有公開(kāi)資料表明，人工智能行業(yè)從業(yè)者規(guī)模將迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)2022年，國(guó)內(nèi)外相關(guān)從業(yè)者有望達(dá)到500萬(wàn)。
其實(shí)很早之前，我們就已經(jīng)接觸了人工智能，只是當(dāng)時(shí)還處于初級(jí)階段，我們也沒(méi)有意識(shí)到這就是人工智能，比如10086的“查詢(xún)通話(huà)賬單請(qǐng)按1”等等。近幾年生活中我們最熟悉的莫過(guò)于Siri、小愛(ài)等智能產(chǎn)品的誕生和普及，人們也越來(lái)越接受智能帶來(lái)的高效。但這些都僅限于簡(jiǎn)單的語(yǔ)音指令。
隨著NLP領(lǐng)域的快速發(fā)展，許多呼叫中心已經(jīng)逐步開(kāi)始去人工化，轉(zhuǎn)型為AI智能化服務(wù)，通過(guò)智能語(yǔ)音服務(wù)進(jìn)行高效的篩選，更快的定位“商機(jī)”，如產(chǎn)品的意愿篩選，可以簡(jiǎn)單的做一到兩輪對(duì)話(huà)，搜集客戶(hù)的意愿，從而給人工服務(wù)提供有效的數(shù)據(jù)，以更高效的觸達(dá)機(jī)會(huì)客群，避免過(guò)多的人力浪費(fèi)。畢竟，智能外呼的效率至少有1：20，且不受情緒、生理因素等影響。
近幾年人工智能技術(shù)高速發(fā)展，就呼叫中心行業(yè)而言，結(jié)合了外呼平臺(tái)、 NLP 、ASR等系統(tǒng)，多輪對(duì)話(huà)技術(shù)也迅速發(fā)展?，F(xiàn)在的人工智能可以與客戶(hù)有效的進(jìn)行非常多的交互，對(duì)于IB業(yè)務(wù)，可以替代部分人工工作，準(zhǔn)確定位，高效解決客戶(hù)問(wèn)題，對(duì)于OB業(yè)務(wù)，也可以為公司在做調(diào)研、金融產(chǎn)品介紹、營(yíng)銷(xiāo)等方面，達(dá)到和人工回訪不相上下的效果。
對(duì)于所有好的人工智能產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，核心技術(shù)、產(chǎn)品化、商業(yè)化是最重要的三要素。
人工智能核心技術(shù)，現(xiàn)在市面上已經(jīng)有非常多成熟的產(chǎn)品可供行業(yè)內(nèi)所有公司自由使用。那么我們?nèi)绾尾拍茏龅嚼猛瑯拥募夹g(shù)實(shí)現(xiàn)最佳的高效服務(wù)？
在筆者看來(lái)，就像使用office一樣，最重要的是深入了解其操作方法，運(yùn)用這些技術(shù)、技巧，對(duì)我們自己產(chǎn)品的邏輯不斷地進(jìn)行打磨，通過(guò)可視化編輯，依托于公司大量客戶(hù)數(shù)據(jù)的分析結(jié)論，設(shè)計(jì)準(zhǔn)確的交互流程，最終形成區(qū)別于其他友商同類(lèi)型的產(chǎn)品，成為行業(yè)內(nèi)擬人度最高的一款人工智能產(chǎn)品。
而我們就是這一群學(xué)習(xí)研究操作方法、技巧，并最終將我們的智能機(jī)器人對(duì)話(huà)流程化、產(chǎn)品化的人。相比于office這樣穩(wěn)定成熟的產(chǎn)品而言，功能的快速迭代幾乎是不可能的，但是我們能夠利用的技術(shù)和交互流程設(shè)計(jì)都還在高速發(fā)展、優(yōu)化中，想要對(duì)平臺(tái)的功能、流程隨時(shí)做優(yōu)化、修改甚至匹配我們的產(chǎn)品做定制化，都更容易實(shí)現(xiàn)在這些設(shè)計(jì)上大展拳腳，我們這群人就是人工智能訓(xùn)練師！
