圖：科大訊飛智能服務(wù)事業(yè)部產(chǎn)品總監姚佶超
(以下為演講實(shí)錄，略有刪減)
大家早上好！科大訊飛在2010年已經(jīng)開(kāi)始參與呼叫中心智能化的建設，從最開(kāi)始按鍵導航后的語(yǔ)音服務(wù)到全語(yǔ)音門(mén)戶(hù)，再到現在全渠道、全媒體的智能客服。今天分享的題目“數智化轉型下AICC的思考”也是把前一階段建設的經(jīng)驗總結、對呼叫中心發(fā)展的趨勢研判、正在建設嘗試的方面進(jìn)行一下分享。
首先我們先來(lái)回顧下呼叫中心數字化的現狀，我們從2010年開(kāi)始做呼叫中心的智能化建設，最早在運營(yíng)商和銀行中開(kāi)始相關(guān)工作，運營(yíng)商和銀行算是走得比較早，有67%的銀行已經(jīng)有了自助語(yǔ)音的服務(wù)、有41%的銀行已經(jīng)做了智能語(yǔ)音導航（2018年的數據），超過(guò)60%的銀行已經(jīng)做了在線(xiàn)服務(wù)，銀行業(yè)數字化和智能化建設已經(jīng)走得比較靠前了。
前一階段智能化建設帶來(lái)的價(jià)值方面：
首先是降低了呼叫中心的經(jīng)營(yíng)成本，2019年某省電信已經(jīng)明確告訴我們智能化團隊由280人左右優(yōu)化調整為67人。
二是優(yōu)化了客戶(hù)的體驗，從IVR云語(yǔ)音引導到全語(yǔ)音門(mén)戶(hù)接入智能客服后，直接說(shuō)就可以找到服務(wù)了。同時(shí)，機器人也可以進(jìn)行7x24H不間斷的服務(wù)，同時(shí)高峰的業(yè)務(wù)并發(fā)下可以動(dòng)態(tài)地進(jìn)行拓展。
三是提高了服務(wù)的質(zhì)量，通過(guò)實(shí)時(shí)質(zhì)檢可以發(fā)現坐席和用戶(hù)溝通中的違規項，可以為坐席服務(wù)進(jìn)行提升。
最后2018年開(kāi)始建設的智能外呼機器人，可以更快的向利潤中心轉變，帶來(lái)新的收入和利潤創(chuàng )新。
消費者對呼叫中心的希望方面，隨著(zhù)消費者的主力從60后、70后轉向80后、90后甚至00后，大家對個(gè)性化、智能化服務(wù)訴求在不斷的增加。去年開(kāi)始的疫情的影響也加速了呼叫中心的智能化建設，對呼叫中心數字化轉型未來(lái)機遇挑戰并存，機遇趨勢很明顯的，主要的挑戰有幾個(gè)方面：
一是企業(yè)對智能化建設，尤其是智能客服建設，對于運營(yíng)價(jià)值訴求更加務(wù)實(shí)了，之前企業(yè)智能化建設完了之后可以用、可以降低人工分流率，就算是達到目標了，現在企業(yè)追求更高了，希望機器人帶來(lái)更大的價(jià)值。
二是隨著(zhù)個(gè)性化和越來(lái)越高的智能化服務(wù)要求，對認知技術(shù)、企業(yè)業(yè)務(wù)知識的管理提出的挑戰也更大，有了機器人以后數字員工和傳統的人工坐席的管理需要什么樣的工具，這個(gè)也是未來(lái)的一個(gè)很重大的挑戰。
在呼叫中心未來(lái)發(fā)展趨勢的基本研判方面，未來(lái)在三年內會(huì )有70%的業(yè)務(wù)由機器人承載，剩下30%更有溫度、更有價(jià)值交給人來(lái)做，意味著(zhù)有更多的呼叫中心包括更多的銀行傳統業(yè)務(wù)會(huì )搬到呼叫中心體系來(lái)做，會(huì )有更多業(yè)務(wù)交給機器人承載，人可以做更加有價(jià)值、更加有溫度的事情。
支撐這樣的目標和愿景要有哪些改變呢？
第一便是全渠道的服務(wù)，從傳統的語(yǔ)音接入到在線(xiàn)的文本，再到我們現在正在做的視頻客服、全渠道多媒體的客服，服務(wù)接入上變化非常大。對于個(gè)性化服務(wù)，我們今年在和某城商行做的個(gè)性化語(yǔ)音服務(wù)案例，比如劉女士是全職媽媽?zhuān)M(jìn)入語(yǔ)音服務(wù)后會(huì )優(yōu)先推薦一些理財產(chǎn)品；對于商務(wù)人士，進(jìn)入到語(yǔ)音服務(wù)之后優(yōu)先匹配高頻應用的業(yè)務(wù)，比如信用卡額度和賬單查詢(xún)，發(fā)現信用卡額度不足情況下會(huì )自動(dòng)轉人工，也在嘗試通過(guò)對接VIP業(yè)務(wù)的坐席語(yǔ)音合成音庫的建設，可以讓用戶(hù)接入后由專(zhuān)屬的機器人進(jìn)行服務(wù)，機器人聲音和最后的客服聲音是一致的，轉人工后不會(huì )讓其察覺(jué)到前期是機器人在為其服務(wù)。
