由CTI論壇(www.yshhuang.com)主辦的2018中國客戶(hù)體驗創(chuàng )新大會(huì )于2018年10月18日在深圳益田威斯汀酒店盛大開(kāi)幕。本次會(huì )議以“人工智能技術(shù)引領(lǐng)客服行業(yè)迭代升級”為主題。小水智能副總裁張寧應邀出席此次會(huì )議并發(fā)表題為《語(yǔ)音機器人場(chǎng)景化應用》的主題演講。張總主要從趨勢分析、用戶(hù)訴求、應用場(chǎng)景和面臨挑戰四個(gè)維度來(lái)講解了小水智能以及語(yǔ)音機器人這個(gè)行業(yè)所面臨的困難和積極的因素。在呼叫中心領(lǐng)域、運營(yíng)商領(lǐng)域、保險領(lǐng)域、汽車(chē)行業(yè)等，用小水智能機器人替代一部分重復勞動(dòng)，這是小水智能的定位。小水智能希望在得到認可的同時(shí)可以與大家共同推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新，并達成更多合作。
張寧：大家下午好！我是小水智能的張寧。其實(shí)我是第一次來(lái)這個(gè)論壇，但實(shí)際上我是一個(gè)通訊老兵，至少在15年以上，可能與剛才那位毅航的李總也差不多。今天我是很榮幸小水智能讓我來(lái)做一個(gè)主題的分享，我會(huì )在幾個(gè)維度來(lái)介紹一下。
我主要從趨勢分析、用戶(hù)訴求、應用場(chǎng)景和面臨挑戰四個(gè)維度來(lái)講解一下我們的小水智能包括語(yǔ)音機器人這個(gè)行業(yè)所面臨困難的和積極的因素。我們小水智能是一家致力于數據生態(tài)AI效果解決方案提供商，這是我們的定位。
這是一個(gè)整個(gè)行業(yè)趨勢，我們看客戶(hù)軟件的市場(chǎng)，大概在100億的規模以上，這個(gè)是存量市場(chǎng)，增量市場(chǎng)會(huì )特別巨大，大概在500-850億的規模口，我們定義在呼叫中心領(lǐng)域、運營(yíng)商領(lǐng)域，保險領(lǐng)域、汽車(chē)行業(yè)，我們會(huì )用小水智能機器人去帶一部分重復勞動(dòng)，這是我們的定位。
這是我們所認為的趨勢，AI效果營(yíng)銷(xiāo)的趨勢。什么是效果營(yíng)銷(xiāo)？我們認為效果營(yíng)銷(xiāo)就是精準營(yíng)銷(xiāo)+個(gè)性化的服務(wù)。首先我們會(huì )在大數據，用大數據來(lái)做用戶(hù)精準的定位和數據洞察。然后我們會(huì )用語(yǔ)音機器人、AI技術(shù)來(lái)做用戶(hù)數據的收集，用戶(hù)意向的整理，用人工做跟進(jìn)和轉換，最后我們用用戶(hù)管理系統來(lái)進(jìn)行效果分析和用戶(hù)關(guān)懷，包括再營(yíng)銷(xiāo)的管理。
另外一個(gè)趨勢我們認為，AI正在整合全媒體營(yíng)銷(xiāo)，包括線(xiàn)下和線(xiàn)上的媒體，線(xiàn)下包括一些實(shí)體店，線(xiàn)上包括電商、社交網(wǎng)站、垂直社區，還有一些視頻網(wǎng)站等等。我們認為整合線(xiàn)上和線(xiàn)下資源，小水智能要實(shí)現全媒體的全營(yíng)銷(xiāo)的覆蓋，為分散的用戶(hù)提供統一的營(yíng)銷(xiāo)管理平臺。
這是我們認為的另一個(gè)趨勢，整個(gè)行業(yè)我們認為偏向漏斗形的服務(wù)趨勢，這也會(huì )大大降低整個(gè)人員的工作成本，提升效率。慢慢逐漸會(huì )以互動(dòng)服務(wù)逐漸取代人工服務(wù)。
