客服自我赋能的新契机

客户世界 | 2021年8月19日 | 2021年, 客世原创 | 评论已关闭 | 1323

——第三期《客服域人工智能训练师》认证培训学习心得

非常荣幸，我参加了客户世界机构举办的第三期《客服域人工智能训练师》认证培训。短短两天时间收获了新知识，也认识了新朋友。在遥远的古代，世界被称为“天下”，因为那时候没有摩天大楼和飞行工具，出门只能看看天，看看地。而今天，人们可以建造百米的高楼，乘坐飞行工具在云层穿梭，“天下”变成了寰宇，人类借助科技的力量对自己进行了重装赋能。在客服领域，“人工+智能”让客服工作再次“基因突变”，人工智能训练师调试智能的翅膀，技术赋能人工，数量级的提高效率，从而改变整个客服行业。人类训练智能产品，是重新认识自我的新契机，就像人类发明了飞机，站在云端对自我产生新的审视一样。

一、智能服务产品在企业与客户两端的价值

（一）企业端

疫情以来，呼叫中心非现场的服务模式变得越来越重要，客户的数量供应和服务需求激增，人工智能技术与服务场景结合，催生了很多有效的智能服务产品。

一是智能服务产品能够以较低的成本增加多种服务渠道，拓展服务的宽度。无论是哪个渠道，客户都希望获得标准统一的高质量服务，希望方便快捷的与企业建立一种联系，而这种联系在企业端又是获取用户信息、行为轨迹和用户需求的绝佳方式，整合客户资源。交互渠道也是社交渠道，成为获客、黏客的“温床”，伴随着对品牌价值的认同认可，客户成为品牌内涵传播者。

二是消除服务的痛难点，提升服务体验，延长单一渠道的服务深度。借助中后台的数据整理和信息拼贴，智能服务产品将单一渠道的服务做精做强，在前端识别客户意图，在后端进行智能监控，结合业务场景让单一渠道服务更加精准有效。

（二）客户端

一是提供“你懂”的服务。产品是企业和客户的纽带，伴随着社会化分工的精细化，产品层出不穷，用以满足客户需要。但是从营销的角度讲，产品呈现应当“做减法”，向客户“深入浅出”的展现产品特征，让客户以最经济高效的方式掌握，而不是罗列说明书。

二是提供“懂你”的服务。呼叫中心应主动创造服务价值，深挖客户需求，充分考虑客户的深度需要，提供“懂你”的服务。不仅要解决客户提出的问题，还要深挖客户的“潜在需求”，向客户提供其可能需要的服务，从而提升客户体验。客户体验既是目标，又是一次包含细节的过程。

二、智能服务产品的开发：定位与需求

结构主义理论家将人类语言解释成为一个符号系统，语言从“横组合”向“纵组合”转变，从此“语言”区别于“言语”成为一个独立的符号系统，成为一种恒定的思维结构。

“言语”在二项对立中形成了“所指”和“能指”。在结构语言学基础上，图灵借助一套算法，人工智能创意诞生了。在线机器人底层逻辑就是一个文本交互机器，将人类语言进行拆解、分类，之后进行系统检索、识别，模拟计算客户问题与知识库预设问题之间的相似度，根据阈值为客户进行推送，从而完成一次交互。按照人类的思维方式，在线机器人运行逻辑可以理解为“知识内容”和“知识交互方式”，即“语言结构识别—用户意图理解—计算匹配相似度”。智能服务产品的起点和终点都是为了提升客户体验，无延时的准确解决客户问题。所以，智能产品的需求与定位要结合在线机器人的内部运行底层逻辑，全量思考客户的需求和业务场景。

一是需求开发：帮助客户梳理想法。人工智能训练师不需要向客户解释智能与人工的思维差异，但是要充分考虑到这种差异性。所以对客户行为本身的培育显得至关重要，这种“培育”应该是一种润物细无声的方式，或者以一种客户喜闻乐见的方式引导客户逐渐“入坑”。人工智能训练师不仅要训练“机器人”，还要“训练”客户。从客户的角度讲，并不是所有客户对自己的需求有一个完整清晰的认识，所以要帮助客户厘清、深化自己的需求。

二是需求调研：三维思辨智能产品。借助服务价值链这个概念，人工提供专家式服务，属于基础服务作业，智能属于辅助作业，人机配合是最主要的模式。智能产品在调研时需要从三个维度出发：客户、员工和企业。人工智能训练师一方面要调研客户需求，另一方面要走向一线，深挖员工的痛点问题，员工的痛点问题经过提炼和研究隐含着流程优化的巨大契机。还要理解企业的运营需要，让训练方案符合企业的运营目标，能够落地，行之有效；三维思辨各方的问题，给出综合性的设计方案。

