原標(biāo)題：谷歌發(fā)布Contact Center?AI，智能客服真的能夠不再“智障”了嗎？

文 | 柯鳴

來源 | 智能相對論（aixdlun）

今天凌晨，Google又有了大動作。

Google Cloud Next 18大會上，李飛飛于李佳組合再次聯(lián)手推出了一個新的產(chǎn)品。這是谷歌推出的第一個Solution Product (行業(yè)解決方案產(chǎn)品）——Contact Center AI。其集虛擬助理、智能信息發(fā)掘和情感分析等功能于一身，幫助Contact Center 的工作人員更有效的解決問題和用戶提升體驗。

就在Google Cloud Next 18大會開始前，“佳飛”組合更是提前發(fā)布朋友圈，說明這會是兩人合作的又一新里程碑。

Contact Center AI是如何智能的？

早在2017年11月，Google就已推出Dialogflow企業(yè)版，這款軟件是用于構(gòu)建會話代理的綜合開發(fā)套件，有著超60萬的業(yè)內(nèi)開發(fā)人員用戶。而Contact Center AI的出現(xiàn)，為這一套件再次增添了新內(nèi)容。谷歌通過DeepMind的WaveNet和用于電話集成的Dialogflow電話網(wǎng)關(guān)添加了新功能，如文本到語音轉(zhuǎn)換功能。

所有功能都致力于使用負(fù)責(zé)任的、以人為本的AI應(yīng)用方式，即Contact Center AI，谷歌認(rèn)為它可能提升用戶的全程服務(wù)體驗。

而Contact Center AI的任務(wù)，一是替人類客服接電話，二是幫人類客服更好地接電話。

Contact Center AI似乎與Duplex的模式非常相似。后者是谷歌在今年早些時候的I/O大會上推出的，可以為人們提供自己的對話人工智能助理，以便進行預(yù)約，或者通過電話完成其他日常任務(wù)。其實，Contact Center AI和Duplex是兩款截然不同的產(chǎn)品，它們共用一些底層組件，但技術(shù)堆棧和整體目標(biāo)卻截然不同。

Contact Center AI的運作方式是當(dāng)用戶給客服中心撥打電話時，首先由虛擬助理接起，其能夠根據(jù)用戶需求完成與用戶之間的復(fù)雜多輪對話，并獨立完成一些任務(wù)，而如若指令超出AI處理范圍，其將能夠轉(zhuǎn)接至人類客服，保證效率的同時也完善用戶體驗。

這種情況下，AI轉(zhuǎn)變?yōu)橹С止δ?，由此Contact Center AI為人類客服代表提供相關(guān)信息。利用Dialogflow的知識連接器，可以從公司的知識庫中找到相關(guān)度最高的知識性文章，確保能夠以近乎實時的方式為客戶提供最佳解決方案。

Google Cloud Next 18大會上，谷歌以電商的退換貨場景作為展示案例向用戶展現(xiàn)目前客服AI的強大能力。效果顯示，這個接電話的AI可比那個“話費充值請按1，人工服務(wù)請按0”的“人工智障”可智能的多。

在現(xiàn)場的視頻中，Contact Center AI可以與人類用戶完全進行自然語言交流，這與Duplex的形式十分相似，AI可以根據(jù)訂單信息猜測人類用戶的大概意圖，在人類用戶提出“退貨”的時候，能正確理解人類向干什么，還能給人發(fā)送退貨信息的郵件。

更厲害的是，它接電話還接出了“One More Thing”：問人類要不要找eBay的時尚專家?guī)瓦x一下尺碼。于是，就到了人類出場的時刻。

當(dāng)然，這個人類，也是AI分析了用戶之后，挑選出來的。

當(dāng)人類介入之后，AI的工作并沒有停止，其能夠?qū)崟r監(jiān)測人類客服和用戶的對話，并實現(xiàn)文本轉(zhuǎn)換，基于Agent Assist系統(tǒng)，能從公司的知識庫中提取最關(guān)鍵的文檔，為人類客服提供對話相關(guān)的信息，還會列出一些建議問題。

這個解決方案除了能夠作為AI來電客服外，還能支持更多元化的交換，比如電話、信息，甚至以后AI客服進行視頻交流也有可能。

我們距離“不再智障”的智能客服還有多遠(yuǎn)？

對于智能客服，用戶一直都是“批評多于褒獎”，究其原因是在于人們對于AI客服的期待很高，而AI客服在實際應(yīng)用中的拙劣表現(xiàn)讓許多用戶大失所望。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的愈來愈熱，企業(yè)開始拓展APP、微信多新型輕渠道，通過人工參與粘度低來維護低成本，同時隨著AI的到來，人工智能似乎為這種繁瑣而簡單的工作提供了一個很好的取代解決方案，因此入局企業(yè)蜂擁而至，但是發(fā)展至今，智能相對論（aixdlun）分析師柯鳴認(rèn)為，我們離“不再智障”的智能客服依然有一定距離，其發(fā)展仍然存在著顯而易見的痛點。

