遠(yuǎn)傳觀點(diǎn) | 智能交互的溫度

　　遠(yuǎn)傳副總經(jīng)理陳昀發(fā)布《智能交互的溫度》主題演講，剖析、探索智能交互在技術(shù)、能力、生態(tài)、人機(jī)四個(gè)融合，共創(chuàng)服務(wù)智能化，共建美好客戶體驗(yàn)。

　　我們從很多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中可以清晰的了解到，人工智能技術(shù)正在與各種傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合，更智能的機(jī)器、網(wǎng)絡(luò)、交互技術(shù)，讓大規(guī)模的場(chǎng)景應(yīng)用落地進(jìn)入黃金期，各個(gè)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來。人工智能企業(yè)應(yīng)用在兩個(gè)領(lǐng)域，圖像與語音發(fā)展最快、占比也最大，分別占了45%和22%，整體占比60%以上。因此，擁有海量語音的客服中心站在了風(fēng)口浪尖，智能客服成為人工智能技術(shù)較早實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的行業(yè)，成為人工智能在語音領(lǐng)域的主戰(zhàn)場(chǎng)。

　　同時(shí)，我們也看到消費(fèi)者和企業(yè)對(duì)人工智能應(yīng)用實(shí)踐也是充滿了熱情，埃森哲對(duì)中國消費(fèi)者的調(diào)查，70%以上的消費(fèi)者希望不要用和人說話的方式解決問題，希望企業(yè)能用更科技手段服務(wù)于我；根據(jù)麻省理工的數(shù)據(jù)也顯示，全球已有90%的公司將AI整合達(dá)到客戶服務(wù)互動(dòng)中。有預(yù)測(cè)，到2021年，地球上助手的數(shù)量會(huì)和人一樣多，人們會(huì)越來越傾向于向機(jī)器人尋求情感上的幫助，智能服務(wù)正在成為標(biāo)配，趨勢(shì)已不可逆。

　　雖然智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展起來，但是人工智能在客服中的應(yīng)用中，也面臨著很多挑戰(zhàn)。一是，實(shí)際效果與心理期望的落差。我們總是期待機(jī)器人像科幻片里那樣，與人能夠無障礙的溝通，而實(shí)際發(fā)現(xiàn)機(jī)器人總是沒有我們想象中聰明；當(dāng)客戶問題一旦超過限定的范圍，或者場(chǎng)景變得復(fù)雜，結(jié)果難以讓人滿意。二是，落地成本高，投入產(chǎn)出比低，本來希望通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)降本增效，但實(shí)際實(shí)施過程中研發(fā)投入大、附加成本高，需要更多人去維護(hù)機(jī)器，以及大量的后期學(xué)習(xí)成本，給廣泛應(yīng)用增加了門檻。因此，我們客服人從欣喜、期待，到迷茫，甚至懷疑，我們所期待的幸福為什么和我們想象的不一樣，我們是不是應(yīng)該繼續(xù)等待？機(jī)器人能否替代人工客服成為爭(zhēng)議性話題。

　　搞智能化不是軍備競(jìng)賽，提升服務(wù)能力，不在于圍繞智能產(chǎn)品轉(zhuǎn)，不在于升級(jí)花樣繁多的功能，重點(diǎn)還在知識(shí)、體驗(yàn)、運(yùn)營，我認(rèn)為關(guān)鍵在于四個(gè)融合：

　　1、技術(shù)融合：智能化應(yīng)用不僅是簡(jiǎn)單的算法，更多的是多技術(shù)結(jié)合、行業(yè)與客戶特征結(jié)合去打造更完美的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

　　2、能力融合：集技術(shù)、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)為一體的智能中臺(tái)是大勢(shì)所趨，智能服務(wù)大腦將極大幫助我們降本增效。

　　3、生態(tài)融合：智能社會(huì)只有共生才有出路，單槍匹馬不如共創(chuàng)共享，集智創(chuàng)新才能不斷提升智能服務(wù)的客戶體驗(yàn)。

