有人直言：在數(shù)字化時代，所有行業(yè)都值得重新做一遍。

這句話在出行行業(yè)中得到了充分驗證。過去固化嚴重的出行行業(yè)，隨著2012年網(wǎng)約車的出現(xiàn)，迅速完成了行業(yè)顛覆，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)數(shù)字化技術(shù)的應用，不僅帶來了出行效率的提升，也優(yōu)化了社會資源的分配，這就是數(shù)字化的魅力所在。

而隨著出行行業(yè)數(shù)字化進程不斷加深，場景走向智能化也就成為整個出行行業(yè)下一個重要演進方向。但場景智能化與過去信息化相比，又極其不好實現(xiàn)，因為它是業(yè)務與人工智能等各種技術(shù)的緊密結(jié)合和綜合運用。

因此，當亞馬遜云服務（AWS）與首汽約車走到一起時：一個是云計算巨頭，在云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等領(lǐng)域擁有著領(lǐng)先的技術(shù)實踐；另一個則是網(wǎng)約車的領(lǐng)導者，在網(wǎng)約車場景需求方面理解深刻，并且用于探索新場景和新需求。如今，二者合作開發(fā)的出行行業(yè)首個定制智能語音解決方案正式上線，標志著行業(yè)場景智能化探索的新范式開啟。

網(wǎng)約車2.0時代的主題是智能化

出行行業(yè)將從2012年到現(xiàn)在稱之為網(wǎng)約車時代1.0，在1.0時代中，通過互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)實現(xiàn)了車、司機、乘客之間的聯(lián)接數(shù)據(jù)化了，帶來了就是出行效率的大幅提升，并且迅速實現(xiàn)了行業(yè)顛覆。

與此同時，在1.0時代下，網(wǎng)約車群雄崛起，滴滴、Uber、神州、曹操、首汽約車等公司成為市場主要玩家，每天產(chǎn)生上千萬單的交易量，背后則是大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。但出行行業(yè)整體的運營效果、服務管理、智能化等依然面臨著多種維度的挑戰(zhàn)，在出行場景中不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)時，如果利用這些數(shù)據(jù)，讓出行各種場景走向智能化，提升服務體驗和運營效率，就成為所有出行公司在當下追求的核心目標。

首汽約車CEO魏東直言，“網(wǎng)約車1.0時代完成了聯(lián)接這個最重要的工作。進入到2.0時代，隨著國家網(wǎng)約車新政的出臺，網(wǎng)約車市場競爭點是在人、車、交易標準化形成之后，如何為用戶提供更加‘走心’的服務。”

AWS與首汽約車首個定制語音解決方案

因此，場景智能化對于網(wǎng)約車2.0時代就至關(guān)重要。首汽約車在網(wǎng)約車步入到2.0時代后，核心業(yè)務目標就是探索出行場景智能化，尤其是對于供需匹配、管理能力升級以及乘客體驗升級等業(yè)務。在魏東看來，網(wǎng)約車2.0時代對于用戶而言是“移動生活體驗”，

比如，首汽約車研發(fā)團隊從2017年開始探索場景智能化，借助視覺識別和語音識別等人工智能技術(shù)實現(xiàn)駕駛員的智能化管理，來管理司機的不規(guī)范行為，比如駕駛過程中接打電話、不自律的抽煙行為等，大幅提升用戶乘坐體驗和出行車輛駕駛安全。

又如，為了解決出行行業(yè)普遍采用行程錄音輔助安全監(jiān)控解決客訴問題，首汽約車開始嘗試利用人工智能和機器學習技術(shù)來打造智能語音解決方案，更好地解決客訴問題。首汽約車副總裁閆磊直言：“首汽約車的客服媒體需要處理4萬多個電話，每一個電話背后都牽扯到平臺、車隊、司機、客戶之間調(diào)查與確認，這是一個反復溝通的過程，需要耗費大量時間與精力。比如，聽錄音最為耗時耗力，人工客服需要與車隊長等工作人員一一核實。方言、多語種等情況也極大家中了調(diào)查取證的困難?！?/p>

為此，首汽約車決定與AWS合作，通過人工智能和機器學習等相關(guān)技術(shù)，打造出行行業(yè)首個智能語音解決方案來有效排除噪音、音樂、導航音等干擾項，并將語音快速準確地轉(zhuǎn)換成文字，來降低溝通成本，提升調(diào)查取證效率，進而提升服務體驗和效率。

AWS首汽約車開啟合作新范式

首汽與AWS的合作為行業(yè)場景化開啟了合作新范式。

AWS作為全球云計算的巨頭，在各個行業(yè)積累了大量的用戶，并且在行業(yè)場景智能化探索實踐方面走在了業(yè)界的前列。在與首汽的這次合作中，AWS數(shù)據(jù)實驗室和解決方案研發(fā)中心在深入了解出行行業(yè)客訴場景的特點和技術(shù)需求，開發(fā)了語音降噪和導航音分離算法，并利用Amazon SageMaker機器學習服務進行模型訓練、部署和調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)模型的快速迭代。

AWS大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理顧凡介紹，Amazon SageMaker機器學習服務極大地降低了首汽約車采用機器學習的門檻，首汽約車的數(shù)據(jù)科學家和算法工程師只需要專注數(shù)據(jù)和業(yè)務邏輯，無需運營和管理復雜的機器學習系統(tǒng)。

AWS大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理顧凡

“首汽約車與AWS的戰(zhàn)略合作可以形成合力，為用戶帶來更好的出行體驗。首汽約車對于網(wǎng)約車市場、場景有著深刻理解，結(jié)合AWS的技術(shù)和解決方案的優(yōu)勢，用最少的人力成本去試錯，從而加速場景智能化的實現(xiàn)，提升了客戶的實際體驗?！鳖櫡脖硎镜?。

據(jù)悉，首汽約車在部署這套智能語音解決方案之后，實現(xiàn)客服人工審核工作量降低35%，客服人工聽音審核時長縮短20%，并保證智能客訴處理準確率達90%以上，有效改善了司乘體驗及滿意度、提高企業(yè)運營效率，同時，通過智能判責替代人工，還可以有效的降低成本。

顧凡直言：“授人以魚不如授人以漁。AWS提供SageMaker等一系列工具給用戶的同時，讓這些工具真正成為生產(chǎn)工具，在日常業(yè)務場景中產(chǎn)生價值。”

未來，首汽約車和AWS未來也將進一步緊密合作，豐富智能判責場景，如針對網(wǎng)約車服務中可能出現(xiàn)的司乘矛盾、行駛路線問題等，通過語音智能識別后用作判定的依據(jù)。

總體來看，網(wǎng)約車市場是出行行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個典型代表。未來，在政策驅(qū)動服務標準化和規(guī)范化的同時，出行行業(yè)的競爭力無疑就會聚焦在場景智能化上面。誰能夠提供更加智能的場景服務體驗，也意味著誰就能夠獲得用戶更多的青睞。而首汽約車與AWS的戰(zhàn)略合作，的確是給出行行業(yè)的場景化探索樹立了一個絕佳的榜樣，也讓首汽約車自身在場景化探索方面走在了出行同行的前面，為未來的市場競爭打下了牢固的基礎(chǔ)。

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