CTI論壇總經(jīng)理秦克旋視頻專訪Genesys大中華區(qū)高級方案咨詢專家尹徐
CTI論壇：各位CTI論壇網(wǎng)友大家好，這是2018年中國呼叫中心及企業(yè)通信大會視頻采訪現(xiàn)場，我們今天有幸的請到了大中華區(qū)高級方案的咨詢專家尹徐來參加我們的視頻專訪，請尹總跟我們網(wǎng)友打一聲招呼。
尹徐：各位CTI的論壇網(wǎng)友大家好。
CTI論壇：人工智能在聯(lián)絡中心的應用目前從炒作期逐步走向成熟，您對于聯(lián)絡中心的技術(shù)發(fā)展與行業(yè)應用有深入觀察和自己獨到的見解，請介紹下AI在聯(lián)絡中心的應用領域有哪些？
尹徐：我覺得聯(lián)絡中心一個技術(shù)不斷演化，樂于吸收新技術(shù)并且應用于各個場景的一個行業(yè)，非常緊跟潮流。人工智能技術(shù)從炒作周期開始一直到現(xiàn)在大范圍推廣及成熟的應用期，我們發(fā)現(xiàn)人工智能在聯(lián)絡中心的應用大概會分成三個層面：前臺、中臺和后臺。
前臺就是客戶能看見的�？蛻裟芸匆娛裁茨兀看罅康目蛻艨赡軙f語音機器人和文字聊天機器人，這是用戶能夠感知到的。但什么時候什么場景讓用戶使用它？這是一個用戶決策的問題。人工智能在前端分成兩種渠道一種語音渠道、一種是數(shù)字渠道，再加上基于時間和業(yè)務的決策，這是人工智能在前臺的應用。
中臺也就是您之前說過的聯(lián)絡中心從開始的CTI以及后面的按技能分配或者路由分配。實際上現(xiàn)在大范圍在聯(lián)絡中心的應用都是基于路由分配原則，也就是說允許用戶自定義業(yè)務分配的邏輯，將電話或者是文字聊天迅速地分配給不同的資源，無論是語音機器人、人工座席還是文本機器人。它實際上是一種分配的機制，雖然是靈活可定義的，但是在設置好之后一般就是靜態(tài)不改了。人工智能可以在中臺發(fā)揮什么作用呢？不同的聯(lián)絡中心根據(jù)業(yè)務場景有不同的業(yè)務指標，有的關(guān)注于滿意度，有的關(guān)注于首次問題解決率，有的關(guān)注來電有效接通率，有的關(guān)注催收結(jié)果，人工智能就會根據(jù)不同的業(yè)務結(jié)果找到最合理的優(yōu)化方向，這是一個人工智能在中臺的使用邏輯。
后臺其實更聚焦于人工智能如何在運營管理上發(fā)揮作用，就好比之前上海易谷網(wǎng)絡岳總說到不僅僅有人工智能還應該有智能人工，我們希望人工智能不是宣傳那樣可以取代人類，更希望它輔助座席服務，包括大量的智能知識庫系統(tǒng)，靜默座席系統(tǒng)，座席通話的語義分析，自動化質(zhì)檢，這些都是人工智能在后臺的應用。
還有一個趨勢，傳統(tǒng)人力資源優(yōu)化排班是基于精細算法，我們一直在持續(xù)關(guān)注人工智能，試圖將人工智能引入到排班軟件，希望未來在勞動力優(yōu)化方面有所建樹。因此前臺、中臺、后臺三位一體并不僅僅是說有了機器人就是人工智能，因為人工智能理論上是算法的具體應用，它的應用場景有很多種。
CTI論壇：實際上就是剛才講到，在后臺的包括排班，這實際上也是一個大量的學習過程，能夠提出更好的智慧型方案。
尹徐：對，因為我們傳統(tǒng)的排班聚焦于運營效率，人工智能最大的好處是它有效的區(qū)別了單一算法的單一維度結(jié)果。人工智能可以考慮更多的維度，因為有大量的數(shù)據(jù)可以進行學習，能夠提供多維度的結(jié)果預算。
CTI論壇：數(shù)據(jù)、渠道以及自動化的爆炸性增長，改變了客戶與企業(yè)的交互方式。所有企業(yè)都在探索人工智能的應用方法，以提升盈利水平。作為全球領先的全渠道客戶體驗（CX）和聯(lián)絡中心解決方案領袖，Genesys如何利用AI打造卓越的客戶體驗？