對于老年人用戶(hù)群可以由人工定期做回訪(fǎng)和促活，提升老年人的用戶(hù)體驗。隨著(zhù)社會(huì )老齡化進(jìn)程，未來(lái)養老慰老一系列的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下都是通過(guò)CC做整體的入口，CC可以幫助老年人慢病管理、可以做健康隨訪(fǎng)、幫助叫車(chē)、訂餐、快遞代收等等業(yè)務(wù)都可以通過(guò)電話(huà)呼叫中心作為服務(wù)的入口，這對呼叫中心未來(lái)發(fā)展可以帶來(lái)增值。
怎么讓人更高效、更有效率的為客戶(hù)服務(wù)呢？需要一個(gè)強大的人機協(xié)同的體系，人工服務(wù)的時(shí)候也是由機器人幫助人更好地完成各項業(yè)務(wù)。這是給一家股份制銀行做的集成AI能力的遠程銀行的工作臺，如圖。知識庫接口、高頻業(yè)務(wù)的推薦、實(shí)時(shí)轉寫(xiě)、實(shí)時(shí)質(zhì)檢、金牌話(huà)術(shù)流程的推薦，幫助話(huà)務(wù)員可以更好地為客戶(hù)更高效找到相關(guān)業(yè)務(wù)和服務(wù)。
以上的變化帶來(lái)了對于呼叫中心未來(lái)建設的一些訴求方面的變化，首先在服務(wù)側，要支持全渠道的接入和高效的人機協(xié)同；第二，為了支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，呼叫中心組織是需要進(jìn)行變化的，要能夠匹配數字化轉型、設定不同的新崗位來(lái)做機器人的優(yōu)化，做整個(gè)呼叫中心的運營(yíng)；在運營(yíng)側，我們認為呼叫中心的運營(yíng)需要分層，要能夠匹配數字化的運營(yíng)，能夠對呼叫中心產(chǎn)生各種各樣的知識做統一的管理；對于新員工和數字員工要有一樣的自學(xué)習的閉環(huán)，來(lái)提升呼叫中心服務(wù)的體驗。
在建設的思考方面，服務(wù)側已經(jīng)開(kāi)始做基于A(yíng)I呼叫中心全渠道的方案了，包括全渠道接入能力，語(yǔ)音、文本和視頻的接入，能夠原生地適應科大訊飛音視頻的技術(shù)，作為接入交換的中心，一體化呼入呼出的機器人做前端客戶(hù)服務(wù)接入的入口，轉人工后有新一代的坐席工作臺幫助坐席高效完成業(yè)務(wù)。
同時(shí)一些研報覺(jué)得語(yǔ)音客服市場(chǎng)已經(jīng)到達天花板，我們不是這么認為的，語(yǔ)言熱線(xiàn)仍然是未來(lái)非常重要的業(yè)務(wù)渠道。為什么呢？首先用語(yǔ)言表達是最自然最快最準確的；第二，語(yǔ)言接入渠道上也可以宣泄情緒，即有溫度，很重要的事情才會(huì )打電話(huà)，所以在熱線(xiàn)上承載的一定是重要的事情；并且對老年人而言語(yǔ)言服務(wù)是沒(méi)有門(mén)檻了，我們整合了各地“12345熱線(xiàn)”未來(lái)大家記錄一個(gè)號碼就可以和政府去溝通辦事了，對于社會(huì )老齡化而言是非常便捷的一件事。
隨著(zhù)5G的到來(lái)，構建視頻客服也是一個(gè)重要的發(fā)展方向，科大訊飛也在做嘗試，正是因為有了基礎設施的發(fā)展，才會(huì )把更多的業(yè)務(wù)放到呼叫中心來(lái)做，包括從以前的咨詢(xún)和查詢(xún)類(lèi)業(yè)務(wù)到后面的辦理和購買(mǎi)類(lèi)的業(yè)務(wù)，通過(guò)視頻做開(kāi)戶(hù)、核審，中間會(huì )匹配人臉識別、雙錄、三錄的檢測等等，視頻客服上也有虛擬形象，形成“數字人”，今年在一些招聘場(chǎng)景已經(jīng)在落地了，對于企業(yè)而言會(huì )有春招、秋招這樣的招聘，中間有大批量面試的海選，我們用視頻客服這種虛擬形象做一些簡(jiǎn)單FAQ和多種問(wèn)答的初篩。
