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AI时代企业服务智能化管理

发布时间:2019-06-27 00:39 来源:未知 编辑:admin

  之前分享过的5篇文章,主要讲述了本人4个月的AI转型学习历程,当时还没做过AI相关的产品。目前我在一家创业公司负责创新类的产品团队,从0到1打造了4款AI产品并相继落地。本文分享了我们在企业服务智能化管理方向的探索,关于:智能化管理都面临哪些痛点?针对这些痛点有哪些解决之道?B端客户在AI产品的认知上有哪些误区,以及团队如何实现敏捷进化。

  AI在企业服务中已经得到了广泛应用,其中“智能管理”的产品定位与“智能客服”有明显的差别。

  通过关键词模版、正则表达式对客户和坐席的会话日志进行分析,生成文本质检报告。在此基础上前置一层 ASR和声学特征检测,可生成语音通话的质检报告。但这类实现方式在准确率、泛化能力和运营有效性上都存在明显瓶颈。

  很多客户找到我们说想要更换质检系统,原因是老系统要维护关键词模版,效率低下,还容易出现漏命中、误命中的情况。这些痛点恰恰可以靠深度学习来弥补,比如:用 RNN 实现语义理解,用 CNN、RNN 实现声学和文本的情感分析,用 CNN、Bi-LSTM 实现 VAD(语音活动检测)。

  监督学习依赖标注数据,初始化阶段需要一定的人力投入。但长期来看 AI 训练师的投入会逐步递减,整体 ROI 远超专家系统。

  基于深度学习的 B 端产品能否取得成功,不仅取决于神经网络等底层技术,很大程度上取决于工程化、产品化和运营的成熟度。模型效果可以决定产品的下限,而运营有效性、用户体验、交付和售后服务则决定了产品的上限。

  客户拿到产品后,大量的训练数据需要人工标注,规则策略需要人工编写,Badcase 需要人工核查,效果调优需要人工操作。高门槛、高频的人工操作,已经成为 B 端 AI 产品的最核心痛点。为了解决这一痛点,我们做了两件事:

  例如:数据标注、深度学习训练平台、语义快速教育、新语义发现、语义智能消歧以及模型调试等工具,尽最大可能减少维护的难度。

  将运营过程中的经验、方法论沉淀成《智能管理运营手册》,详细描述智能冷启和持续运营的 5 个阶段。它可以作为指导教材,帮助 AI 训练师有坡度、有温度地掌握工具,帮助企业牢牢守护住运维 ROI。

  随着企业对风控、质控的要求越来越高,事后质检很难满足时效性的需求。所以培训机器人和坐席助手两种产品形态就应运而生,它们分别补全了事前培训和事中人机协同的环节,配合智能质检覆盖了整个坐席服务的周期。

  回顾一下智能管理这四个发展阶段:从专家系统到深度学习,从穷举式运维到智能化运维,从事后质检到全周期服务管理,共发生了三次质变。

  目前在智能管理方向上,绝大多数厂商处于第一阶段,第二阶段的厂商不到3家。只有1家公司能提供三款闭环产品 + 基于深度学习的语义理解 + 智能化运维工具包,并支持标准化交付。

  See 的定位是对坐席与客户的通话录音、文本会话进行质检分析。其模块包含质检引擎、分角色的工作台(人工抽检、客服申诉、复审、训练师)和数据统计等功能。质检引擎包含 12 个维度的分析算子,帮助质检员实现更加精准的质控。

  See 的分析引擎支持十几种算子,除了关键词、正则、RNN、情绪等文本算子以外,还支持语音情绪、语速、抢话、静音等声学算子。初始化阶段会有一定的 AI 训练师投入,后期业务方每周只需要投入少量时间即可完成调优工作。

  Pal 的定位是坐席的智能助手,在电话服务过程中为客服坐席提供人机协同能力。包括合规管理、流程导航、用户画像、话术推荐、智能表单和一键直达等功能,帮助提升业务效率、降低上岗门槛,提升营销转化。

  客服坐席在通话过程中会伴随大量业务操作,比如工单系统、CRM。好的产品是用完即走的,Pal 如何以贴心助手的角色融入到场景中呢?