　　4、人機(jī)融合：機(jī)器的目的不是替代人，而是增強(qiáng)人的能力，人工智能時(shí)代很可能要求我們跟機(jī)器合作的能力，超過跟人合作的能力。我們要研究的不是人替代機(jī)器，而是人怎么更好的和機(jī)器合作。

　　01 技術(shù)融合

　　1、多技術(shù)結(jié)合，整體發(fā)展

　　大部分信息化產(chǎn)品符合長(zhǎng)板效應(yīng)，有個(gè)技術(shù)特別強(qiáng)，就能脫穎而出；但交互產(chǎn)品明顯短板效應(yīng)，因?yàn)槿巳私换ンw驗(yàn)是很綜合的，人機(jī)交互大家會(huì)用人人交互的體驗(yàn)去衡量，所以需要有各方面技術(shù)去綜合實(shí)現(xiàn)，如：我們都想做到人人交互體驗(yàn)，實(shí)際上人機(jī)交互做的再接近于人，還是可以通過很多細(xì)節(jié)被發(fā)現(xiàn)是機(jī)器人，還是有欠缺的，除非人機(jī)交互做到?jīng)]有任何短板。因此，我們也發(fā)現(xiàn)，目前頭部企業(yè)發(fā)明專利、算法技術(shù)，大部分集中在應(yīng)用領(lǐng)域。智能客服應(yīng)用也一樣，價(jià)值抓手不僅僅是簡(jiǎn)單的算法。需要有語義、語音、圖像、數(shù)據(jù)等多種算法技術(shù)和多種應(yīng)用技術(shù)結(jié)合，幫助智能客服應(yīng)用產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，并形成快速業(yè)務(wù)落地能力。比如：如一通機(jī)器人服務(wù)電話的實(shí)現(xiàn)，需要ASR、TTS、NLP等多技術(shù)，以及多輪交互、情緒分析、聲紋驗(yàn)證等應(yīng)用技術(shù)，才能打造出良好的客戶體驗(yàn)。

　　2、智能決策能力進(jìn)步

　　目前，業(yè)內(nèi)我們普遍認(rèn)同的關(guān)于智能決策的觀點(diǎn)，把機(jī)器人從輔助決策到無人決策分為5級(jí)。從弱人工智能的意義上，計(jì)算機(jī)只是我們研究心靈的工具，能輔助人類更好的工作。所以傳統(tǒng)的決策系統(tǒng)，更多的是輔助工具，如傳統(tǒng)的BI、在線輔助機(jī)器人等，更多是把數(shù)據(jù)、字段等關(guān)鍵指標(biāo)分析、展現(xiàn)，給決策人做參考。大多數(shù)通過搜索方式實(shí)現(xiàn)FAQ問答，缺少綜合考慮上下文及處理復(fù)雜場(chǎng)景能力，不能完全的解決各類問題。但是強(qiáng)人工智能就不同了，認(rèn)為計(jì)算機(jī)并不只是工具而已，而是有可能成為一個(gè)真正的心靈，能夠像人類一樣理解和認(rèn)識(shí)這個(gè)世界。目前技術(shù)比較好的企業(yè)正在接近4級(jí)的技術(shù)水平，強(qiáng)智能決策已可以實(shí)現(xiàn)，可以做到輔助學(xué)習(xí)下的自主決策。在業(yè)務(wù)不發(fā)生變化時(shí)候，可以根據(jù)可以根據(jù)事先約定的條件進(jìn)行決策。這也是當(dāng)下我們正在這個(gè)階段不斷創(chuàng)造新的應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)然，我們也都在期待技術(shù)的進(jìn)一步突破，機(jī)器的100%自學(xué)習(xí)自決策的真正實(shí)現(xiàn)。

　　3、聚焦行業(yè)場(chǎng)景化

　　基于多技術(shù)結(jié)合和智能決策當(dāng)下的發(fā)展階段，技術(shù)融合的第三個(gè)重要方面是聚焦行業(yè)的場(chǎng)景化。

