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智能客服+智能助手,这波“数字员工”的业务能力太强了!

技术火炬手 发表于 2021-03-01 16:46:29 2021-03-01
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【摘要】 智能时代,怎样才能让智能客服和智能助手真正担起智能之名呢?华为正在以AI之名,为之正名。

在行车途中,双手与双眼需要高度集中的情况下,“请告诉我今天路况如何?”“请告诉我哪条路会更快到达?”智能助手会是身边最可靠的领航员。

在工作场景里,老员工的指导或许很重要,但并不能成为新手的贴身保镖,“请问如何才能修复好这个文件?”“财务流程需要怎样操作?”智能客服会是更为可靠和高效的手段。

显然,无论是消费者还是普通用户,智能客服和个人助手信息系统已然与生活密不可分。智慧源于数据,也源于系统的持续迭代以及企业系统的持续更新。如果用户在使用过程中收获的是一系列的答非所问和繁杂的操作,不仅用户体验不佳,企业内外联动的运营效能提升有限,品牌形象也会受到损害。那么智能时代,怎样才能让智能客服和智能助手真正担起智能之名呢?华为正在以AI之名,为之正名。

华为的研发实力有目共睹,近年来,智能趋势全球开启,站在风口浪尖的华为搭上了这一历史性的进程。在“智能华为”的转型的过程中,其推出了大量的智能化手段来提升企业运行效率,智能客户和智能助手便是其中两大利器。华为把智能领域积累的大量经验和技术,以智能客服和智能助手的方式应用到企业运作流程之中,充分挖掘企业内部技术及能力资源。

智能客服越千山,究竟越过哪一关?

接入智能客服之前,一定要明晰一件事情,那就是为什么会需要智能客服?我们现在所听到的一些客服机器人算不算智能客服呢?且请慢慢看来。

设置客服的目的是很简单的,那就是解决普通客户的咨询问题。而目前客服行业中,面向普通客户咨询主要有两种处理方式,传统客服机器人和电话按键导航转人工客服。不过二者相比起来各有利弊,传统客服机器人问题明显,容易答非所问,而且问题解决率不足80%,同时很多在线业务无法办理;而人工客服的话则流程冗长且效率偏低,通常需要等待人工坐席提交工单、人工坐席升级工单、人工坐席关闭工单、客户满意度评价、客服质检等诸多环节。

从华为客服业务给出的数据来看,其目前拥有的超过1万名客服坐席,人均每天60个问询单,每单处理耗时约10分钟,年损失率130%,而且新人培训周期较长。机器人客服拨测命中率低、用户参评率低、答非所问以及知识运营成本高;人工坐席排队及工单升级困难、知识检索速度慢、人工总结问题效率低……那么就没有两全其美的办法吗?

显然不是的,华为智能客服就是要解决掉这个矛盾点。本质上来讲,智能客服解决方案需要把两种客服业务进行结合,其总体流程涵盖了以下5个步骤。

  • 智能导航,在导航时根据用户画像识别实现AI智能分流,快速理解用户意图,一些常见问题直接办理;
  • 智能问答,在机器人客服方面,基于NLP (Natural Language Processing)技术打造了各类对话机器人,让用户能够更多的进行自助办理业务;
  • 坐席辅助,在人工坐席服务中在业务流程、知识内容、业务话术、升单分类等方面实现自动推荐,提升客服效率;
  • 智能外呼,在用户满意度评价部分,根据营销线索完成自动挖掘,自动完成客户满意度回访;
  • 智能质检,在客服质检流程中能够实时识别情绪异常预警并对服务质量检测,避开敏感信息。

通过这5个流程,华为智能客服可以在无人敢于的情况下实现85%以上的用户问题可由机器人实现闭环处理;并且在人工坐席方面实现千般问一致答,1分钟完成录单查单升单;而更为重要的是,智能客服系统可以实现100%全问题单覆盖,保障没有错漏现象出现,堪称完美之选。