尹徐：實際上Genesys一直在關(guān)注聯(lián)絡中心的用戶體驗。當人工智能時代來臨的時候我們希望不僅僅是為了人工智能而人工智能。我們發(fā)現(xiàn)很多聯(lián)絡中心的技術(shù)人員包括用戶普遍的困惑地方就是人工智能做了什么，是不是加了一些語音或者文本機器人就叫人工智能？昨天碰見了一個客戶，說打造人工智能時代智能車聯(lián)網(wǎng)呼叫中心。什么意思呢？就是加上一個語音導航機器人？這也算是一種吧。但是它是不是有效的去提高用戶體驗呢？在這里Genesys更加關(guān)注的是將人工智能與人的智能有效的結(jié)合，所以我們推出混合AI，充分發(fā)揮人工智能、大數(shù)據(jù)以及靈活算法的優(yōu)勢，并結(jié)合聯(lián)絡中心的行業(yè)特點來為用戶提供最好的體驗。舉一個簡單的例子，我們用戶可能是從多個渠道進來，如果用戶問出一個問題，可能是需要一個很有經(jīng)驗的座席來回復他，但是如果最有經(jīng)驗的座席當前處于工作繁忙的狀況，常規(guī)的路由分配邏輯是幫用戶找到下一個可用座席，下一個座席雖然是能很短時間把電話接通，但是短時間電話接通并不代表有最好的用戶體驗。因此我寧可主動通知用戶，說我們稍后給你做語音回撥或者發(fā)短信通知、APP推送的方式，通過多渠道的方式告知用戶我們很尊重您的這一次交互，所以我們希望最好的座席來服務你。這不僅僅是為了縮短用戶等待時間，而是以用戶體驗作為一個準繩。我們覺得人工智能與后端的人工客服無縫集合的方向是提高用戶體驗。
在后端我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)大量的語音會有錄音系統(tǒng)，有錄音就會有質(zhì)檢系統(tǒng)，所以聯(lián)絡中心有一個固定的工種叫做質(zhì)檢員QA。傳統(tǒng)的質(zhì)檢系統(tǒng)是通過一些算法保證每一通電話，每一個座席至少有一些電話能夠被抽檢到，也能夠保證匿名抽檢交叉打分，但是還是基于邏輯規(guī)則。通過人工智能將所有的錄音轉(zhuǎn)成文字，通過關(guān)鍵字匹配或者語義理解的方式全量質(zhì)檢，這樣有效地降低人工的工作，但是并不是完全取消質(zhì)檢這一個工種，而是使質(zhì)檢更加精細化，也就是說當系統(tǒng)做完全量質(zhì)檢，由質(zhì)檢人員編注經(jīng)常出現(xiàn)的問題，豐富我們的知識庫，去尋找最優(yōu)秀的座席，找到一些用戶交互的規(guī)律和瞬時業(yè)務指向。
比如說之前有客戶新產(chǎn)品上市的時候，在上市第一周發(fā)現(xiàn)有大量的用戶反復打電話，在咨詢同一個關(guān)鍵詞，后端質(zhì)檢員發(fā)現(xiàn)這個熱詞上升速度非�？�，就把這個熱詞價值的信息提取出來進行分析，發(fā)現(xiàn)原來很多用戶他買這東西的初衷并不是為了這個產(chǎn)品本身的功能而是其中一個附加功能。這就好比海爾賣恒溫的飲水機，發(fā)現(xiàn)最后的目標市場居然是媽媽給孩子沖奶粉，一開始的初衷和最后的結(jié)果往往是想不到的，通過人的方法去從海量數(shù)據(jù)里面找出這個估計很難，因此人工智能是能有效的幫助質(zhì)檢人員提升工作效率并不是取代質(zhì)檢的工種。
Genesys把所有的技術(shù)最終都落到提升客戶體驗上來，因為我們發(fā)現(xiàn)就是說唯技術(shù)發(fā)展論是不可取的，在過去的信息浪潮中很多很優(yōu)秀的技術(shù)最后沒有得大范圍的應用，其實還就是歸結(jié)為一點就是沒有真正創(chuàng)造用戶價值。
CTI論壇：Genesys創(chuàng)新地推出了KATE方案將AI與人工服務混合，跨越整個客戶歷程、提升客戶體驗，實現(xiàn)企業(yè)目標。那么如何實現(xiàn)AI技術(shù)與人工服務無縫結(jié)合？兩者的工作邊界如何設定？