  我们为它设计了三种模式:隐藏模式、简单模式和完整模式。只有当坐席需要的时候,各项功能才会冒出来与坐席交互,多数情况下在后台就自动完成分析过程。

  Learn 的定位是对新手或者有短板的坐席进行场景仿真练习。客服行业人员流动率非常高,传统的老带新培训模式效率较低,老员工的耐心有限,但机器人是不知疲倦的。

  以上就是三款产品的介绍,智能管理是一套闭环的解决方案:Learn 在服务前帮助学员达到上岗门槛;Pal 辅助坐席完成实时人机协同,并将语音流、实时分析结果给到 See 做进一步的挖掘;See 输出坐席画像、将优质案例和反面案例给到 Learn 做为课件和题目的参考素材,并根据坐席能力短板推荐课程和考题。三款产品贯穿客户服务的全流程,实现了数据的高效复用。

  做产品创新的团队,需要主动承担起定义标准、解释标准和推广标准的责任。我们为智能管理制定了一套验收标准,包含功能模块、效果指标、用户体验等三个方面。项目实施的过程中,客户会收到详细的自测验收报告。

  关键词是精准匹配,优势是可解释性,配置后立即生效。RNN 有更强的泛化能力,局限是不可解释,无法做可控的调优(AI 训练师可以凭借经验做一定的优化)。举个例子:当 ASR 转译出错的时候,用关键词匹配就很难正确命中。

  关键词和正则更依赖用户对业务的理解,需要人工梳理出关键词;而 RNN 的训练数据主要来源于生产系统的会话日志,后期的维护效率也比关键词高 1.5 到 2 倍。

  开头语、结束语、礼貌用语、禁用语就很适合用专家系统,例如「你好,很高兴为您服务」,这种讲话的定式很容易用正则来穷举。但像【客户表达不满】这种相对发散的语义,叙述方式灵活多变,更适用 RNN 来匹配。

  为了分析 RNN 和关键词的取舍问题,我们拿实际落地的项目做了些研究。在确保质检引擎准确率≥90% 的前提下,寻找效果最优的匹配逻辑,不刻意偏重使用关键词或 RNN。结果某基金公司有 80% 的质检规则使用 RNN+关键词,10% 的规则纯用关键词,10% 的规则用声学算子;某新能源车企的 33 条质检规则都同时使用 RNN 和关键词;其他项目大多数规则也是两种算子共存。

  最终结论是:关键词决定了质检水平下限,RNN 决定了质检水平的上限。过度依赖其中的一种,都是产品不够成熟的表现,二者互相结合才能做出好的效果。

  除了算子的选取,影响质检引擎效果的因素还有很多,比如分类体系、语料歧义、数据量、数据粒度、话者分离等。在讲智能管理发展阶段的时候,我提到了运营有效性和方法论。通过《智能管理运营手册》和行业数据积累,可以帮助客户完成高效的智能冷启和持续运营。

  B 端产品最终也是给人用的,我们在打造智能管理的过程中,很多场景体验都按照 C 端的标准。

  例如 Pal 坐席助手的 5 个模块有相互独立的触发条件,流程上相互照应,交互体验和谐统一。

  例如智能管理将实时、事前和事后的三个场景衔接贯通,共用分析引擎和训练数据;质检分析结果回流到培训系统中,形成服务闭环。

  例如机器人的 TTS 播报略显生硬,如果用录音来代替,交互的感受就更有温度。同时也减少调用 TTS 服务的时间,还能砍掉 TTS 的成本;在 VUI 逻辑中,我们加入了容错轮次,给坐席一次重说的机会,避免了学员的尴尬。

  在技术选型上,也需要忠于用户体验。对于偏流程化、目的性强的语音场景,业界一般用任务型来实现。但培训机器人和智能外呼的角色完全对调,我们反复推敲了二者的差异性,最终决定只引入任务型的设计思想,没有拿外呼的 NLP 方案来生搬硬套。

  有人提出要用机器代替人去扛营销转化率,其实营销是一门体现情商和柔性技巧的学问,连人类都未必能扛得住营销转化率。在营销场景中,机器辅助人的可落地性远远强于机器人代替人。如果一定要用 Bot 直接做营销,可以尽量避免过于发散的场景,截取一段相对收敛的流程用任务型来实现。

