912億的全天銷售額背后需要多少人來解決用戶的疑問，需要成倍增加嗎?螞蟻金服科學(xué)家說，不需要，用人工智能會(huì)做得更好。事實(shí)上，由于還包含了更多線下場景、商家以及人與人之間的支付，雙11當(dāng)天螞蟻金服的支付量遠(yuǎn)超912億，與此同時(shí)也經(jīng)歷了500多萬人次的咨詢，但有趣的是94%以上的咨詢都通過手機(jī)里支付寶客戶端中虛擬的“我的客服”解決，比如螞蟻花唄的人工介入率只有不到1%。
也就是說真正回答用戶疑問的，是由螞蟻金服集團(tuán)、阿里巴巴集團(tuán)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)打造的人工智能機(jī)器人客戶大軍，包括了MyRobot、服務(wù)寶等幾項(xiàng)核心人工智能技術(shù)。
據(jù)了解，雙11當(dāng)天，螞蟻金服客戶中心整體服務(wù)量超過500萬人次，其中自助服務(wù)承接占比94%，客服人員的精力集中在處理疑難個(gè)案。這被客服人員稱之為是近年來最為輕松的一個(gè)雙11。
當(dāng)用戶通過支付寶客戶端進(jìn)入“我的客服”后，人工智能開始發(fā)揮作用，“我的客服”會(huì)自動(dòng)“猜”出用戶可能會(huì)有疑問的幾個(gè)點(diǎn)供選擇，這里一部分是所有用戶常見的問題，更精準(zhǔn)的是基于用戶使用的服務(wù)、時(shí)長、行為等變量抽取出的個(gè)性化疑問點(diǎn);在文字交流中，則通過語義分析等方式獲得關(guān)鍵信息再給予匹配。由于不斷積累擴(kuò)大的樣本庫以及持續(xù)調(diào)優(yōu)的算法模型，使得交流中不再是傳統(tǒng)的機(jī)械應(yīng)答，有了“人味”。
據(jù)悉，服務(wù)寶問題識(shí)別模型的CTR準(zhǔn)確率大幅提升，在花唄等業(yè)務(wù)上，機(jī)器人問答準(zhǔn)確率從67%提升到超過80%。而比如NLP(自然語言處理)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了客戶中心。據(jù)阿里云iDST自然語言研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人初敏介紹，目前系統(tǒng)已經(jīng)能夠做到把大量常規(guī)、重復(fù)性的服務(wù)自動(dòng)化，如呼叫中心的錄音文件自動(dòng)轉(zhuǎn)化成文本。有了文本，企業(yè)就能更容易地監(jiān)控服務(wù)質(zhì)量、發(fā)掘用戶聲音、實(shí)現(xiàn)安全過濾等等。
螞蟻金服客戶中心負(fù)責(zé)人云長表示，“客戶中心按照業(yè)務(wù)增長來同步擴(kuò)展人力是不可行的，這是工業(yè)時(shí)代的思維。必須要解放人，去做一些更重要的事情，比如說開發(fā)人工智能技術(shù)去服務(wù)用戶。”
可能很多人仍舊很難想象客服會(huì)是一個(gè)技術(shù)含量很高的行業(yè)，但智能客服項(xiàng)目的技術(shù)負(fù)責(zé)人、螞蟻金服首席數(shù)據(jù)科學(xué)家漆遠(yuǎn)表示，“當(dāng)前的準(zhǔn)確率和自助服務(wù)率還只是開始，隨著智能客服項(xiàng)目的進(jìn)一步開展，人工智能技術(shù)會(huì)幫助客服更自動(dòng)化更精準(zhǔn)更有溫度。將來支持客服的主力會(huì)是科學(xué)家團(tuán)隊(duì)。”
漆遠(yuǎn)2005年在麻省理工大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，并在美國普渡大學(xué)擔(dān)任終身教授，在他的帶領(lǐng)下，螞蟻金服正在建立一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，將機(jī)器學(xué)習(xí)引入到各個(gè)領(lǐng)域之中。