　　大家都知道AI三要素算力+算法+數(shù)據(jù)。這里想扯開去說一下數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能太重要了。吳軍博士對(duì)于數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能的分析理論我很贊同：他把人類思維模式分成3個(gè)階段，仿生思維、機(jī)械思維和數(shù)據(jù)思維。人類進(jìn)步起源于仿生學(xué)。但當(dāng)人類開始設(shè)計(jì)飛機(jī)的時(shí)候，也想模仿鳥一樣煽動(dòng)翅膀，結(jié)果失敗了。而萊特兄弟發(fā)現(xiàn)飛行靠的是空氣動(dòng)力，他們用機(jī)械思維發(fā)明了飛機(jī)，而不是仿生思維。但機(jī)械思維有一個(gè)大前提，它默認(rèn)這個(gè)世界的所有事物都是有規(guī)律的，有因果關(guān)系的，比如牛頓萬有引力。但漸漸人們發(fā)現(xiàn)，世界本身就存在著極大的不確定性，不是所有事情都能用機(jī)械思維來解釋。比如，以前研究人工智能的科學(xué)家也認(rèn)為，機(jī)器如果要有智能，就得像人腦一樣思考，所以，都是設(shè)計(jì)各種算法來模擬大腦的思考過程，但這就像讓飛機(jī)拍翅膀一樣，根本行不通。

　　但隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，海量數(shù)據(jù)給一直困擾人工智能發(fā)展的難題提供了解題辦法，智能問題被轉(zhuǎn)換成了統(tǒng)計(jì)學(xué)問題，這就是計(jì)算機(jī)的強(qiáng)項(xiàng)了?；ヂ?lián)網(wǎng)讓數(shù)據(jù)量以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，可以某種程度上代替因果關(guān)系，讓我們直接找到問題的答案，機(jī)器的智能水平也就獲得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最重要的思維變化，就是從單純的機(jī)械思維轉(zhuǎn)變到大數(shù)據(jù)思維。所以，當(dāng)下計(jì)算機(jī)所能實(shí)現(xiàn)的人類智能，其實(shí)就是計(jì)算和推理的智能。

　　再回歸到我們智能業(yè)務(wù)場(chǎng)景本身，大家可以看到上面兩張類似不少，這是銀行、汽車客戶的兩個(gè)典型的業(yè)務(wù)流程圖曲里拐彎的，這也是當(dāng)下AI提供能力的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)其實(shí)就是與行業(yè)、業(yè)務(wù)結(jié)合的客戶畫像、流程邏輯、知識(shí)圖譜等大量的信息。因此，我們說算法不等于價(jià)值，算法+數(shù)據(jù)、+業(yè)務(wù)才有價(jià)值。AI與業(yè)務(wù)結(jié)合，每個(gè)行業(yè)在服務(wù)提升上，都可以有深入研究應(yīng)用空間。不僅僅解決簡(jiǎn)單重復(fù)性的問題，也能解決復(fù)雜的、創(chuàng)造性的智能交互場(chǎng)景。比如抽油煙機(jī)、比如教育。

　　因此，我們需要回歸以客戶為中心，實(shí)現(xiàn)用戶服務(wù)體驗(yàn)的升級(jí)的本質(zhì)，不是一味追求算法技術(shù)，通過與產(chǎn)品、流程、業(yè)務(wù)融合的方式，解決企業(yè)的核心痛點(diǎn)和問題。技術(shù)更多是一種輔助手段，智能軟硬件產(chǎn)品是一種工具，需要實(shí)現(xiàn)工具化向服務(wù)化的升級(jí)。

　　02 能力融合

　　傳統(tǒng)的信息化系統(tǒng)建設(shè)過程像傳統(tǒng)的房子建造模式先打地基，在地基上砌房子，都是從0開始建設(shè)，效率低成本高；但中臺(tái)是搭積木，據(jù)統(tǒng)計(jì)搭積木式的建房效率提升4倍，軟件企業(yè)中臺(tái)模式建設(shè)信息化系統(tǒng)，效率提升在50%以上。最傳統(tǒng)的建筑模式，全部是煙囪式系統(tǒng)，業(yè)務(wù)墻、數(shù)據(jù)墻嚴(yán)重，一些原本可以快速提供的用戶服務(wù)，卻需要多重對(duì)接，無法快速落地產(chǎn)品方案，耗費(fèi)很大的成本和極長(zhǎng)的時(shí)間。同時(shí)，一個(gè)原本可以共用的服務(wù)，被不同部門重復(fù)建設(shè)。中臺(tái)模式，實(shí)現(xiàn)模塊化、搭積木。

