遠傳副總經(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“四個(gè)融合”，共創(chuàng )服務(wù)智能化，共建美好客戶(hù)體驗。

　　我們從很多統計數據中可以清晰的了解到，人工智能技術(shù)正在與各種傳統產(chǎn)業(yè)深度融合，更智能的機器、網(wǎng)絡(luò )、交互技術(shù)，讓大規模的場(chǎng)景應用落地進(jìn)入黃金期，各個(gè)產(chǎn)業(yè)應用蓬勃發(fā)展起來(lái)。人工智能企業(yè)應用在兩個(gè)領(lǐng)域，圖像與語(yǔ)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(yǔ)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)現商業(yè)化落地的行業(yè)，成為人工智能在語(yǔ)音領(lǐng)域的主戰場(chǎng)。

　　同時(shí)，我們也看到消費者和企業(yè)對人工智能應用實(shí)踐也是充滿(mǎn)了熱情，埃森哲對中國消費者的調查，70%以上的消費者希望不要用和人說(shuō)話(huà)的方式解決問(wèn)題，希望企業(yè)能用更科技手段服務(wù)于我；根據麻省理工的數據也顯示，全球已有90%的公司將AI整合達到客戶(hù)服務(wù)互動(dòng)中。有預測，到2021年，地球上助手的數量會(huì )和人一樣多，人們會(huì )越來(lái)越傾向于向機器人尋求情感上的幫助，智能服務(wù)正在成為標配，趨勢已不可逆。

　　雖然智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展起來(lái)，但是人工智能在客服中的應用中，也面臨著(zhù)很多挑戰。一是，實(shí)際效果與心理期望的落差。我們總是期待機器人像科幻片里那樣，與人能夠無(wú)障礙的溝通，而實(shí)際發(fā)現機器人總是沒(méi)有我們想象中“聰明”；當客戶(hù)問(wèn)題一旦超過(guò)限定的范圍，或者場(chǎng)景變得復雜，結果難以讓人滿(mǎn)意。二是，落地成本高，投入產(chǎn)出比低，本來(lái)希望通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現降本增效，但實(shí)際實(shí)施過(guò)程中研發(fā)投入大、附加成本高，需要更多人去維護機器，以及大量的后期學(xué)習成本，給廣泛應用增加了門(mén)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，我們是不是應該繼續等待？機器人能否替代人工客服成為爭議性話(huà)題。

　　搞智能化不是軍備競賽，提升服務(wù)能力，不在于圍繞智能產(chǎn)品轉，不在于升級花樣繁多的功能，重點(diǎn)還在知識、體驗、運營(yíng)，我認為關(guān)鍵在于四個(gè)融合：

　　1、技術(shù)融合：智能化應用不僅是簡(jiǎn)單的算法，更多的是多技術(shù)結合、行業(yè)與客戶(hù)特征結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)、數據為一體的智能中臺是大勢所趨，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(hù)體驗。

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

　　大部分信息化產(chǎn)品符合“長(cháng)板效應”，有個(gè)技術(shù)特別強，就能脫穎而出；但交互產(chǎn)品明顯“短板效應”，因為人人交互體驗是很綜合的，“人機交互”大家會(huì )用“人人交互”的體驗去衡量，所以需要有各方面技術(shù)去綜合實(shí)現，如：我們都想做到人人交互體驗，實(shí)際上人機交互做的再接近于人，還是可以通過(guò)很多細節被發(fā)現是機器人，還是有欠缺的，除非人機交互做到?jīng)]有任何“短板”。因此，我們也發(fā)現，目前頭部企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利、算法技術(shù)，大部分集中在應用領(lǐng)域。智能客服應用也一樣，價(jià)值抓手不僅僅是簡(jiǎn)單的算法。需要有語(yǔ)義、語(yǔ)音、圖像、數據等多種算法技術(shù)和多種應用技術(shù)結合，幫助智能客服應用產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，并形成快速業(yè)務(wù)落地能力。比如：如一通機器人服務(wù)電話(huà)的實(shí)現，需要ASR、TTS、NLP等多技術(shù)，以及多輪交互、情緒分析、聲紋驗證等應用技術(shù)，才能打造出良好的客戶(hù)體驗。