智能客服产品架构示意

那么智能客服能够在哪些场景下发挥作用呢?华为AI使能部智能客服产品经理唐菊香介绍称基于智能路由、问答与任务引擎、意图识别等能力构建的智能客服解决方案,在华为内部得到广泛使用,实现一键触达所需服务;并且该技术也在用户场景、内部连接场景、企业各个服务场景中得到广泛使用。

场景化应用,智能客服的长生诀

过往的经验告知,如果一款产品没有竞争力,不能在场景中切实的解决问题,那么这款产品便很难称之为成功。而华为智能客服解决方案在面向普通用户、外部工程师、小语种等诸多场景时,可以切实的击破场景化发展难题。

华为VMALL商城在线客服就是一种典型的应用,其能够处理消费者在售前及售后中的各类问题咨询,全球96个国家, 700+终端产品型号及14EMUI/Magic UI系统版本均可得到服务。在以往的解决方案里,客服产品往往会面临体系复杂,知识难记忆;业务浪涌风险;坐席压力大,极端情况情绪崩溃,人员流失快、海外招聘难等诸多问题。

而在通过接入智能客服之后,整体解决方案效率得到大幅提升,售前通过 RPA机器人(Robotic Process Automation)、知识图谱机器人、实体识别等完成产品咨询和对比任务;售后则可以通过任务机器人、产品图谱机器人、用户画像来精准化提供到店维修指引;同时能够通过RPA机器人、故障图谱机器人、实体识别能力完成逐步故障解决。

工程师的问题可能会比普通用户更复杂,以往工程师在进行功能对比、产品选型、产品展示、安装指南、故障指导、版本推荐时,很难通过机器人客户解决问题,而求助人工坐席解决问题时需要80美金/单。

为方便企业业务工程师能够快速解决问题,华为企业业务部投入1人月构建14个主要场景的任务多轮自助,实现客户工程师自助快速获取产品相关问题解决方案,缓解了人工坐席压力,实现人工费用节省。这套解决方案的最大特点在于,其能够基于企业业务意图识别模型,是一套将企业产品图谱与场景任务引擎结合的解决方案。

小语种场景相比之下会简单一些,华为利用专利技术实现了小语种与英文机器人能力,目前已经覆盖了西班牙语、泰语、俄语、日语、韩语、阿拉伯语、法语、德语等诸多语言。在以往使用的单一模型中,其往往会各有优劣,只能适用于特定场景,系统对对一些重点语种有专门的模型应对,将其融合之后可以形成互补。

华为智能客服解决方案面向核心小语种,主要采用多模型融合(经典机器学习算法+深度学习算法)+投票决策的方式,分语种训练;面向非核心小语种,主要通过机器翻译,利用英文Bot能力以及答案的多语种同源关联,实现小语种快速覆盖。不同场景不同解决方式,这样才能更加高效的解决问题。


总结来看,华为智能客服的核心技术点在运营层面有着明显的提升,其能够通过文档自动抽取和知识自动生成提升知识储备,并根据对话日志统计报表,热点、高频问题统计,人工服务数据反哺完成机器自学习,再借助人工标注、知识健康检查、知识自动生成、语料扩写等能力实现智能客服的效率提升。同时,其能够通过自动训练人工发布,最终实现系统的知识覆盖面提升,整体准确率提升10%20%,回答更加准确。

相比以往的智能客服解决方案,华为智能客服具备更强的客户理解能力,能够通过NLP能力、多模态情感识别、基于画像的推荐以及多语种意图识别,增强客户理解,提升客户体验,减少客服压力;此外,其能够提供开箱即用的能力,通过云化和多租户隔离,实现20分钟快速构建;同时,客户服务解决方案覆盖企业内部咨询、业务办理助手等诸多场景,全场景覆盖让产品更具竞争力。

