千牛頭條：今年雙11，小蜜取得了什么樣的一些成績？
空無：雙11是一個成交的高峰，比日�？赡軙�10倍甚至幾十倍的增長，服務量也同樣如此。不光是我們平臺的服務，商家的服務也是，很多的商家服務在當天都是有10倍增長，但是他不可能招這么多人，所以客服會遇到很大的瓶頸。
其實小蜜當時也是因為雙11的場景而誕生。從開始淘寶天貓對消費者的服務，一直到現(xiàn)在店小蜜幫商家提供服務，其實雙11都是我們要發(fā)揮巨大作用的一個特別的時候。
千牛頭條：我們有好幾個小蜜系列的產(chǎn)品，簡單介紹一下現(xiàn)在的產(chǎn)品體系是怎么樣的，分別適用于什么樣的場景？
空無：從2015年我們開始建立阿里小蜜，這是第一個小蜜，實際上到現(xiàn)在，我們已經(jīng)是一個小蜜家族了，已經(jīng)有很多很多的小蜜在幫助阿里，幫助商家去服務。現(xiàn)在最重要的是，我們會有三個體系：
第一個是如何讓阿里的各個業(yè)務，能夠去更好的服務他的用戶，像我們的淘寶、天貓、優(yōu)酷、大麥、盒馬、飛豬，其實這些業(yè)務本身的規(guī)模很大，而且也在快速發(fā)展。他們的客服的需求如何智能化，都是我們小蜜最主要發(fā)揮作用的場景。
第二個是店小蜜，大概從2016年開始，給到我們現(xiàn)在幾百萬的商家去使用。當然現(xiàn)在我們的用戶量還在不斷的上升。其實商家的痛點是非常明顯的，所以店小蜜是專門針對商家，幫他服務消費者的一個智能服務產(chǎn)品。
第三個是從今年開始，我們又開始新探索的一塊，叫云小蜜。還是基于阿里小蜜和店小蜜體系，因為我們沉淀了這一套AI的智能對話的基礎(chǔ)技術(shù)能力，這套能力其實也可以賦能給今天我們阿里云生態(tài)的這些企業(yè)，還有政府各個單位，這個生態(tài)現(xiàn)在也是剛開始，也在發(fā)展階段。
包括我們現(xiàn)在的一些針對電商，因為他既會有淘寶、天貓的店鋪，也會有自己的一些其他渠道，包括自己的官網(wǎng)、APP，他也需要這種智能服務、產(chǎn)品能幫他打通。所以我們會把店小蜜和云小蜜一起去打通，解決電商體系內(nèi)的消費者問題，也會幫他解決電商以外的問題。
其實這幾個月，剛剛上線的給星巴克的，就是一個很典型的場景，既在淘系內(nèi)，現(xiàn)在正在開始要點外賣這樣的一些場景出現(xiàn)。同時我們現(xiàn)在也正在承載他自己的官網(wǎng)的一些智能服務。
從阿里小蜜服務于平臺自己，到店小蜜服務上下的生態(tài)，再到云小蜜，可能服務的是整個更廣泛社會上的主體。
千牛頭條：客服這個領(lǐng)域，具有非常強的領(lǐng)域的屬性，需要掌握一個領(lǐng)域的知識。我們是怎么樣把這些知識教給小蜜，以及讓他能夠最后跟消費者去互動和對話，讓小蜜具有智慧的？
空無：像人工智能技術(shù)，這幾年下來，應該是非�；馃岬�，很多企業(yè)都在嘗試，其實真正能夠去商業(yè)化落地的產(chǎn)品現(xiàn)在還是不太多的。但是客服這個場景呢，首先他的需求是非常明確的，是一個剛需。第二個他本身就已經(jīng)有很多數(shù)據(jù)沉淀在這里，比方是過去人工客服他已經(jīng)有很多的跟用戶的對話的這種數(shù)據(jù)，這個是最關(guān)鍵的機器學習可以去學習的數(shù)據(jù)。