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人工智能行業(yè)還在飛速發(fā)展過(guò)程中，深度學(xué)習(xí)還遠(yuǎn)未達(dá)到我們預(yù)期的效果。一方面是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)太過(guò)于復(fù)雜，還需要一些時(shí)日去做研究，另一方面是中國(guó)語(yǔ)言文化的博大精深，人工智能對(duì)于漢語(yǔ)的準(zhǔn)確理解還存在難點(diǎn)。但即便是還在機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代，我們?nèi)匀荒芾煤玫臄?shù)據(jù)分析模型去彌補(bǔ)機(jī)器算法的欠缺。
就以現(xiàn)在的OB為例，多輪對(duì)話(huà)的設(shè)計(jì)在特定客群不發(fā)生變化的情況下，可以說(shuō)是一勞永逸，無(wú)需迭代。但無(wú)論是銷(xiāo)售，還是調(diào)研，在保證有效降低人工成本的同時(shí)，我們還要確保數(shù)據(jù)回收的有效性、可分析性。
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首先，了解產(chǎn)品的背景、場(chǎng)景后對(duì)邏輯的梳理是個(gè)技術(shù)活，它是一個(gè)有多條出口的迷宮，路徑是由我們來(lái)設(shè)計(jì)的，我們是引路人，當(dāng)客戶(hù)走錯(cuò)了路徑以后，除非“自我放棄”，否則我們會(huì)一直引領(lǐng)客戶(hù)走在正確的道路上，直至抵達(dá)出口。路徑的規(guī)劃就是核心邏輯，我們不能把自己繞暈了、一定是有正確路徑且每個(gè)路徑都有正確的引導(dǎo)。就像超市促銷(xiāo)定價(jià)、心理醫(yī)生暗示一樣，要抓住客戶(hù)的回答圍繞著呼叫目的前進(jìn)，即使出錯(cuò)，我們也要有Plan-B去應(yīng)對(duì)甚至暗門(mén)來(lái)跨過(guò)。當(dāng)然前提是，你要如何用話(huà)術(shù)讓客戶(hù)回答出我們需要的答案。無(wú)論是封閉的問(wèn)答還是開(kāi)放的問(wèn)答，都需要能達(dá)到呼叫的目的，且能分析。
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其次，我們的路徑我們做主，明確每個(gè)路徑的意圖及定義，模擬標(biāo)準(zhǔn)答案，也就是如何去有效的定義我們NLP的路徑。當(dāng)然客戶(hù)的回答肯定不是完全標(biāo)準(zhǔn)的答案，口語(yǔ)也不會(huì)像打字一樣精煉準(zhǔn)確，同時(shí)還要受到ASR的影響，那我們的NLP必然大打折扣，所以針對(duì)這個(gè)既定的標(biāo)準(zhǔn)答案，我們還需要做足夠的發(fā)散擴(kuò)寫(xiě)以及ASR轉(zhuǎn)譯補(bǔ)充，讓意圖明確且飽滿(mǎn)，這些數(shù)據(jù)大都來(lái)源于實(shí)際的客戶(hù)回答，搜集、整理、清洗這些數(shù)據(jù)，并投放到我們定義好的意圖中，以確保其正確觸達(dá)，才能彌補(bǔ)算法的缺陷。
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最后，這是個(gè)持續(xù)的過(guò)程，智能語(yǔ)音訓(xùn)練師不僅要設(shè)定路徑，更重要的是分析數(shù)據(jù)，并進(jìn)行快速迭代，當(dāng)出現(xiàn)較大比例的客戶(hù)都在相同路徑下碰壁，那一定是我們的多輪對(duì)話(huà)出現(xiàn)了問(wèn)題，需要重新梳理邏輯。
產(chǎn)品邏輯更有效，服務(wù)觸達(dá)更多客戶(hù)的需求，團(tuán)隊(duì)擁有快速迭代的能力，我們的產(chǎn)品才能真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。
人工智能是未來(lái)科技賦能的發(fā)展趨勢(shì)，人工智能訓(xùn)練師是推動(dòng)這個(gè)趨勢(shì)不可或缺的角色。