在這種語(yǔ)音和視頻基礎能力雙提升下，更多的業(yè)務(wù)被分到呼叫中心來(lái)做，以前是一些咨詢(xún)類(lèi)的業(yè)務(wù)，對風(fēng)險管控要求并不嚴格，在進(jìn)入到到更多的辦理類(lèi)、購買(mǎi)類(lèi)業(yè)務(wù)的時(shí)候，對實(shí)時(shí)風(fēng)險預警是非常關(guān)鍵的，這塊我們會(huì )去對人工辦理過(guò)程中的風(fēng)險點(diǎn)和整體的辦理流程做全流程的管控。我們和一家股份制銀行做的案例，如圖，是類(lèi)似于理財產(chǎn)品定期存款這樣產(chǎn)品的購買(mǎi)，這中間會(huì )對整個(gè)流程做前后端服務(wù)的每一個(gè)環(huán)節、整體流程做質(zhì)檢，對涉及到的關(guān)鍵信息，比如購買(mǎi)的年化回報，下面成交后的金額、最終確認的年化回報是否和前面有不一致的地方，對于呼叫中心業(yè)務(wù)變化這樣實(shí)時(shí)風(fēng)險控制尤其是在銀行業(yè)或是金融行業(yè)是未來(lái)一定會(huì )產(chǎn)生的，就需要全流程以及對關(guān)鍵要素的質(zhì)檢。
支撐業(yè)務(wù)的組織形式方面，呼叫中心人員架構以客服代表為主，最開(kāi)始我們在某省電信做這樣的嘗試，全語(yǔ)音門(mén)戶(hù)之后優(yōu)化了67名左右的客服代表和運營(yíng)專(zhuān)員這樣的員工，該省電信也調整了其組織架構，成立新的智能化運營(yíng)團隊。在2019年他們調整完畢，此時(shí)我們也有一個(gè)城商行的客戶(hù)對智能化建設有訴求，我們帶領(lǐng)他們去該省電信現場(chǎng)學(xué)習的，回來(lái)之后他們也調整了他們遠程銀行部的架構，匹配遠程銀行的組織架構的變化，有AI智能應用中心崗位、客戶(hù)體驗中心、智能化運營(yíng)、質(zhì)檢專(zhuān)員等等。
呼叫中心智能化運營(yíng)團隊中包括了行業(yè)專(zhuān)家去梳理我們承載的業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)如何放到機器人、人機協(xié)同系統中，能夠幫助客戶(hù)能夠獲得更好的用戶(hù)體驗。同時(shí)，我們也有對話(huà)流程設計專(zhuān)家，能夠設計對話(huà)流程，更高效、能夠更有溫度的幫助客戶(hù)。還有我們的數據分析專(zhuān)家，每天呼叫中心都會(huì )產(chǎn)生的數據，通過(guò)這些數據如何提升運營(yíng)的質(zhì)量、能夠改善機器人和員工的服務(wù)水平，都是數據分析專(zhuān)家做的。最后由我們的效果優(yōu)化專(zhuān)家，通過(guò)數據去引導做怎么樣的調優(yōu)，是去做標注還是做二次訓練，還是做熱點(diǎn)詞匯的添加來(lái)提升機器人的效率。
對于這樣崗位變化需要匹配怎樣的工具，怎么去幫助他們數字化運營(yíng)呢？有個(gè)國有大行的建設案例，整個(gè)呼叫中心的系統是不同的廠(chǎng)家來(lái)建設的，每個(gè)廠(chǎng)家都有報表，這些異構的數據如何做匯集和運營(yíng)呢？首先運營(yíng)應該要分層，呼叫中心的組織發(fā)生變化后，有不同崗位、不同的中心，對于智能化應用系統和傳統的業(yè)務(wù)系統運營(yíng)是要分層的。對于高層管理者來(lái)說(shuō)，他們關(guān)注的是整個(gè)中心的運營(yíng)情況，各個(gè)團隊的效能和業(yè)務(wù)出現的預警，對于中心管理者而言關(guān)注的是中心業(yè)務(wù)指標以及整個(gè)中心的系統運轉情況，對于中心下面的團隊經(jīng)理來(lái)說(shuō)，他其實(shí)更關(guān)注團隊任務(wù)和完成情況以及接觸到具體的案例，每個(gè)案例中客戶(hù)說(shuō)了什么、想知道什么、想辦什么。
