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呼叫中心的人工智能使用逻辑

2017-09-25 09:51:33   作者:Clark 尹徐   来源:克拉克说   评论:0  点击:


  题引:最近CCTV节目《机智过人》着实吸引了我,微软AI小冰现场看图作诗:江一燕在读第二首诗的时候几乎哭了出来,然而这是人工智能写的诗。相比之下我更喜欢第三首,“如赠白马”的气势更能激发想象力,当然这是人写的诗。
  不得不承认:人工智能是基于套路的,但是套路一样可以打动人。
  好吧,咱们归回技术的话题。
  无论是过去现在抑或是将来,呼叫中心类同于其他行业,都是采取云-管-端的模型。“云”代表企业数据服务后台,包括各种应用服务器、存储、数据库、CRM、ERP、WebServer等。“端”代表用户的使用终端或者应用前端,包括各种通信方式如电话、视频、APP、Email、微信、网页聊天窗口等。“管”并不狭义代表具体的传输管道,更主要地是中间件任务、调度、管理、消息等子系统,俗称CTI。
  时代在发展,我们发现:
  云端数据量在逐渐地壮大,架构层面由集中式转向分布式和“云”化--比如很多企业会后台使用AWS、阿里云、VMWare等弹性计算/存储方式。
  终端应用表现形式在逐渐地丰富,越来越多的用户会从传统的电话呼叫,转向社交媒体和全渠道,以及新的视频/VR等渠道。
  “管道”层面CTI技术目前主要是针对后端云架构和前端丰富类型做出适配,比如支持更多种类型的部署方式(虚拟化、混合云、完全上云),支持更多种类型的终端接入,比如iOS/Android Agent、WebRTC、Kiosk、VOIP、Push Notification等。
  人工智能在来临,我们发现:
  云-管-端的模型在默默地发生一些化学变化。人工智能在全面拥抱着云端,手拉“终端”,咱们的“管道”变成了the one who left behind。
  人工智能依托于后端云提供的丰富数据,提供了很多新的服务方式。
  1. 智能的语音应答---企业版Siri
  2. 智能的文字聊天---机器人
  3. 智能的语义分析---全量质检
  4. 智能的人工辅助---知识库、主动辅助
  5. 智能的声音应用---声纹认证
  6. 智能的主动提醒---Smart Push
  这些都是我们的企业呼叫中心能感知到的!这里需要注意的是:
  笔者不同意人工智能一定要连接Internet互联网,互联网的噪音很多,非相关性信息量太大。人工智能在呼叫中心这种天然的大型局域网Intranet可能会发挥的更好,里面的数据是集中且强相关的,比如一个保险公司的呼叫中心,客户打电话进来能问的问题是肯定在一个有限区间的,坐席能回复的答案也肯定在一个有限区间的。由于行业众多,人工智能也不会只有一种,即便在呼叫中心这个细分的行业,也存在营销型呼叫中心和服务型呼叫中心的场景差别,存在电商呼叫中心和银行呼叫中心的业务差别。
  伴随着人工智能在云端的赋能,终端也在跟进变形,今日头条的新闻排版智能推荐,苹果的Siri,微信的语音对讲,钉钉的“Ding”一下,您在浏览网站的时候可能盯着苹果8手机网页看2分钟系统自动弹出一个“May I help you?Sir”(广告:这是G厂的Web Engagement方案)。这些都是最终的客户能感知到的!
  咦?我们好像忘了中间件CTI管道了,哦~他们落后了,快没有了吧?
  难道“管道”最终就真的轮为管道了吗?
  当然不是!前台很重要,后台很重要,中台也很重要!“管”端的中间件,在坚定不移地走分布式架构这条路以外(当然G厂一直都是),在坚定不移地保持后台密切联系和前台及时沟通以外,同样可以用人工智能的技术来改造呼叫中心。
  人工智能是基于模式识别的,中间件天然也是!
  语音流程(路由、IVR)中经典的“销售请按1、服务请按2”来可以用基于人工智能的语音交互配合NLP来代替大部分场景。然而,是否机器人和人工智能可以完全替代?
  当你手机丢失需要紧急挂失的时候,你需要人还是机器人?
  当你的爱车月底即将过保时,你是否想听到电话投保的电话?是否想听到里面的人工智能声音:您有90%的几率愿意续保,是请按1?
  强模式或者极简模式下并不需要人工智能。那么人工智能在管道层可以做什么?我认为有两个方向:商业智能BI和管理智能Smart Routing
  商业智能并不是第一天才有的词汇,Business Intelligence的含义非常丰富,以G厂为例,其经典的数据分析平台InfoMart就是基于SAP的BI平台BOE来做展现的,客观来说,分析的价值在于使用者(一个很懂业务的DBA,或者一个很懂DBA的业务),传统的分析平台是单数据源的,比如只有呼叫中心的话务数据和随路数据。如果以人工智能和大数据的方式进行学习,可以添加业务数据、运营数据、财务数据等结合进行相关性学习和分析,再以更加清晰的方式进行展现,那么我们可以做的更多,比如精确用户画像、最佳话术、沉默成本等。
  大型呼叫中心的坐席量上到一定规模,WFM软件的预测和排班效果与Routing的话务流程逻辑之间会存在一定的矛盾和结果的非最优。人工智能的引入可以做出Predictive Matching、Intelligent Scheduling。固定制式的路由算法变成了灵活的智能算法,综合考虑更多的因素,来完成资源的调配--咱们中间件本来的目的就是如此啊!
  很高兴地看到G厂新推的全新路由方案,从引领别人再到引领自己!
  从万能的路由URS到统一的路由ORS到智能的路由Predictive Matching。详细情况请咨询Genesys。
  点击链接查看本期提到的视频:https://v.qq.com/x/cover/oplu99cldyfonj8/p0024ablree.html
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