尹徐：通過實踐我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在大量的聯(lián)絡中心使用機器人，無論是文本或者語音機器人，習慣性就是將機器人前置，前置的意思就是用戶進來就可以直接聯(lián)絡到一個文本機器人或者說是一個語音的聊天機器人，希望通過全自助的方式對用戶提供服務，但用戶體驗并不會顯著上升。在KATE這方案中，第一關(guān)注點就是怎么樣能夠掌握用戶全周期，將語音機器人交互和人工交互能夠無縫的連接。比如客戶之前跟機器人聊天已經(jīng)聊了很長時間，最后轉(zhuǎn)人工，如果這個時候人工客服問您有什么事嗎？有什么可以幫到你？其實是一件讓人覺得很麻煩的事情。在過去的純?nèi)斯そ换r候，人工座席轉(zhuǎn)到人工座席都可以將數(shù)據(jù)帶過去，那么機器座席轉(zhuǎn)人工座席我們也希望把數(shù)據(jù)能夠帶過去。KATE基于用戶的交互歷史和用戶實時的數(shù)據(jù)無縫的遷移，這樣就會形成一個用戶歷程的過程，不僅僅是一個歷史交互，包括當前上一段機器人的交互以及語音的交互。
第二點就是什么時候決定從機器人轉(zhuǎn)人工，這個時候?qū)嶋H上有一個邊界，邊界就存在里面一個業(yè)務規(guī)則引擎，還是那一句話，您關(guān)注的業(yè)務結(jié)果是什么？解決率NPS還是業(yè)務指標，雖然可能最終的目的是相同的，但是它實際上是實現(xiàn)路徑還是有一些不一樣的。因為往往一個變量就會帶來其他變量的連鎖反應。比如說我想提高滿意度，那么可能增加很多的培訓成本，然后增加大量的座席，這個一定要達到一個平衡才可以達到的。所以我們在這里面就提出了一個叫做AI網(wǎng)關(guān)的概念，我們希望AI的資源與人工座席的資源通過網(wǎng)關(guān)，注意它并不是硬件，而是一種智能的業(yè)務規(guī)則引擎。傳統(tǒng)的語音識別，當我們打電話進來說的不是很標準的普通話時，在語音識別領域有一個參數(shù)叫做可信度，如果是可信度低的時候，一般在系統(tǒng)上通過IVR規(guī)則設定您按DTMF來輔助確定。一些銀行的電話轉(zhuǎn)賬或者查詢功能中你可以說人民幣也可以說美元，或者你也可以按1來選擇人民幣。伴隨著語音技術(shù)不停的發(fā)展，文本聊天機器人也會一樣的情況，所有的文本理論上都是都是一問一答式，雖然會結(jié)合上下文的檢索，但基本上還是我問你答，同樣答案也有準確度或者置信度的判斷，當置信低時AI網(wǎng)關(guān)必須介入，這樣就可以轉(zhuǎn)人工，轉(zhuǎn)人工坐席。這樣第一是無縫遷移，第二室希望人工能夠更好地訓練人工智能，這樣每一次交互都會給下一次交互提供更好的樣本數(shù)據(jù)能夠進行機器學習。所以我們的AI網(wǎng)關(guān)是做這樣一個邊界，就是說當機器人暫時還不能完全智能化回答用戶所有的問題時，它的邊界就在這里。
另外一個邊界是管理邊界，我們用戶的投訴調(diào)查錄音，那么如果投訴的是機器人呢？機器人告訴我這轉(zhuǎn)賬可以轉(zhuǎn)呀？這時候把機器人對話也納入管理邊界。這就涉及到業(yè)務報表。甚至未來都有可能將語音分析或者語音質(zhì)檢的技術(shù)也要應用于語音機器人，將文本分析應用于文本機器人，用戶并不關(guān)心機器人回復還是人工回復，都是代表公司、代表這聯(lián)絡中心向我提供幫助和提供回答。如果知識庫和規(guī)則設定有偏差，而這個偏差一定存在，這主要還是看各家AI實踐的能力。通常所說的AI都是一些通用的算法，當?shù)铰涞孛恳粋�聯(lián)絡中心具體場景是需要大量的人工來去訓練它，做所謂的參數(shù)調(diào)優(yōu)。所以我們可以看到最核心的業(yè)務往往最后還是用人工來去做的。所以我覺得技術(shù)上會存在這一種可能性。
CTI論壇：是，我也是第一次聽到對機器人進行質(zhì)檢和納入的。
尹徐：我們希望將機器人與用戶交互的數(shù)據(jù)也納入我們的管理范圍，同時通過報表能夠體現(xiàn)出來。
CTI論壇：好的非常感謝尹總，我們今天的視頻專訪基本上就到這里結(jié)束了，Genesys是在客服服務行業(yè)里的頂級廠商，我們也祝福他們在新的高科技變化的時代和波瀾壯闊的人工智能的時代取得更大的成績、取得更多的輝煌，謝謝。
尹徐：謝謝各位網(wǎng)友。