  就连大家津津乐道的 Alpha Go,也是挑选了收敛的围棋场景,在既定规则内最大化发挥出计算性能的优势。深度学习的根基是统计学,神经网络的抽象层级还比较浅。相比于人类,AI 不具备背景常识,更没有自我意识和感情,不要苛求它去做特别深刻的逻辑推理。

  技术实力的确是落地的核心基础,但发展到一定规模后,产品运营、后端资源、服务能力会成为商业化成功的关键。即便是拥有超强算法能力的 AI 巨头,也没有精力做好每个细分领域的产品。各种算法模型从实验阶段到工程化、产品化、规模化交付再到口碑运营,中间有太长的路要走。

  任何厂商都可以对外宣称自己拥有某项 AI 技术,但产品的落地依托于真实的投入与沉淀。很多客户都没意识到这一点,也很难分辨出厂商之间的真正差距在哪里。其实到底有没有,拉出来遛一遛就知道了。

  分享个小技巧:让厂商实际操作数据标注、模型训练和模型调用的流程,证明自己有基于深度学习的智能运维工具。然后看这套工具是否跟产品系统融合统一,给到用户的交互界面是否友好。如果这些都满足,就说明产品相对成熟,技术也差不到哪里去。

  现在有很多 AI 厂商过度渲染深度学习的优势,也有更多专家系统的厂商攻击深度学习冷启动周期的弊端,其实这些都是有局限性的无意义对比。比如:智能管理场景的最优方案,就是通过专家系统+深度学习的多维算子叠加来实现。并不绝对依赖于某一种技术,同时也能确保运维的效率。鼓吹其中的任何一种,都是产品不成熟的表现。

  关键看场景的重合度,比如智能管理的 3 款产品之间有部分模型可以复用,而外呼机器人跟智能质检的模型就无法强行复用。客户想要复用模型,其本质诉求无非就是降本升效。我们假设模型真的可以复用,也就只提升了 1 倍的运维效率,依然无法应对新业务的迭代,而我们提供的【新语义发现】+【快速教育】工具却可以将运维效率提升 10 倍以上。

  会话轮数从来都不是考核 Bot 交互能力的指标,关键是多轮会话的目的是要完成一项清晰的任务,还是完成一通闲聊?如果是为了完成任务,就要将场景尽可能收敛,交互路径尽可能缩短。聊的越久,越容易出错。

  最后是一些关于敏捷的思考。我们团队是公司的一个产品研发小组,在 18 年 3 月上线 月上线 月上线 月份做出其他创新型产品,奔跑速度已经不弱于互联网公司。

  快速裂变的过程中,蒙眼狂奔一定会掉链子,关键看如何坚守克制与取舍。我国的 toB 大环境下很难避开定制化,如何寻找标准化与定制化的平衡点呢?

  做产品必须要敢于接受直逼灵魂的拷问。这是个不缺脑暴的时代,模糊、发散的 idea 并不值钱。只有当我们对核心细节做到入微操控,推演出金字塔尖的东西时,才可能做出核心竞争力。

  然后,组件化思维非常重要,通用的 AI 能力应该趁早被抽象出来,以便后期快速复用到新的 AI 产品上。

  同时,敏捷进化只靠内部团队远远不够,更需要群智效应和创造力赋能。群智效应是指业务方、厂商一起贡献智慧;创造力赋能是指价值传递过程中,给到客户的不仅是工具本身,更包含驾驭工具、探索新事物的能力。客户与合作伙伴的创新型探索,也可以倒逼产品的进化。

  目前 AI 行业竞争非常激烈,各公司的保密工作都很到位。外界对 AI 公司有强烈的好奇心,希望能得到业内的更多分享。AI 公司也渴望通过更多合作来获取数据、打磨场景,提升业务纵深能力和规模化落地能力。

  产品和业务本质上是共生关系,脱离业务的 AI 产品就是没有灵魂的躯壳,如果业务方和 AI 公司都持有更加开放的心态,大家坐下来深入探讨场景,就一定能挖掘出有价值的解决方案。

  人人都是产品经理(是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位服务产品人和运营人,成立8年举办在线+期,线+场,产品经理大会、运营大会20+场,覆盖北上广深杭成都等15个城市,在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一起成长。

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