　　目前，業(yè)內我們普遍認同的關(guān)于智能決策的觀(guān)點(diǎn)，把機器人從輔助決策到無(wú)人決策分為5級。從弱人工智能的意義上，計算機只是我們研究心靈的工具，能輔助人類(lèi)更好的工作。所以傳統的決策系統，更多的是輔助工具，如傳統的BI、在線(xiàn)輔助機器人等，更多是把數據、字段等關(guān)鍵指標分析、展現，給決策人做參考。大多數通過(guò)搜索方式實(shí)現FAQ問(wèn)答，缺少綜合考慮上下文及處理復雜場(chǎng)景能力，不能完全的解決各類(lèi)問(wèn)題。但是強人工智能就不同了，認為計算機并不只是工具而已，而是有可能成為一個(gè)真正的心靈，能夠像人類(lèi)一樣理解和認識這個(gè)世界。目前技術(shù)比較好的企業(yè)正在接近4級的技術(shù)水平，強智能決策已可以實(shí)現，可以做到輔助學(xué)習下的自主決策。在業(yè)務(wù)不發(fā)生變化時(shí)候，可以根據可以根據事先約定的條件進(jìn)行決策。這也是當下我們正在這個(gè)階段不斷創(chuàng )造新的應用場(chǎng)景。當然，我們也都在期待技術(shù)的進(jìn)一步突破，機器的100%自學(xué)習自決策的真正實(shí)現。

　　基于多技術(shù)結合和智能決策當下的發(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+數據”。這里想扯開(kāi)去說(shuō)一下數據，數據對于人工智能太重要了。吳軍博士對于數據推動(dòng)人工智能的分析理論我很贊同：他把人類(lèi)思維模式分成3個(gè)階段，仿生思維、機械思維和數據思維。人類(lèi)進(jìn)步起源于仿生學(xué)。但當人類(lèi)開(kāi)始設計飛機的時(shí)候，也想模仿鳥(niǎo)一樣煽動(dòng)翅膀，結果失敗了。而萊特兄弟發(fā)現飛行靠的是空氣動(dòng)力，他們用機械思維發(fā)明了飛機，而不是仿生思維。但機械思維有一個(gè)大前提，它默認這個(gè)世界的所有事物都是有規律的，有因果關(guān)系的，比如牛頓萬(wàn)有引力。但漸漸人們發(fā)現，世界本身就存在著(zhù)極大的不確定性，不是所有事情都能用機械思維來(lái)解釋。比如，以前研究人工智能的科學(xué)家也認為，機器如果要有智能，就得像人腦一樣思考，所以，都是設計各種算法來(lái)模擬大腦的思考過(guò)程，但這就像讓飛機拍翅膀一樣，根本行不通。

　　但隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，海量數據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(wèn)題被轉換成了統計學(xué)問(wèn)題，這就是計算機的強項了。互聯(lián)網(wǎng)讓數據量以指數級增長(cháng)，數據之間的強關(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(wèn)題的答案，機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，就是從單純的機械思維轉變到大數據思維。所以，當下計算機所能實(shí)現的人類(lèi)智能，其實(shí)就是計算和推理的智能。

　　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(lèi)似不少，這是銀行、汽車(chē)客戶(hù)的兩個(gè)典型的業(yè)務(wù)流程圖曲里拐彎的，這也是當下AI提供能力的基礎。數據其實(shí)就是與行業(yè)、業(yè)務(wù)結合的客戶(hù)畫(huà)像、流程邏輯、知識圖譜等大量的信息。因此，我們說(shuō)算法不等于價(jià)值，算法+數據、+業(yè)務(wù)才有價(jià)值。AI與業(yè)務(wù)結合，每個(gè)行業(yè)在服務(wù)提升上，都可以有深入研究應用空間。不僅僅解決簡(jiǎn)單重復性的問(wèn)題，也能解決復雜的、創(chuàng )造性的智能交互場(chǎng)景。比如抽油煙機、比如教育。

　　因此，我們需要回歸“以客戶(hù)為中心，實(shí)現用戶(hù)服務(wù)體驗的升級”的本質(zhì)，不是一味追求算法技術(shù)，通過(guò)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(wèn)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)現工具化向服務(wù)化的升級。

