作為一名客戶(hù)服務(wù)行業(yè)多年的老兵，筆者也想湊湊這話(huà)題的熱鬧，抒發(fā)下個(gè)人淺見(jiàn)，和業(yè)界同仁共同探討這一全新職業(yè)帶給我們的思考，希望能讓讀者有所共鳴。

　　首先，我們從機器人訓練師這一新興職業(yè)的產(chǎn)生背景說(shuō)起。相對于“人-人”的傳統客服，智能客服本質(zhì)上是“人-機-人”的服務(wù)轉化和服務(wù)再輸出模式。因此，從某種意義上說(shuō)，智能客服的前半場(chǎng)是人對人的服務(wù)規則萃取并轉化的過(guò)程，后半場(chǎng)是汲取了規則的機器人輸出擬人化的服務(wù)交互。具體來(lái)講，就是要有一個(gè)相當于老師的角色，把人對人服務(wù)生成的非結構化數據，通過(guò)聚類(lèi)梳理出不同的服務(wù)場(chǎng)景對應的問(wèn)題和答案建立映射關(guān)系或配對規則，然后把規則“傳授”給機器人。機器人在與客戶(hù)互動(dòng)時(shí)對其輸入信息進(jìn)行判斷，并按照規則輸出標準化的專(zhuān)家服務(wù)。

　　在機器人訓練師“出道”之前，充當機器人老師的這個(gè)角色，主要來(lái)自數據標注人員。AI公司從客戶(hù)那獲取到的原始數據無(wú)法直接用于模型訓練，就由AI產(chǎn)品經(jīng)理先用相關(guān)工具簡(jiǎn)單處理，再交給數據標注人員進(jìn)行標注加工。但因為標注人員對數據的理解和標注質(zhì)量差異很大，導致整體標注工作的效率和效果都不夠理想。同時(shí)，AI公司在其細分領(lǐng)域內積累了大量數據，但這些數據在使用過(guò)后無(wú)法沉淀和復用，迫切需要一個(gè)兼備行業(yè)知識和AI思維的復合型崗位，通過(guò)積累細分領(lǐng)域通用數據來(lái)建立細分領(lǐng)域的行業(yè)壁壘，減少后續標注的工作量，提升機器人訓練的效率，為AI公司創(chuàng )造新的價(jià)值，而這更高階的能力要求，顯然超出了目前數據標注人員的能力范圍，于是機器人訓練師應運而生。作為智能服務(wù)領(lǐng)域的稀缺人才，機器人訓練師一躍成為行業(yè)新寵，并赫然出現在許多AI公司的招聘名單之中，成為一種炙手可熱的新職業(yè)。

　　那么，機器人訓練師這種新興職業(yè)到底是怎么定義的呢?根據業(yè)內專(zhuān)家的說(shuō)法，機器人訓練師的工作是通過(guò)分析產(chǎn)品需求和相關(guān)數據，完成數據標注規則的制定，最終實(shí)現“提高數據標注工作的質(zhì)量和效率”以及“積累細分領(lǐng)域通用數據”的價(jià)值。從工作內容和角色定位來(lái)看，他介于數據標注員和AI產(chǎn)品經(jīng)理之間。

圖1：機器人訓練師的工作內容和角色定位

　　關(guān)于機器人訓練師的工作職責，有著(zhù)如下的界定：一是制定數據標注規則。通過(guò)算法聚類(lèi)、標注分析等方式，從數據中提取行業(yè)特征場(chǎng)景，并結合行業(yè)知識，提供表達精準、邏輯清晰的數據標注規則，最終確保數據訓練效果能滿(mǎn)足產(chǎn)品的需求；二是數據驗收及管理。參與模型搭建和數據驗收，并負責核心指標和數據的日常跟蹤維護；三是積累領(lǐng)域通用數據。根據細分領(lǐng)域的數據應用要求，從已有數據中挑選符合要求的通用數據，為相同領(lǐng)域內的訓練數據（樣本）做積累和復用。

　　基于上述的工作職責界定，要想成為一名機器人訓練師，需要具備哪些方面的能力呢?參考業(yè)內權威機構的調研分析，筆者總結了機器人訓練師從業(yè)需要具備的能力素質(zhì)模型：