　　2019年是中臺(tái)被行業(yè)所共同認(rèn)識(shí)和認(rèn)知到，對(duì)于智能化系統(tǒng)建設(shè)的重要意義，可以說是中臺(tái)的元年。能力融合的中臺(tái)，能夠極大幫助企業(yè)提升效率、降低成本。關(guān)于智能客服中臺(tái)的設(shè)計(jì)，我們認(rèn)為可以由技術(shù)、AI、數(shù)據(jù)、通訊等平臺(tái)組成，AI-算法能力，數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)能力，客服還需要是通訊能力，由中臺(tái)來一體化提供智能交互所需要的所有能力。在此之上，搭建圍繞智能客服的應(yīng)用能力，業(yè)務(wù)中臺(tái)可以提供先進(jìn)的產(chǎn)品與應(yīng)用，開放給生態(tài)合作伙伴，共同為客戶提供服務(wù)，提升行業(yè)的整體能力。

　　智能中臺(tái)也能為行業(yè)客戶提供服務(wù)，在企業(yè)級(jí)應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn)總結(jié)起來可以有：

　　1、數(shù)據(jù)復(fù)用，產(chǎn)品復(fù)用。我們有顧慮不愿意去過多嘗試多種智能應(yīng)用，主要是數(shù)據(jù)重復(fù)建設(shè)成本高，中臺(tái)可以幫助我們降低整體的建設(shè)和維護(hù)成本，低成本去嘗試和創(chuàng)新更多的應(yīng)用。一套流程邏輯和知識(shí)圖譜，通過智能中臺(tái)可應(yīng)用到多個(gè)產(chǎn)品，如智能語音、在線機(jī)器人、智能助手等。如：我們服務(wù)的一個(gè)廣電企業(yè)，前期客戶上了智能質(zhì)檢，花了大量精力投入形成的底層數(shù)據(jù)，再想上語音和文本機(jī)器人，如果傳統(tǒng)模式重復(fù)建設(shè)、數(shù)據(jù)成本極高，智能中臺(tái)能夠很好的解決這個(gè)問題。

　　2、在中臺(tái)上，可以對(duì)企業(yè)的服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理和統(tǒng)一調(diào)配決策，促進(jìn)所有服務(wù)數(shù)據(jù)的回籠、迭代和閉環(huán)，有效提升服務(wù)能力。

　　3、中臺(tái)能夠建立起統(tǒng)一知識(shí)圖譜（知識(shí)圖譜是將企業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的問題解析對(duì)應(yīng)為知識(shí)，并將知識(shí)信息變成網(wǎng)狀互聯(lián)的圖譜），實(shí)現(xiàn)智慧服務(wù)知識(shí)大腦，企業(yè)級(jí)AI知識(shí)庫。

　　這就是融合各種能力的中臺(tái)，能夠幫助我們避免重復(fù)建設(shè)，降低成本，推動(dòng)智能應(yīng)用的快速發(fā)展。

　　03 生態(tài)融合

　　智能服務(wù)是一種體驗(yàn)，是一種綜合技術(shù)能力的體現(xiàn)。IBM也提出，到2050年前不會(huì)有通用型AI出現(xiàn)。因此，我們發(fā)現(xiàn)懂技術(shù)、算法、數(shù)據(jù)、各個(gè)行業(yè)、業(yè)務(wù)，一家企業(yè)很難實(shí)現(xiàn)，沒有廠商有能力憑一己之力服務(wù)好所有的客戶。同時(shí)，基于目前的技術(shù)做機(jī)器人企業(yè)大都還在燒錢過程中，在螺旋式上升階段，也是洗牌的過程。這就需要我們做AI的企業(yè)長(zhǎng)期沉浸技術(shù)研發(fā)，同時(shí)要比更了解B端市場(chǎng)的需求和變化，甚至比B更了解C端用戶的變化，并且加以引導(dǎo)，否則很快會(huì)被淘汰出局。