　　傳統的信息化系統建設過(guò)程像傳統的房子建造模式先打地基，在地基上砌房子，都是從0開(kāi)始建設，效率低成本高；但中臺是搭積木，據統計搭積木式的建房效率提升4倍，軟件企業(yè)中臺模式建設信息化系統，效率提升在50%以上。最傳統的建筑模式，全部是煙囪式系統，業(yè)務(wù)墻、數據墻嚴重，一些原本可以快速提供的用戶(hù)服務(wù)，卻需要多重對接，無(wú)法快速落地產(chǎn)品方案，耗費很大的成本和極長(cháng)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(mén)重復建設。中臺模式，實(shí)現模塊化、搭積木。

　　2019年是中臺被行業(yè)所共同認識和認知到，對于智能化系統建設的重要意義，可以說(shuō)是中臺的元年。能力融合的中臺，能夠極大幫助企業(yè)提升效率、降低成本。關(guān)于智能客服中臺的設計，我們認為可以由技術(shù)、AI、數據、通訊等平臺組成，AI-算法能力，數據是業(yè)務(wù)能力，客服還需要是通訊能力，由中臺來(lái)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用能力，業(yè)務(wù)中臺可以提供先進(jìn)的產(chǎn)品與應用，開(kāi)放給生態(tài)合作伙伴，共同為客戶(hù)提供服務(wù)，提升行業(yè)的整體能力。

　　智能中臺也能為行業(yè)客戶(hù)提供服務(wù)，在企業(yè)級應用的優(yōu)點(diǎn)總結起來(lái)可以有：

　　1、數據復用，產(chǎn)品復用。我們有顧慮不愿意去過(guò)多嘗試多種智能應用，主要是數據重復建設成本高，中臺可以幫助我們降低整體的建設和維護成本，低成本去嘗試和創(chuàng )新更多的應用。一套流程邏輯和知識圖譜，通過(guò)智能中臺可應用到多個(gè)產(chǎn)品，如智能語(yǔ)音、在線(xiàn)機器人、智能助手等。如：我們服務(wù)的一個(gè)廣電企業(yè)，前期客戶(hù)上了智能質(zhì)檢，花了大量精力投入形成的底層數據，再想上語(yǔ)音和文本機器人，如果傳統模式重復建設、數據成本極高，智能中臺能夠很好的解決這個(gè)問(wèn)題。

　　2、在中臺上，可以對企業(yè)的服務(wù)數據進(jìn)行有效管理和統一調配決策，促進(jìn)所有服務(wù)數據的回籠、迭代和閉環(huán)，有效提升服務(wù)能力。

　　3、中臺能夠建立起統一知識圖譜（知識圖譜是將企業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)系統的問(wèn)題解析對應為知識，并將知識信息變成網(wǎng)狀互聯(lián)的圖譜），實(shí)現智慧服務(wù)知識大腦，企業(yè)級AI知識庫。

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

　　智能服務(wù)是一種體驗，是一種綜合技術(shù)能力的體現。IBM也提出，到2050年前不會(huì )有通用型AI出現。因此，我們發(fā)現懂技術(shù)、算法、數據、各個(gè)行業(yè)、業(yè)務(wù)，一家企業(yè)很難實(shí)現，沒(méi)有廠(chǎng)商有能力憑一己之力服務(wù)好所有的客戶(hù)。同時(shí)，基于目前的技術(shù)做機器人企業(yè)大都還在燒錢(qián)過(guò)程中，在螺旋式上升階段，也是洗牌的過(guò)程。這就需要我們做AI的企業(yè)長(cháng)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(hù)的變化，并且加以引導，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(hù)，能夠真正去實(shí)現能力的提升，成本的降低。

　　智能社會(huì )只有“共生”才有出路，在這個(gè)復雜多變的環(huán)境中，幾乎每一個(gè)企業(yè)都沒(méi)有辦法獨善其身，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(lái)，創(chuàng )造一個(gè)新的命運的共同體。

　　經(jīng)過(guò)近幾年智能應用的實(shí)踐，以及對人工智能技術(shù)越來(lái)越清晰的認識，“從人學(xué)習機器的語(yǔ)音，到機器學(xué)習人的語(yǔ)音”，人機融合已經(jīng)不是新的話(huà)題，但到底怎么分工？怎么能實(shí)現1+1大于2？這個(gè)話(huà)題相信的接下來(lái)很長(cháng)一段時(shí)間，我們在應用實(shí)戰領(lǐng)域值得不斷去探討。