智能助手,信息获取新模式

我们都说如今进入了数据时代,尤其是企业发展之后业务范围不断扩大,系统和数据不断增加,传统的信息获取方式便不再那样有效。据麦肯锡调查统计,企业员工大概有40%的时间花在不同信息的获取上,将直接影响工作输出。

那么信息获取有哪些方式呢?在华为AI使能部资深产品经理刘玉峰表示,信息获取方式已经经历了三个时代的变迁。1.0时代,信息获取主要通过菜单点击模式获取信息,用户获取内容有限;2.0时代,信息获取主要依赖于传统搜索,其能够获取海量内容,但问题在于其响应机制较为模糊,而且主要基于功能驱动,结果较为片面。3.0时代,智能助手出现使得用户获取海量信息的渠道更为多元,其能够实现精准响应,并基于场景驱动获取信息,能够实现主动推荐,内容更加全面可靠。

总体来看,信息获取方式经历了“人找服务”到“服务找人”的升级,事实上,这也是下一代数字化服务的特点,由主动获取信息变成信息整合后的被动获取,进而盘活企业数字资产,提升员工生产力。智能助手作为一种面向未来的信息获取方式,那么其是如何构建的呢?

智能助手AI构建思路示意

以往在做产品时,往往选择的是技术驱动,但智能产品,尤其是智能助手这类产品,往往运营、场景和数据作为驱动的。在构建智能助手时,往往需要会先获取用户行为日志,然后基于用户行为习惯进行分析,最终实现场景识别、服务设计、意图识别设计等核心能力;同时也可以将之用于现状评估和目标制定。

在建设完成上线后,后续更新迭代的环节叫“PDCA”转换(PDCA PLAN计划、DO实施、CHECK验证、ACTION改进)。产品上线后对需要产品反复进行验证,然后反馈迭代实现用户问题闭环,最终逐步迭代提升用户体验。智能产品的第一个版本往往不尽完善,但就是在这一系列的闭环升级中,让产品的服务能力和用户体验不断的日趋完善。

华为内部使用的智能助手主要基于华为多年的技术积累打造,根据不同的端口,主要有三种呈现方式:语音助手,智能搜索,划词搜索(闪查)。在移动端,语音助手能够便捷地答疑解惑;文字搜索能够跨越终端并且处理各类条件的内容信息,而划词搜索则可以智能地嵌入在各种软件之中,实时简洁地呈现各类信息。华为打造的助手中台能够提供QABotRPA、搜索BotTalk to DataTask BotAI能力,帮助提升员工生产力。

多场景落地,智能助手的新春

谈及智能助手,很多人对其的认知可能还停留在小艺、Siri等个人手机上,但显然其能够落地的空间会比这些场景更加丰富。华为智能助手在HR服务、会议助手、数据服务、知识服务等多个领域均有表现。

HR服务并非易事,在企业内部找人与其他的人脉搜索不同,其往往面对的是陌生人搜索,多数属于模糊搜索。而智能助手基于员工图谱支持企业内部找人,根据员工不同标签进行归类和联想搜索,标签触电从入职开始,包括职位上的调动、晋升、出差、培训、项目作战到离职的全职业生涯周期,从部门来看其同部门、秘书、HRBP、主管、同项目组的同事相关性也可以做区隔,进而更加精准地找到合适人选。

会议服务看似简单,却有很多零散的烦心事。在参加会议时,会前需要进行会议室预订、预约与会人等一系列操作,同时还可能找不到会议室。华为会议助手则能够实现一句话预约会议室并通过RPA自动预约与会人时间,内置的室内导航也能够避免找不到会议室的尴尬。

在开会时出勤统计、陌生人信息查询、跨语言沟通、会议记录和任务下发,每一条都可能是一个坑。华为会议助手则可以提供出勤自动统计(摄像头)、陌生人信息推荐、实时会议口水稿、同声传译、拍照识文、一句话创建任务等功能。在会议结束时,往往需要进行会议纪要整理和任务的跟进。能会议助手能够对多媒体会议进行记录,生成视频、语音、口水稿,且纪要口水稿文本顺滑,能够自动进行观点提取;会后也能利用RPA自动跟进任务。