圖2：機器人訓練師的能力素質(zhì)模型

　　1、行業(yè)背景知識或經(jīng)驗：了解所服務(wù)行業(yè)或領(lǐng)域的特點(diǎn)、具備相關(guān)產(chǎn)品（業(yè)務(wù)）運營(yíng)或管理經(jīng)驗，在客服領(lǐng)域具備服務(wù)管理或客戶(hù)服務(wù)的豐富經(jīng)驗，對客服全流程有深刻的認知，具有敏銳的服務(wù)嗅覺(jué)，了解客戶(hù)需求和體驗痛點(diǎn)。

　　2、團隊溝通協(xié)調能力：具備較強的溝通協(xié)調能力，在面對客戶(hù)、AI產(chǎn)品經(jīng)理、語(yǔ)音標注員幾個(gè)角色之間，能夠清晰的表達AI客服方案，能通俗易懂的闡釋AI專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)信息。

　　3、數據處理和分析能力：了解科學(xué)的數據獲取方法論，具備非結構化數據（如語(yǔ)音、文本、圖像等）處理能力，熟悉或掌握一定的數據挖掘和建模、算法設計能力，邏輯思維能力強。

　　4、AI技術(shù)和行業(yè)理解力：能夠厘清基本的AI概念，熟悉其技術(shù)邊界（能做什么和不能做什么），了解AI行業(yè)前沿信息和發(fā)展趨勢，在客服方案設計上具備AI思維，特別對人機交互體驗設計和客戶(hù)體驗痛點(diǎn)有深刻的了解。

　　那么，機器人訓練師是如何開(kāi)展機器訓練呢?

　　筆者認為，機器人訓練是一個(gè)多角色協(xié)作完成的系統工程。在A(yíng)I產(chǎn)品經(jīng)理的主導下，機器人訓練師首先跟甲方（客戶(hù)）確認智能產(chǎn)品（機器人）需求，然后需要跟甲方（客戶(hù)）去溝通訓練數據（語(yǔ)料、圖像等）的問(wèn)題，這包括原始數據的采集、清洗、加工、提煉等，并形成機器人訓練的知識庫，再制定規則進(jìn)行數據標注和機器人訓練。這個(gè)過(guò)程需要機器人訓練師和數據標注人員緊密協(xié)作，把控好整個(gè)流程的輸入規則和輸出結果（亦即模型參數反復調優(yōu)的過(guò)程），AI產(chǎn)品經(jīng)理對結果進(jìn)行評估、確定智能產(chǎn)品（機器人）上線(xiàn)時(shí)間。

　　下面展示了AI產(chǎn)品經(jīng)理、機器人訓練師和數據標注員三者協(xié)作分工的關(guān)聯(lián)式流程圖。通過(guò)觀(guān)察發(fā)現，機器人訓練師在A(yíng)I產(chǎn)品經(jīng)理和數據標注員之間充當了橋梁的作用。

圖3：機器人訓練師與AI產(chǎn)品經(jīng)理、數據標注員協(xié)作分工關(guān)聯(lián)式流程圖

　　在業(yè)界，流傳著(zhù)這樣的一句話(huà)，“沒(méi)有誤判的機器，只有規則不夠細，規則越細，機器人也就越智能。“在同一時(shí)期，支撐各家智能客服的AI技術(shù)是趨同的，智能客服的競爭力和客戶(hù)體驗的差異化主要來(lái)自機器人訓練的效果。因此，機器人訓練師在智能客服發(fā)展中扮演的角色和發(fā)揮的作用是至關(guān)重要的！筆者認為，好的智能服務(wù)產(chǎn)品既要解決客戶(hù)的問(wèn)題，又要給客戶(hù)更人性化的體驗——讓客戶(hù)忘記在與機器對話(huà)。

　　由此，觸發(fā)了令我們深思的兩個(gè)問(wèn)題。

　　第一，現階段，機器人訓練師的“正規軍”尚未完全建立，數據標注規則制定和機器訓練都過(guò)于粗放，人機輪番交互下來(lái)，暴露出來(lái)的問(wèn)題點(diǎn)很多，諸如“回答籠統而不夠精細”、“注重問(wèn)題和答案的匹配，忽略客戶(hù)體驗的細節”等等。這里面固然有技術(shù)層面的客觀(guān)原因，但更多的是人為主觀(guān)的因素在影響，這當中包括了機器人訓練師的思維觀(guān)念轉型未跟上，對業(yè)務(wù)、流程和話(huà)術(shù)的理解還不夠透徹，機器訓練的協(xié)作機制尚未形成最大的合力等。因此，要改善智能服務(wù)產(chǎn)品的體驗，亟待提升的是機器人訓練師的綜合能力。