　　現在很多機器能做的事，比如：智能輔助、智能監管；智能交互、數據分析；解決準確性，響應效率。很多事能超越人類(lèi)，比如下圍棋，預測股市、房?jì)r(jià)、可以讀片，比專(zhuān)家還準確。那是不是完全放手讓機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(guò)一次狀況。當時(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(kāi)現場(chǎng)。優(yōu)步的算法看到突然間在紐約出現了大量的叫車(chē)需求，就自動(dòng)啟動(dòng)了限時(shí)加價(jià)系統。機器根本不知道發(fā)生了恐怖襲擊，自動(dòng)啟動(dòng)加價(jià)系統，一下子引發(fā)了很多人的抗議。優(yōu)步在事后緊急調整了算法，在是否決定啟動(dòng)限時(shí)加價(jià)機制之前，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器的短板。機器智能只能感知到設計者讓它感知的訊息。因為優(yōu)步在設計算法時(shí)從來(lái)沒(méi)有讓機器隨時(shí)了解紐約市的突發(fā)新聞，機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(lái)的負面影響有多大。比較一下人和機器的差別，就不難發(fā)現，人可以同時(shí)接收并處理大量來(lái)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(wú)關(guān)信息之間的關(guān)聯(lián)性，快速做出反應。這是機器一時(shí)半會(huì )兒絕對無(wú)法趕超的。

　　人的溫度機器暫時(shí)無(wú)法取代，人的工作將回歸情感，創(chuàng )造客戶(hù)感動(dòng)。客服代表把注意力集中在更具挑戰性、創(chuàng )造力的問(wèn)題；去解決那些沒(méi)法預測的問(wèn)題；以及客戶(hù)心理分析等。如：讓機器人做人不到的事，如全量質(zhì)檢，如知識庫人類(lèi)的腦容量永遠趕不上機器；讓人做機器人做不到的事，如投訴安撫客戶(hù)情緒等。另一個(gè)方面，隨著(zhù)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)于超級客戶(hù)。

　　所以人與機器主流的協(xié)作形式用一個(gè)英文術(shù)語(yǔ)來(lái)形容就是Human in the loop，也就是人仍然保留在機器與人協(xié)作的閉環(huán)之中。在大多數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器的決定。優(yōu)步的做法體現了人機協(xié)作將會(huì )被廣泛應用的版本。機器成為主角，人作為輔助，在大多數情況下機器去直接操作，但是人仍然保有否決權，可以糾正機器的低級錯誤。

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

　　遠傳帶著(zhù)15年始終在客服領(lǐng)域深耕，憑借對客服的深刻理解，不斷創(chuàng )新，從運營(yíng)管理專(zhuān)家到全媒體客服到智能交互再到數據價(jià)值運營(yíng)。我們正在著(zhù)力研究人工智能技術(shù)在客服領(lǐng)域的應用，在能源、銀行、政務(wù)、汽車(chē)等多個(gè)行業(yè)有非常多的應用案例，也積累了一定的經(jīng)驗。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(hù)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(lái)，如果說(shuō)我們客服行業(yè)是人工智能在語(yǔ)音領(lǐng)域應用的先驅者、寵兒，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷成熟，智能交互將很快實(shí)現更廣闊的服務(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(wú)人門(mén)店、智能客服、AI導購、智能開(kāi)店與營(yíng)銷(xiāo)決策、智能化購物體驗等實(shí)現全方位的應用；包括在社區、政務(wù)、醫療、教育等非常廣泛的領(lǐng)域實(shí)現不斷的創(chuàng )新。

　　5G會(huì )為客服帶來(lái)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，比如沉浸式的體驗可以讓服務(wù)前置，讓客戶(hù)足不出戶(hù)可以看房、試衣、問(wèn)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(lái)的服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)虛擬世界主戰場(chǎng)，就如當初我們想不到4G帶來(lái)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，5G更有我們現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，應用還有賴(lài)于各行業(yè)先進(jìn)經(jīng)驗和知識，需要技術(shù)、能力、生態(tài)、人機多方面的融合，共同探索，不斷創(chuàng )新！