其實(shí)剛才講了那么多趨勢，現在我們說(shuō)一下用戶(hù)的訴求到底是什么？我們小水智能一直認為用戶(hù)的訴求就是要精準，好的用戶(hù)體驗和傳遞有價(jià)值的產(chǎn)品。用戶(hù)都是需要獲得真正有需要的信息。所以我們整個(gè)行業(yè)遇到的一些，之前也提到一些投訴、騷擾，我們認為這跟數據的不精準有很大的關(guān)系，我不需要的產(chǎn)品當然不需要你來(lái)給我推銷(xiāo)。另外一個(gè)用戶(hù)需要獲得更好的體驗活動(dòng)，現在做運營(yíng)機器人的廠(chǎng)家也很多，我們覺(jué)得其中的質(zhì)量還是良莠不齊，我們希望用最好的用戶(hù)體驗來(lái)給用戶(hù)提供服務(wù)。另外用戶(hù)希望看到的是真正有價(jià)值的產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)，我們會(huì )通過(guò)精準的大數據分析，來(lái)推向客戶(hù)真正能幫助到它的一些產(chǎn)品，這是我們客戶(hù)的需求。
另外這是一個(gè)企業(yè)痛點(diǎn)的分析，大家都知道企業(yè)有一個(gè)降本增效的需求，現在的企業(yè)招人難，不光是呼叫中心，像我們了解的教育機構也同樣有這樣的問(wèn)題，教育行業(yè)也逐漸像人力密集型在轉換，這也是他們最大的痛點(diǎn)。我們基于這塊幫助他們來(lái)做整個(gè)降本增效一些方面的改進(jìn)和優(yōu)化。
這是小水智能的幾個(gè)服務(wù)領(lǐng)域，主要它是外呼的機器人和接待機器人。外呼機器人我們主要做一些意向篩選，客戶(hù)找回，問(wèn)卷調查，世界營(yíng)銷(xiāo)、滿(mǎn)意度回訪(fǎng)等等，像催收在保險行業(yè)都得到應用實(shí)踐。像問(wèn)卷調查在汽車(chē)領(lǐng)域大量使用。有一家汽車(chē)的集成商，大概在700家4S店，我們做了機器人的問(wèn)卷服務(wù)，現在的效果還是非常好。原來(lái)看到的數據大概每天是3-5輪的會(huì )話(huà)場(chǎng)景，但是我們用機器人來(lái)說(shuō)反而提升了問(wèn)話(huà)的輪次。
另外一個(gè)是接待機器人，我們認為是呼入機器人，我們主要應用于客戶(hù)接待、售后服務(wù)、投訴咨詢(xún)，包括我們小水智能自己內部理解的叫呼叫說(shuō)明書(shū)，幫助客戶(hù)解決一些應用場(chǎng)景上的說(shuō)明書(shū)的問(wèn)題。
這是我們小水智能倡導的個(gè)性化的服務(wù)。小水智能會(huì )以人為本，建立ID自然平臺，實(shí)現跟各方數據的互通，我們用AI提供更好的服務(wù)。現在我們其實(shí)給很多的像電商，一些傳統的產(chǎn)品的平臺，都幫助他們做體系化的一套效果營(yíng)銷(xiāo)體系，大數據的定位，然后AI的篩選，人工的跟進(jìn)，推向不同產(chǎn)品的用戶(hù)端。
這是我們教育行業(yè)的一個(gè)案例，很典型。我們通過(guò)大數據的用戶(hù)洞察，分析用戶(hù)的屬性，從而找到一些共性的數據，然后定位到我們的目標群體，通過(guò)AI機器人，外呼營(yíng)銷(xiāo)，包括用戶(hù)關(guān)懷，后續，我們現在有兩種做法，大家都知道機器人不能實(shí)現真正的轉化，需要通過(guò)人工，我們是兩種方式，一種在線(xiàn)直接轉人工，另一種通過(guò)線(xiàn)下轉人工。
這是保險行業(yè)的一個(gè)合作案例，主要是兩方面，一個(gè)是營(yíng)銷(xiāo)，一個(gè)是失聯(lián)修復。很多人群可能經(jīng)常換號，在運營(yíng)商是無(wú)法定位的，我們跟運營(yíng)商做一個(gè)聯(lián)合，通過(guò)身份證的ID找到相應的號碼，當然這需要相關(guān)的保險公司運營(yíng)商的授權處理，我們通過(guò)這種方式，用AI來(lái)進(jìn)行欠費催繳。我們通過(guò)大數據為保險公司提供用戶(hù)拉新。