　　因此，生態(tài)肯定比單槍匹馬要好。智能技術(shù)提供商+行業(yè)集成商+客戶，能夠真正去實(shí)現(xiàn)能力的提升，成本的降低。

　　智能社會(huì)只有共生才有出路，在這個(gè)復(fù)雜多變的環(huán)境中，幾乎每一個(gè)企業(yè)都沒有辦法獨(dú)善其身，我們一定跟更多人關(guān)聯(lián)在一起。我們必須要有一個(gè)協(xié)同的力量，幫助新的價(jià)值被確定下來，創(chuàng)造一個(gè)新的命運(yùn)的共同體。

　　04 人機(jī)融合

　　經(jīng)過近幾年智能應(yīng)用的實(shí)踐，以及對(duì)人工智能技術(shù)越來越清晰的認(rèn)識(shí)，從人學(xué)習(xí)機(jī)器的語音，到機(jī)器學(xué)習(xí)人的語音，人機(jī)融合已經(jīng)不是新的話題，但到底怎么分工？怎么能實(shí)現(xiàn)1+1大于2？這個(gè)話題相信的接下來很長(zhǎng)一段時(shí)間，我們?cè)趹?yīng)用實(shí)戰(zhàn)領(lǐng)域值得不斷去探討。

　　1、機(jī)器做什么？

　　現(xiàn)在很多機(jī)器能做的事，比如：智能輔助、智能監(jiān)管；智能交互、數(shù)據(jù)分析；解決準(zhǔn)確性，響應(yīng)效率。很多事能超越人類，比如下圍棋，預(yù)測(cè)股市、房?jī)r(jià)、可以讀片，比專家還準(zhǔn)確。那是不是完全放手讓機(jī)器去做決定就行了呢？

　　和大家分享一個(gè)美國的出行服務(wù)公司優(yōu)步就出過一次狀況。當(dāng)時(shí)紐約剛剛發(fā)生恐怖襲擊，在場(chǎng)的人們都希望盡快離開現(xiàn)場(chǎng)。優(yōu)步的算法看到突然間在紐約出現(xiàn)了大量的叫車需求，就自動(dòng)啟動(dòng)了限時(shí)加價(jià)系統(tǒng)。機(jī)器根本不知道發(fā)生了恐怖襲擊，自動(dòng)啟動(dòng)加價(jià)系統(tǒng)，一下子引發(fā)了很多人的抗議。優(yōu)步在事后緊急調(diào)整了算法，在是否決定啟動(dòng)限時(shí)加價(jià)機(jī)制之前，增加了一個(gè)步驟，也就是人的審核。

　　優(yōu)步的這一案例恰恰凸顯了目前機(jī)器的短板。機(jī)器智能只能感知到設(shè)計(jì)者讓它感知的訊息。因?yàn)閮?yōu)步在設(shè)計(jì)算法時(shí)從來沒有讓機(jī)器隨時(shí)了解紐約市的突發(fā)新聞，機(jī)器不可能在決策中考慮到發(fā)生恐怖襲擊這一因素，人卻可以馬上判斷出在這種情況下，優(yōu)步如果加價(jià)帶來的負(fù)面影響有多大。比較一下人和機(jī)器的差別，就不難發(fā)現(xiàn)，人可以同時(shí)接收并處理大量來自不同感官的訊息，判斷出最關(guān)鍵的訊息。還能分析判斷看似無關(guān)信息之間的關(guān)聯(lián)性，快速做出反應(yīng)。這是機(jī)器一時(shí)半會(huì)兒絕對(duì)無法趕超的。

