同一個(ge) 像素，人類和機器的理解不存在跨越。通過強大的算力圖片表達的意思剝離出來不難。但對於(yu) 聲音語言，尤其是語境語義(yi) 的理解，計算機的處理方式和人類的處理方式是完全不一樣的。在AI領域流傳(chuan) 著一句論斷：自然語言處理是人工智能皇冠上的一顆明珠。等到AI能夠真正理解人類語言，並正確處理各種問題，這時的人工智能才擁有真正的智能、真正的意識。

與人為善

“在聯絡中心行業(ye) ，AI的應用越多，人會(hui) 越來越少嗎，或者說已有的員工會(hui) 越來越懶嗎?”不止是程鋒，從(cong) 事人工智能相關(guan) 行業(ye) 的人，或多或少都會(hui) 被問到“AI是否會(hui) 代替人工”的問題。

但AI的應用不會(hui) 讓人變得懶惰，反而會(hui) 愈加勤快。以聯絡中心為(wei) 例，AI更多起到監督管理的作用，幾個(ge) 質檢員要監管幾千座席規模的聯絡中心，問題難以精準定位，但有了AI的輔助，很多基礎繁複的質檢工作都可以由機器快速完成，人能夠更專(zhuan) 注於(yu) 管理優(you) 化，而非質檢過程本身。AI也會(hui) 降低人力成本，以前需要很多人去做一件事情，現在有了AI，機器的超級算力能代替許多人同時工作的效率，一定程度上會(hui) 減少人力。

比如：一個(ge) 50——100人之間的中等規模呼叫中心，一般公司需要安排2-5個(ge) 質檢人員，從(cong) 大數據來看，一天的質檢數據其實也就是話務量的3%-5%，而且這是建立在理論基礎之下的，如果在實際中，效率可見是非常低的。在這種情況之下，大多數的公司都是采用抽檢的方式，無法做到100%全量質檢。

而人工智能技術就可以很好的解決(jue) 這個(ge) 問題。具體(ti) 是先通過技術轉成文本，然後依托大數據進行關(guan) 鍵詞匹配，這樣就能夠清楚的知道整個(ge) 呼叫中心現場的話務質量統計和趨勢，同樣這樣可適用於(yu) 單個(ge) 話務員的話務質量分析。而米兰体育官网入口的智能質檢係統更優(you) 一步，可通過關(guan) 鍵詞快速定位需檢錄音，一方麵節省了質檢的時間，另一方麵也節省了質檢的費用。

當然了，人工智能的成效還不盡人意，AI當前實現的能力與(yu) 企業(ye) 的期望還存在差距。以程鋒的智能質檢項目為(wei) 例，語音識別率是亟待解決(jue) 的問題。通過雙軌錄音標注係統、人工標注、機器學習(xi) 、行業(ye) 建模等方式，持續優(you) 化語音轉寫(xie) 精準度。效果肯定是越來越好的，成本也會(hui) 越來越低，據第三方權威機構GARTER的評估，到2020年止，全球85%的呼叫中心將會(hui) 進行數字化變革。智能機器人將依托於(yu) 強大的技術力進入到另外一個(ge) 更成熟的階段。

“我們(men) 所看到的是技術能快速彌補業(ye) 務所需。長遠來看，AI這條技術曲線是不是足夠高，是不是能快速達到客戶預期，如果兩(liang) 條曲線能夠快速融合，我認為(wei) 眼前障礙都不是障礙”，王守崑說。

隨著越來越多的質檢項目入駐米兰体育官网入口，我們(men) 也將通過客戶的需求不斷的迭代我們(men) 的AI產(chan) 品，真正意義(yi) 上的為(wei) 客戶創收!

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