　　第二，現在整個(gè)智能客服領(lǐng)域在包裝和宣傳方面過(guò)于浮燥、夸大和神化了智能客服的功能，忽視了對客戶(hù)期望的管控，導致客戶(hù)體驗有落差，甚至有相當部分的客戶(hù)把智能服務(wù)誤認為是企業(yè)為降低服務(wù)成本，用來(lái)“忽悠“客戶(hù)的伎倆，客戶(hù)甚至因此萌生抵觸情緒。因此從某種意義上說(shuō)，如何訓練客戶(hù)合理使用智能服務(wù)的習慣，讓客戶(hù)的接受度更高也成為了機器訓練師迫切思考的問(wèn)題。

　　對于上述第二個(gè)問(wèn)題，我們相對還比較樂(lè )觀(guān)，因為業(yè)界對智能客服的探索已經(jīng)形成了一個(gè)普遍的共識——人機耦合，而不是把服務(wù)“一刀切”的交給機器人。即讓機器人充當服務(wù)的“前鋒”角色，把標準化、重復性的問(wèn)題先解決，剩下的相對復雜的個(gè)性化問(wèn)題留給人工介入提供專(zhuān)家式服務(wù)，這一定程度上提升了客戶(hù)對智能服務(wù)的接受度。

　　對于上述第一個(gè)問(wèn)題，相當于對智能客服的幕后英雄——機器人訓練師，提出了更高階的能力要求——如何幫助智能服務(wù)產(chǎn)品實(shí)現高水準的服務(wù)?對此，筆者想把自己的思考與讀者做一個(gè)分享，權當拋磚引玉。

　　首先，在人對機的訓練中，輸入的是標準化的服務(wù)規則，這要求機器人訓練師必須具備能把專(zhuān)家服務(wù)經(jīng)驗拆解成為機器可以學(xué)習的規則的能力；在機對人的服務(wù)中，輸出的是標準化服務(wù)交互，這要求機器人訓練師必須具備專(zhuān)家服務(wù)思維。因此，機器人訓練師要實(shí)現能力進(jìn)階，必須培養AI和服務(wù)協(xié)同的思維，即人對機的AI思維和機對人的服務(wù)思維。

　　如果把機器人輸出的服務(wù)當作是一件產(chǎn)品，那么機器人訓練師就是產(chǎn)品的設計師。因此，對機器人訓練師的定位必須提升到智能服務(wù)設計的高度，這需要機器人訓練師能夠對業(yè)務(wù)、流程有充分的理解，并在機器學(xué)習“規則”上精雕細琢。但機器人訓練師又不是一個(gè)人在戰斗，它需要依賴(lài)語(yǔ)音標注人員、客服專(zhuān)家、技術(shù)專(zhuān)家的默契協(xié)作。具體來(lái)講，在機器人訓練師制定數據標注規則后，要有標注人員對原始語(yǔ)料進(jìn)行加工處理，再將數據“喂”給機器人，對其進(jìn)行“調教”。在調教的過(guò)程中，還需要有客服專(zhuān)家結合實(shí)戰經(jīng)驗進(jìn)行業(yè)務(wù)、流程和話(huà)術(shù)上的指導，同時(shí)還要有技術(shù)專(zhuān)家提供技術(shù)分析、語(yǔ)音合成等支撐，不斷優(yōu)化輸出效果。

　　只有優(yōu)秀的機器人訓練師才能訓練出“聰明”的機器人。在邁入智能客服新時(shí)代，機器人訓練師要成為打磨智能服務(wù)產(chǎn)品的工匠，就必須不斷提升自身的綜合能力和素質(zhì)，舍此別無(wú)良策。

　　本文作者林喜令，工作單位為中國移動(dòng)通信集團廣東有限公司陽(yáng)江分公司。