如圖，某遠程銀行運營(yíng)管理的大屏，包括業(yè)務(wù)指標、數字員工、人工座席的質(zhì)效指標、系統運行的情況等等。
運營(yíng)上還有另一個(gè)非常重要的一點(diǎn)是統一的知識管理，以前呼叫中心都會(huì )有傳統的知識庫坐席細查詢(xún)，智能化建設后每一個(gè)智能機器人都有一個(gè)智能FAQ庫，不同的電子渠道又會(huì )有自己的業(yè)務(wù)支撐知識，這些知識要形成全渠道的服務(wù)如何做管理呢？我們和一家股份制銀行做了融合知識庫的方案，落地的情況和已有的傳統知識庫做了打通融合與對接。首先做了非結構文檔的知識采編，非結構文檔數據采編成結構化數據，形成機器人FAQ庫供機器人使用，這個(gè)過(guò)程其實(shí)我們做的也比較痛苦，最開(kāi)始想用全自動(dòng)方案但是效果不好，后來(lái)通過(guò)不同的方式由機器推薦文檔里面的知識、由人工做篩選入庫。
知識入庫之后，在高效的查詢(xún)方面，我們在搜索一些關(guān)鍵問(wèn)題的時(shí)候會(huì )出現多一個(gè)字少一個(gè)字的現象，出現很多條目的情況和搜索不出來(lái)的情況，這個(gè)時(shí)候就需要基于意圖的搜索。去年我們也實(shí)現了對知識點(diǎn)語(yǔ)義的搜索，識別用戶(hù)意圖，做到精確去定位，提高整體查詢(xún)效率。
以上是我們對于呼叫中心在運營(yíng)層面做的一些嘗試和探索。
在管理層面，我們也在配合客戶(hù)做一些改變。首先對于人工坐席的學(xué)習和指標提升方面，把人工坐席需要學(xué)習的整體課件放到系統中供學(xué)員學(xué)習，學(xué)習后會(huì )進(jìn)行模擬考評，也會(huì )有產(chǎn)品幫助人工坐席做實(shí)戰訓練。當它上崗后，實(shí)時(shí)質(zhì)檢系統會(huì )把它的服務(wù)的情況，通過(guò)質(zhì)檢規則、語(yǔ)義標簽能夠形成服務(wù)考評，并且把維護點(diǎn)提取出來(lái)再回到系統來(lái)做專(zhuān)項提升。
去年在一家股份制商業(yè)銀行做的案例，這個(gè)場(chǎng)景下，機器人模擬客戶(hù)來(lái)對基金銷(xiāo)售經(jīng)理進(jìn)行實(shí)戰演練，機器人會(huì )不斷地分化出各種各樣的問(wèn)題，如問(wèn)基金如何購買(mǎi)、和其他基金的比較……對于回答問(wèn)題的結果會(huì )進(jìn)行系統性的考評，找出其中薄弱環(huán)節，上線(xiàn)之后效果比較好。
對于數字員工而言比較重要的是讓機器人不斷地自我學(xué)習變得更加聰明。實(shí)際上，在前一階段智能化建設中發(fā)現語(yǔ)言機器人、文字機器人都有自己的數據，這些數據是在各自系統中做訓練，中間會(huì )帶來(lái)擴展性沖突、關(guān)鍵詞、熱詞沖突，解決這些問(wèn)題是非常耗費運營(yíng)成本的。一家城商行做過(guò)這種統一標注和訓練的平臺，能夠把整體數據做采集、回收然后進(jìn)行整體標注，訓練之后回到各個(gè)智能化系統中，這樣會(huì )解決員工標注沖突帶來(lái)的二次優(yōu)化問(wèn)題，并且能夠把一些業(yè)務(wù)點(diǎn)反饋到對應的業(yè)務(wù)系統中。
如圖，這就是我們剛剛說(shuō)的標注平臺整體的工作流，包括數據提取、分配標注任務(wù)，能由人工審核標注質(zhì)量，審核通過(guò)或駁回，同時(shí)也有訓練和測試，并且能夠支持熱加載式信息。這樣，整體機器人核心效果、訓練周期會(huì )大大的提升，以前周期是以月為單位，現在以小時(shí)為單位，發(fā)現問(wèn)題很快可以被改掉。
最后，是我們對于A(yíng)ICC未來(lái)呼叫中心建設的藍圖，包括全場(chǎng)景智能客服、在線(xiàn)客服系統、視頻客服、CRM、智能質(zhì)檢、智能客服機器人、云呼叫中心等等，這些應用之下是科大訊飛的A。I。能力和大數據能力做支撐，形成AICC體系后會(huì )服務(wù)于多元業(yè)務(wù)場(chǎng)景，以及實(shí)現更加有溫度、更有力度的服務(wù)。
我今天的分享到此結束，感謝大家！