“鸚鵡學(xué)舌”般的深度學(xué)習(xí)能力

“鸚鵡學(xué)舌”是借由人類語言的模仿行為，其類似于當(dāng)前由數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI?！盀貘f喝水”則是一個完全的自主行為，其含括了感知、認(rèn)知、推理、學(xué)習(xí)和執(zhí)行，這是智能客服朝想象力、創(chuàng)造力更高層次的進階。

但是，目前的深度學(xué)習(xí)模式都只是“鸚鵡學(xué)舌”而已。智能客服領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)主要包括業(yè)務(wù)上和技術(shù)上的學(xué)習(xí)。業(yè)務(wù)上一是企業(yè)知識的補充或更新一般都是在新政策新業(yè)務(wù)需求非常明確的情況下才會做進一步梳理和更新，管理流程比較復(fù)雜，操作周期較長；另外一個就是客戶的問題有可能會超過知識庫回答的范圍，此時系統(tǒng)就無法給出準(zhǔn)確的答案。這使得AI進化的能力十分緩慢，有時候會存在答非所問等情況。

而在技術(shù)方面，深度學(xué)習(xí)作為智能客服系統(tǒng)的核心算法，目前大多數(shù)智能客服系統(tǒng)在算法的優(yōu)化更新方面的速度非常緩慢，有些甚至幾乎就不更新，根本沒有考慮到隨著需求變化去進行實現(xiàn)系統(tǒng)自身算法參數(shù)上的調(diào)整以便及時優(yōu)化自身推薦機制、提高推薦準(zhǔn)確率。

2.尚需提高的自然語言處理

目前企業(yè)所用的智能客服系統(tǒng)普遍用于業(yè)務(wù)解答，系統(tǒng)的開發(fā)模式主要基于企業(yè)的知識庫，采用關(guān)鍵字匹配來推薦答案，這種方式雖然直接，但其實沒有很好地考慮到客戶的提問習(xí)慣。

當(dāng)下的智能客服語音識別主要基于語音識別的基本架構(gòu)、聲學(xué)模型、語言模型并進行解碼，而真正能夠根據(jù)客戶需求和話術(shù)進行個性化適配的智能客服少之又少。其實，不同用戶的性格、特點、知識層次都不相同，如果有預(yù)設(shè)的用戶畫像，那出現(xiàn)話術(shù)誤讀的可能性也會大大減小。

目前語音識別的通常模式

對于普通客戶而言，發(fā)問一般以相對口語化的方式進行，而系統(tǒng)則一般以結(jié)構(gòu)化的語言去讀取，在客戶自然語言和計算機結(jié)構(gòu)化語言之間必然需要一定的機制去做好翻譯工作，例如客戶的口語化提問方式、上下文智能關(guān)聯(lián)等，但目前大多數(shù)智能客服處理這類問題的能力并不強，客戶提問的內(nèi)容一旦比較復(fù)雜或表達不完整，系統(tǒng)就無法完整、正確識別客戶問題，導(dǎo)致目前一些智能客服應(yīng)用在實際使用過程中推薦答案的準(zhǔn)確率并不高，從而影響客戶的使用體驗。

3.難以提高的用戶接受度

目前，我國整個客服市場規(guī)模已經(jīng)超過千億。而在線客服最為使用率最高的客服系統(tǒng)，達到了73.9%，呼叫中心使用率50.7%，但是，其中智能客服的使用率僅為31.5%。

用戶接受度直接影響著產(chǎn)品的應(yīng)用范圍。對于用戶接受度低的原因，無疑是兩個方面。首先是用戶自身使用習(xí)慣，以筆者而言，許多的用戶并不喜歡智能客服機械式的回答，而是更喜歡與人工智能一對一的談話，雖然效率可能不及智能客服，但是在特定問題的解決上，人工客服能夠提出更多個性化的建議。另一方面，目前市面上的智能客服更多的是“噱頭大于功效”，其糟糕的使用體驗，使得用戶不得不放棄它。

當(dāng)然，在業(yè)界人士看來，智能客服目前仍然處于萌芽發(fā)展期，但作為“風(fēng)口”行業(yè)，其發(fā)展前景是大有可期的。

總的來說，Contact Center AI的出現(xiàn)為當(dāng)前的智能客服領(lǐng)域打了一針“強心劑”，谷歌也開始與Cisco、Five9、Twilio、Appian等企業(yè)合作落地Contact Center AI的具體產(chǎn)品。當(dāng)然，許多情況下概念永遠(yuǎn)要比實際應(yīng)用強大的多，在具體應(yīng)用中能夠表現(xiàn)如何，這還需要應(yīng)用企業(yè)和用戶們來親自檢驗。

智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出深淺。重點關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。

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