您当前的位置是:  首页 > 新闻 > 文章精选 >
 首页 > 新闻 > 文章精选 >

弱人工智能时代,平安金服告诉你客服中心需要什么样的AI

2018-05-30 09:26:06   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  1956年,人工智能被正式确立为一门学科,人工智能按照发展程度将经历:计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。
  最初,我们希望让计算机具备像人类一样的记忆能力和计算能力。这一点很早便实现,并且全面超越人类,得以成为人工智能的基石。
  当计算智能发展到一定程度,我们需要机器人能够像人一样主动捕获外部信息,能够用“眼睛”看,用“耳朵”听。于是相应地出现了面部识别,声纹识别等技术,这属于感知智能阶段,也是我们当前所属的探索阶段。
  假如有一天,你能像钢铁侠命令“贾维斯”一样操纵机器人,说明机器人具备了像人类一样的学习和思考能力,并且能够独立作出决策并执行。这叫做认知智能。
  这一天的到来,才标志着“强智能时代”的开启。尽管半个世纪以来,人工智能有了飞速发展,但我们当前仍旧处在弱人工智能时代。
  在人工智能惠及领域里,客服行业无疑是最具代表性的行业之一。咨询量大,重复问题多,问题种类有限,这些行业痛点与机器人的特点完美契合。那么在弱智能时代,客服中心需要人工智能做到什么程度?客服中心需要的AI长什么样子?
  平安金服智能客服事业部兼创新应用部总经理余伟,结合过去几年平安金服的发展轨迹,给出了这些问题的答案。
  余伟认为,平安集团正在实行“金融+科技”双驱动的战略转型。在这个大战略下,本着对社会、客户、股东、员工负责的态度,个人和团队应当把市场当做检验工作的重要标准。对待人工智能,也应当如此。
  弱智能时代,“疗效”比“特效”要重要的多。我们不在乎科技感是否强,展示是否炫酷,只在乎能不能提升业绩,系统是不是好用。对此,余伟提出了三点看法:
  一、远程化、线上化是未来智能应用的技术基础
  早在2009年,平安就成立了银行远程项目,算是业界的先驱。那时候面临的主要问题是开户量大而柜台人员少,所以就集中资源选择做了开户业务、个人零售非现金业务等。当时还克服了最大的困难——实现开户的无纸化,仍旧是利用远程化技术手段替代了填表。
  远程视频功能算是远程化、线上化的一个分水岭。远程视频可以颠覆很多业务模式:最初业务员需要考虑各种交叉的内容和环节,而现在通过视频坐席得到了后台各种产品专业人员的支撑,单向通道的业务能够直达场景。业务员不再需要花费额外的精力去了解复杂的产品信息和专业术语,
  到了2010年,筹备成熟的远程视频平台上线,并嫁接到APP、微信公众平台等移动端设备,平安远程化实力进一步增强。受惠于此,平安证券开放了一户多开政策,整体业务水平也实现了高速发展。
  二、场景+模型+业务积累是商业价值的核心。
  技术的发展是整个行业的事,而数据的积累则是你自己的事。未来的技术一定会普遍开源,百度这么做了,科大讯飞也将尾随其后。对于业务方来说,各自领域里沉淀下来的场景、模型、数据才是未来最核心的东西,未来谁有场景,谁有数据,谁才有行业的发言权。
  知识库的维护是重中之重。知识库的实质就是各自领域核心技能和能力的积累。平安的所有坐席和内勤员工都在使用并不断完善知识库,知识库可以和机器人、导航以及语音交互做对接,永远把核心的东西沉淀下来。只要拥有行业最完备的知识库,然后把应用层面交给市面上通用的、最强的厂商,按照这个思路,那么在自己的领域永远都将立于不败之地。
  技术也很重要,只是比起数据的积累,权重有所降低。
  三、弱智能时代,强智能时代有不同的事要做
  技术革新时要加快业务模式的转变,技术瓶颈时要注重业务存量的积累。
  如果把人工智能技术比作飞机的话:
  没有技术的迭代,它终将被时代淘汰,只是时间长短的问题。没有业务模式的加持,它将难以应用到场景,创造商业价值。没有技术,飞机就是原始的发动机;没有业务,飞机就是难以实用的试验机。
  现阶段,人工智能不可能做到直接嵌入业务,快速实现价值。这需要磨合,需要用场景模拟,需要用数据训练,是一个持续的过程。即便到了强智能时代,智能参与程度大大提高,任何事情也不可能一蹴而就,取代人力也不会在一夜之间。
  当下,我们还是要把业务流程做好,把场景想清楚,维护好知识库,在沉淀积累的过程中促进技术的迭代,在AI的赋能下持续打造良好的业务生态环境。
  本着上述“技术+场景”的理念,平安科技与平安金服强强联合。最先进的深度学习算法结合海量业务场景、数据沉淀,使得平安集团旗下的智慧客服项目“平安客服云”在人工智能领域上有了非凡的建树。
  平安客服云将继续精耕人工智能领域,覆盖各行业客户服务场景,提供全套的智慧客户解决方案,引领更多企业开启智慧客服新纪元。
【免责声明】本文仅代表作者本人观点,与CTI论坛无关。CTI论坛对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。

专题