這是一個(gè)典型的跟保險公司的合作案例，保險公司的電銷(xiāo)平臺會(huì )分流，一部分走人工方式，另一部分會(huì )走機器人的方式，通過(guò)配置自動(dòng)外呼，時(shí)間、地點(diǎn)、機器人參數，啟動(dòng)外呼。有意向的會(huì )推動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)坐席，在溝通的過(guò)程中，我們可以通過(guò)語(yǔ)音識別，找到相關(guān)的問(wèn)題提示給我們的客服專(zhuān)員，進(jìn)行一個(gè)銷(xiāo)售的輔助。
這是醫療行業(yè)的，我們現在跟很多醫療機構包括藥企有這樣的合作，我們拿到需求之后，幫它做一些用藥的回訪(fǎng)，包括服務(wù)的調查。另外我們也跟衛計委產(chǎn)生合作，我們幫它做健康情況的篩查。
這是運營(yíng)商的合作案例。這個(gè)運營(yíng)商的合作案例也是通過(guò)小水智能來(lái)做營(yíng)銷(xiāo)外呼，它是結合機器人外呼+人工轉換來(lái)結合，做一些套餐的升級，欠費催繳等等的業(yè)務(wù)，另外我們也會(huì )做欠費用戶(hù)，包括續費催繳。
剛剛講了那么多場(chǎng)景和案例，實(shí)際上其實(shí)也遇到了很多問(wèn)題。我們在落地實(shí)踐過(guò)程中遇到了很多問(wèn)題，包括在NLP，口語(yǔ)、具體的分詞，上下文的匹配都會(huì )對我們的識別產(chǎn)生比較大的挑戰。另外在A(yíng)SR領(lǐng)域也在提升的階段，像方言的問(wèn)題，方言在還多地方也做過(guò)實(shí)踐，尤其在西南和西北地區，無(wú)論你的機器人怎么用普通化交流，它依然用方言。現在我們正在做一個(gè)專(zhuān)利的申請，我可以通過(guò)這種人說(shuō)的話(huà)進(jìn)行采樣，從而去確定它用哪一種方言引擎，這個(gè)我們已經(jīng)在部署和實(shí)踐，并且正在走專(zhuān)利的過(guò)程。另外還有背景噪音，大家知道背景噪音對ASR是比較大的挑戰，相關(guān)的很多設備雖然能做一些背景噪音的消除，但是從另一方面來(lái)講，它增加了機器的響應效率，這個(gè)大家有所了解的。所以現在我們在做這個(gè)權衡，背景消除和相應速率我們做一個(gè)權衡。
我們如何去解決和逐步提升產(chǎn)品落地中遇到的問(wèn)題呢？我們在NLP主要做一些數據訓練，做一些統計模型，做一些大概率的統計模型事件。另一方面我們在產(chǎn)品設計下工夫，讓更多的問(wèn)話(huà)過(guò)程更加明確。在識別這塊，有很多是硬件廠(chǎng)商要做的問(wèn)題，包括軟件廠(chǎng)商也會(huì )做一些噪音消除，結合語(yǔ)義理解來(lái)做。所以我們整個(gè)的現在在面臨的挑戰方面，我們做的主要方式是技術(shù)結合產(chǎn)品的方式。
另外一塊我們就是一路走來(lái)，從去年年底產(chǎn)品上線(xiàn)，到今年大概跑了一年，小水智能機器人也碰到了很多樣的問(wèn)題，包括我們現在認為整個(gè)機器人處于發(fā)展的階段，很多時(shí)候我們的定制化開(kāi)發(fā)，占了整個(gè)項目的20%-30%，還是比較高的比重，尤其是大客戶(hù)方面，周期都比較長(cháng)。但是我們覺(jué)得現在這種不代表以后不能把它形成標準化，我們未來(lái)逐漸會(huì )向這個(gè)階段做一個(gè)過(guò)渡，減少定制化開(kāi)發(fā)的過(guò)程，提升標準化率。
我們現在其實(shí)也在實(shí)現，我們在做機器人大市場(chǎng)，我們會(huì )讓更多行業(yè)的熟悉的人，各種專(zhuān)家的人幫我們來(lái)制作話(huà)術(shù)，定制流程，從而提供給一些有需求的公司和企業(yè)，實(shí)現企業(yè)和開(kāi)發(fā)者打通的橋梁，我們機器人大市場(chǎng)下半年會(huì )面世。
整個(gè)就是我今天跟大家的分享，謝謝大家。