　　2、人做什么？

　　人的溫度機(jī)器暫時(shí)無法取代，人的工作將回歸情感，創(chuàng)造客戶感動(dòng)?？头戆炎⒁饬性诟咛魬?zhàn)性、創(chuàng)造力的問題；去解決那些沒法預(yù)測(cè)的問題；以及客戶心理分析等。如：讓機(jī)器人做人不到的事，如全量質(zhì)檢，如知識(shí)庫人類的腦容量永遠(yuǎn)趕不上機(jī)器；讓人做機(jī)器人做不到的事，如投訴安撫客戶情緒等。另一個(gè)方面，隨著適齡勞動(dòng)力銳減，用工成本增加，人的服務(wù)也將是享受不起的人工服務(wù)，人工客服物以稀為貴注定會(huì)服務(wù)于超級(jí)客戶。

　　所以人與機(jī)器主流的協(xié)作形式用一個(gè)英文術(shù)語來形容就是Human in the loop，也就是人仍然保留在機(jī)器與人協(xié)作的閉環(huán)之中。在大多數(shù)情況下讓算法和人工智能做決策，有時(shí)候也可以加入人的判斷，必要時(shí)候人可以否定或者糾正機(jī)器的決定。優(yōu)步的做法體現(xiàn)了人機(jī)協(xié)作將會(huì)被廣泛應(yīng)用的版本。機(jī)器成為主角，人作為輔助，在大多數(shù)情況下機(jī)器去直接操作，但是人仍然保有否決權(quán)，可以糾正機(jī)器的低級(jí)錯(cuò)誤。

　　人工智能時(shí)代很可能要求我們跟機(jī)器合作的能力超過跟人合作的能力，過去，我們比誰能更好地融入到人群社會(huì)里，未來可能看誰更能跟機(jī)器合二為一。

　　遠(yuǎn)傳帶著15年始終在客服領(lǐng)域深耕，憑借對(duì)客服的深刻理解，不斷創(chuàng)新，從運(yùn)營管理專家到全媒體客服到智能交互再到數(shù)據(jù)價(jià)值運(yùn)營。我們正在著力研究人工智能技術(shù)在客服領(lǐng)域的應(yīng)用，在能源、銀行、政務(wù)、汽車等多個(gè)行業(yè)有非常多的應(yīng)用案例，也積累了一定的經(jīng)驗(yàn)。從單一領(lǐng)域到多場(chǎng)景深度，不斷創(chuàng)新交互技術(shù)+產(chǎn)品+行業(yè)積累解決方案能力，我們和我們的客戶一起，致力于打造有溫度的智能服務(wù)場(chǎng)景，我們的愿景就是智能交互讓服務(wù)更便捷！

　　暢想未來，如果說我們客服行業(yè)是人工智能在語音領(lǐng)域應(yīng)用的先驅(qū)者、寵兒，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，智能交互將很快實(shí)現(xiàn)更廣闊的服務(wù)場(chǎng)景，比如：人工智能造就新零售帝國，智能技術(shù)將在智能無人門店、智能客服、AI導(dǎo)購、智能開店與營銷決策、智能化購物體驗(yàn)等實(shí)現(xiàn)全方位的應(yīng)用；包括在社區(qū)、政務(wù)、醫(yī)療、教育等非常廣泛的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)不斷的創(chuàng)新。

　　5G會(huì)為客服帶來更多的模式提升服務(wù)，包括視頻客服、ARVR、全息客服……，我們所能想象到的，比如沉浸式的體驗(yàn)可以讓服務(wù)前置，讓客戶足不出戶可以看房、試衣、問診、教學(xué)……，客服中心將不再是客服中心，而成為企業(yè)在未來的服務(wù)營銷虛擬世界主戰(zhàn)場(chǎng)，就如當(dāng)初我們想不到4G帶來的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，5G更有我們現(xiàn)在還想象不到的突破，讓我們拭目以待。

　　AI一定會(huì)大步向前，應(yīng)用還有賴于各行業(yè)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，需要技術(shù)、能力、生態(tài)、人機(jī)多方面的融合，共同探索，不斷創(chuàng)新！