三是需求落地：智能产品的搭建目标。完成调研之后，智能产品的搭建要有明确的目标，充分聚焦用户、企业、场景、能力等等。结合用户的特点，考量企业的业务范围，确定服务场景、服务能力和服务流转。对智能产品的边界要有清晰的认识。训练师要充分考虑机器人能做什么，不能做什么，在一个合适的时机进行人工流转，从而给客户以绝佳的服务体验。苏钰老师在讲到应用场景梳理时详细阐述了“客户旅行地图”的概念，即从用户的角度出发，以叙述故事的方式描述了用户使用产品或接受服务的体验情况，以可视化图形的方式展示，从而对智能机器人进行搭建。

三、“炒菜”前准备的食材：语料

智能产品的需求调研与目标定位完成以后，就要填充相应的内容，语料是智能机器人的训练数据。苏钰老师在课程中形象的将语料比喻成炒菜前准备好的食材。

语料的处理过程与食材的处理有相似之处，食材需要新鲜，而语料需要标准。一道菜的好坏与食材的新鲜程度息息相关，而语料的质量高低，则大大影响智能机器人的功能，机器人能否“听懂”客户之声，准确判断用户意图，进行迅速响应，语料的质量在其中起到了非常重要的作用。做菜前要将葱姜蒜进行分类摆放，便于油开下锅。同样语料需要经过“获取—分类—清洗—归档”四个步骤。语料通常来源于服务对话聊天、提问记录、客服人员的非业务聊天等等，原始语料收集之后需要进行分类；然后清洗——剔除无用的繁枝末节，让其规整；最后整理归档。

原始语料就是相似问，训练师还需要对语料进行标准化处理，形成标准问。对标准问和相似问之外的“溢出”进行标注。优质的语料为人工智能引擎提供充分的燃料，以确保其顺利运行。

四、智能服务产品的知识管理：如何应答

（一）语料到知识的进化：知识内容形式

如果说语料的整理是将客户的问法进行整理，那么知识的梳理就是教会机器人更好的应答。苏钰老师在课程中将智能服务比喻成为一个学生，它的成长分为三个阶段：答得上、答得准、答得好。苏钰老师引入信息价值链的概念来阐释语料到知识的进化：“事实—数据—信息—知识—智能”。知识的进化是一个不断覆盖、提炼、精简、丰富的过程，而非简单的叠加。机器人的知识在收集的过程中要充分考虑与人工客服的知识关联，二者的知识更新应该做到统一和及时。知识内容随着产品的迭代更新进行优化升级，知识的外化要结合智能产品的运行逻辑特点和机器人的服务边界充分考量，避免机器人在服务过程中“翻车”，尤其是交互形式的选择，不同的知识选择不同的交互方式。知识内容形式还要结合投放渠道特点，例如知识投放于计算机端与移动端的区别，计算机端页面充裕，可以布放更多知识细节；移动端则要考虑重要接触点的链接，精简界面设计。最后对知识进行效果测试、调优、上线、审核、发布；知识分类形成知识库。

（二）知识客户化：应答风格管理

对知识库（业务类）的管理一般采用场景划分的方法进行，结合业务场景进行梳理划分。每个客服都有自己的思维方式和语言习惯，同样人工智能训练师需要赋予自己的智能产品一定的应答风格。无论是拟人或拟物风格的机器人，也不管知识内容形式是图文、表情、视频等等，训练师都要将智能机器人的知识进行“客户化”处理，在风格上让客户产生一种“懂你”的情感共鸣，而不是把产品说明机械的读给客户听。知识应答是否可以做到浅显易懂、深入浅出，是否准确无疑义，客户接收、阅读是不是方便快捷。这背后隐含着训练师对客户行为习惯的了解和对客户心理活动的掌握。机器人的知识管理是一项长期复杂的工作，虽然是在“训练”机器人，但归根到底是对人的理解和认知。

行文接近尾声，我想起了电影《钢铁侠》，这部电影类比了现在，却隐喻了未来。客服好比普通的史塔克，智能就是史塔克的钢铁装备，人工智能训练师为客服“穿上”钢铁装备，不断采集各方需求，及时调整装备参数，更新装备配置，让史塔克用起来更顺手，充分发挥装备的作用，使其具备以一敌百的超强能力。希望未来的某一天，应该不会太久远，呼叫中心会呈现一种全新的业态，客服行业借助人工智能的翅膀，对自我重装赋能，站在一个崭新的高度上对自己形成一个新的审视，就像现在人类回望过去一样。

作者：丁超杰；就职于中国建设银行远程智能银行中心兰州分中心；

本文刊载于《客户世界》2021年7月刊。