数据服务需求更加繁杂,技术含量会更高。在寻找合适的数据内容时,往往得到的结果过于专业,导致很多一线用户无法明晰数据的价值点和关键所在。而通过使用智能搜索、机器学习算法,智能助手能够准确识别语音,分析用户意图并与用户对话,让用户能够轻松找到想要的数据。

举例而言,当用户想要某一地区的数据时,智能助手能够直接将相关数据的柱状图呈现,并可根据用户指令找到更合适的可视化形式,帮助用户理解相关数据集和问题点。通过AINL2SQL(自然语言到结构化查询语言)技术,智能助手实现了自然语言到机器语言的转换。用户只需用最自然的语言,就可随机、自由的、多维度、多逻辑组合数据,通过一次或多次会话完成数据探索和分析,洞悉数据背后的业务本质。

华为智能助手在知识服务方面提供的场景化帮助会更加丰富。基于产品构建的知识图谱能够比普通的FAQ系统更加精准地完成问答,实现产品对比、产品常见问题支持、属性查询等能力。而产品知识图谱本身的三元组比较好定义,因此产品属性比较有限,而且数据多为半结构化数据,能够比较简单地构建;但大概念的知识图谱会比较难,需要在合适的场景来做建设,甚至还需要进行相关的逻辑判断解决。

产品文档内容的深度检索在未来有望成为刚需,仅以华为内部来看,年文档量就能达到百万级。之前只支持员工主动找文档,但这需要大量时间浏览文档内容,信息获取效率低。在找文档过程中,由于文档标题覆盖的信息有限,因此使用搜索功能往往搜不到或者不支持excelpptpdfword等文件内容搜索。

智能助手能够对文档进行解析,包括页码、标题、正文等内容,并以API形式接入索引库。用户在检索相关文档时,智能助手通过意图理解调用索引库相关内容,并通过智能搜索算法模型,实时输出相关内容。总结来看,智能助手能够实现更深层次的内容搜索,能够精准定位、在线预览、一搜即得。

核心语义识别服务架构示意图

核心语义识别是智能助手的一大重要难点所在,在做知识问答或是搜索时往往会遇到一个问题,用户输入一句话时词与词的重要性的不一样的,以往由于未识别核心语义导致的Bad Case达到了35%。以往的解决办法有很多种,比如大量的字典或者标注;但这样做的问题在于人力成本投入过大,而且Case By Case维护,效果不佳。

华为智能助手基于非监督算法核心词的识别模型,当用户输入一句话时,算法模型会自动对语言中多个词汇的权重进行分析。通过核心语义识别让用户问答结果更加精准,也能更好地理解客户的诉求。

此外在很多情况下,用户会搜索一些意图不明确的内容,搜索主题会比较泛;亦或者用户搜索时记忆不太清楚;再者当用户输入一个标签时标签下内容过多导致用户无所适从。为了解决这类意图不明确搜索的问题,华为智能助手基于华为内网相关信息形成了主题图谱,将不同主题下相关的知识内容根据关联性来绘制图谱,进而引导用户明确意图。

在用户进行知识探索时,通过主题下的关键知识提取模块即可获得;当用户输入较为模糊时,主题图谱可以逐步对用户进行相关内容逐步引导;当内容比较多的时候,结构化处理模块以及Query理解模块会共同打造的主题推荐能力能够对用户有所帮助。

总体来看,传统问答系统的信息获取方式效率比较低,通过智能化升级和数字化变革,华为智能客服与智能助手可以共同帮助企业内部盘活资产,提升了整体运营效率,也给予客户更多优质的服务帮助。可以说,智能助手与智能客服,成为了华为智能化转型升级路上的“急先锋”。

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