但是對于我們今天的，在電商平臺上、零售領(lǐng)域里，如何做好像小蜜智能客服的機器人？其實很重要的還是需要把電商的數(shù)據(jù)能夠應用起來，比方說像我們的商家，他在平臺上所有的這些商品的數(shù)據(jù)、訂單、物流記錄、參加所有活動的數(shù)據(jù)，小蜜都會學習到，他真正像有一個大腦，既會學習人工客服所有的聊天記錄，去不斷優(yōu)化他的算法模型。同時也會針對結(jié)合這些店鋪自有的一些數(shù)據(jù)，不只是一個對話機器人，而能夠更完整的去回答商業(yè)的問題。
千牛頭條：我們看到韓都衣舍關(guān)于店小蜜使用的分享，中間有一個特別重要的概念，智能訓練師。他的這個智能是什么？他需要掌握什么樣的一些技能？
空無：大概在兩年前我們剛開始做店小蜜，在2016年，那時候我們只有9個商家，當時在我們的種子商家像森馬、小米、耐克還有蘋果，我們選擇了幾個比較熱門的行業(yè)。
那個時候我們剛開始其實是跟這9個商家一起來共創(chuàng)店小蜜。但是就會發(fā)覺，整個店小蜜的使用成本還是蠻高的，對于這些商家來說，其實他的最大的優(yōu)勢是他如何經(jīng)營這個店鋪，如何去營銷，這個是他最擅長的。但是如何使用一個智能商品，他們是非常缺乏經(jīng)驗的。
所以在那個時候，我想到了一個概念，叫人工智能訓練師。我覺得商家如果有這樣的人，能夠代替我們由算法工程師必須做的一部分職責，那么就可以讓店小蜜在更多的商家中去運用。
因為我們當時針對這9個店鋪，其實很多的工程師，包括算法工程師，科學家會撲進去，針對他的店鋪、針對行業(yè)去做一些深度的優(yōu)化。但是如果更多的商家怎么辦？更多的行業(yè)怎么辦？因為我們?nèi)藬?shù)也是有限的，而且也非常昂貴。
而我們的客戶、商家，他有一些自己的群體，非常懂自己的業(yè)務知識，懂店鋪的活動、規(guī)則，還有流程。那么如果我們提供工具，提供一套培訓體系，能夠給到這些人，然后讓他們?nèi)ネ瓿梢徊糠诌^去由算法工程師去做的工作，包括一些數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)的標注，數(shù)據(jù)的校驗，還有對整個效果的分析，整個閉環(huán)迭代的訓練。這個過程完全我們是可以通過把一些工具開放出來之后，讓商家的一部分人去使用。
那先給什么人使用呢？一線小二。其實他們客服做得很好，商業(yè)知識也特別不錯。我們可以讓商家選出這樣的人，成為人工智能訓練師，幫助我們的人工智能變得效果更好，更加智能。
他們唯一的目標，就是針對我們最終店小蜜這種AI產(chǎn)品的效果去負責，提升他的轉(zhuǎn)換率，提升他的解決率。
千牛頭條：店小蜜發(fā)展到今天，從我們的角度出發(fā)，希望接下來能夠為商家，在店小蜜場景下帶來什么樣的功能的優(yōu)化和提升？
空無：目前人工智能其實主要還是承載一些比較簡單的，相對比較重復的、比較標準化的服務。在他們的算法能力上，智能能力上，是我們團隊花最大力氣需要去提升的一個點。
最后我們會有兩個指標去看店小蜜給到的價值：一個就是轉(zhuǎn)化率，商家都很關(guān)心的；第二個我們內(nèi)部叫做解決率，商家可能叫轉(zhuǎn)人工率，這兩個指標其實他反映了一個是體驗，一個是效率或者叫成本。這兩個東西他其實并不是說一定是矛盾的，兩個指標都是可以去做不斷的提升。
我們的目標就是通過更智能的服務，在提升體驗的同時，提高效率。我們希望有一天，我們的轉(zhuǎn)化率可以遠遠高于人工客服的轉(zhuǎn)化率。
