人工智能分支(人工智能分支学科)

 

作者 | 龙老师

出品 | 子弹财观

不久前的今年全国两会期间，机器人成为代表委员建言的高频词，Robotics（机器人学科）这个词更是首次在这一场合被提出。

很多机器人是有物理形态的，比如工业机器人、手术机器人，但人工智能也有另外一大分支，指的是一种是程序化的、非物理形态但有智能的机器人，它们也被称为数字化劳动力。

作为场景机器人的一种，智能客服就是典型的程序化机器人。为什么它会在近期引发服务业、教育、养老、医疗等领域代表、专家和学者的关注，使得他们纷纷呼吁，要推进服务应用型机器人发展。

从容联云的故事来看，究其根本还是为了更大程度释放人的价值，并且提升服务的水准，最终实现社会价值和经济价值的双重收获。

1、释放数字化生产力，痛点在服务业

最近机器人热度很高，很多人都在呼吁数字化生产力劳动力数字化。无论是叫人工智能、智能机器人、数字化劳动力，其本质区别不大，其实就是对一种具有类人能力的软硬件服务体系的一种渴求。其中，服务业又尤其是其中重点。

互联网小常识：SNMP优点：简单，易于实现、支持广泛、操作原于简捷、性能高。缺点：SNMP建立在无连接的传输协议之上，另外它是非面向对象的，不支持分布式管理。

国家统计局2月28日发布了《中华人民共和国2021年国民经济和社会发展统计公报》，其中显示，2021年末全国人口14.126亿人，比上年末净增加48万人，自然增长率仅为0.34‰，创下60年以来的新低。

曾经，丰富的劳动力资源，撑起了改革开放40年来中国经济的高速发展。在过去的三十多年里，因为有庞大的劳动力人口，支持了GDP的持续增长；也因为有如此强大的劳动力保障，中国的制造业、服务业、基础设施建设领域，才能全面高速发展。

但我们不得不警惕的是，劳动年龄人口占总体人口的比重在这十余年来一直处于持续小幅微降的状态——如果以10年为单位来看，现在的劳动年龄人口已经比十年前减少了数千万。

其中，服务业又是劳动力缺口现象最严重的产业。服务业是近十几年中增速最快的行业，但在中国将有可能进入劳动力短缺时代的背景下，服务业的承压尤其严重。

人社部发布了2021年第四季度全国最缺人的100个职位，其中，营销员、餐厅服务员、商品营业员、车工、家政服务员、保安员、包装工、客户服务管理员、保洁员和快递员排行前十，其中属于服务业的岗位占据了8个；即使放大到最缺人的前100个职位，服务业岗位缺口的岗位数仍然占比很高。而且，这已经不是客户服务管理员（即我们俗称的客服）第一次登上全国缺口职业的Top10。

一方面，由于生育观念等因素的变化，中国劳动年龄人口将不可避免进入一个漫长的下行通道，从某种意义上来说，服务业、制造业、农业等劳动密集型行业的缺人问题和争人问题，只会加剧而不会减低。

另一方面，服务业的客服场景并不是一个简单可以通过机器人代替的行业，他们的工作看似技术含量不高，有80%的工作是在重复。但另一方面，客服其实面对是沟通能力和人性洞察的双重考验，需要很高的情商、技巧，所以门槛也并不低。

此外，很多年轻人因为客服的收入不高、疲劳度很高而不愿意加入这个领域；但企业并没有因此降低开支，通盘计算下来，大量有强客服场景需求的企业总体客服成本十分之高，如银行、电信、电商、金融等，无不为这一领域的刚性支出感到苦恼。

更重要的是，由于电商、保险、证券、汽车、金融等领域出现了在线化、前后台打通等B2C2C变化，传统的售前、售中、售后角色的边界也日益模糊，客服的外延不断延伸，他们可能是服务管理员，也可能是促销员和销售员，有时候还是客户支持人员和解决方案赋能者，在提升客服职位含金量和价值特性的同时，亦对这一岗位提出了更高地要求，也因此更需要持续性的赋能。

既不能用机器人完美替代，又存在劳动力刚需和降本增效的硬需求，中国的智能客服领域，该向何方走？

2、人机协同长期存在，是一个完美的过渡

我们和某火锅餐饮巨头有客服方面的长期合作，在这种合作中我们发现，100%依靠智能机器人和100%依靠人的情况都相对较少，所以，我们考虑了一种新的协同方式。容联云CPO熊谢刚说。

有一些场景，是沟通比较浅层次，确定性强的，比如客人来就餐前，电话询问是否需要排队、需要排队多久、有多少人来就餐，这些情况就是确定性强的，人工智能替代程度高的。熊谢刚说：但即使如此，这样对企业的服务成本也不低，比如需要专门有一个员工负责接电话，接电话的环境需要比较安静，便于记录等等。

另一类的场景则比较复杂，比如客人会询问是否有自己喜欢的包间、是否有喜欢的楼层或靠近窗口、是否有代客停车和一些增值服务、是否会因为特殊情况需要‘插队’，这种情况下，单纯的人工智能就回复就不一定能解决问题了。

还有一个比较关键的问题是，机器人接听可能有百分之几的可能性听不清楚客户的需求、或者无法理解客户的需求，这种概率并不高，但对于客户就是100%。熊谢刚说：而人工客服遇到类似情况，可能问一句话就解决了，所以，这里面其实是一个边界判断的问题，最后我们的解决方案就是，还是要让人机协同起来工作，各自解决擅长的问题，这样才能对客户有接近100%的满意率，也就是这套体系能达到‘可用’‘好用’的一个客观标准。

熊谢刚说，AI这几年很热，但是，用户选择AI并不是因为它是未来的潮流，而重点看两个问题，第一是使用完AI产品以后，业务效果怎么样；第二是这个项目的总体拥有成本是多少。

比如说客户购买一个产品，产品本身需要50万，但是培训还要50万，然后还要运维、还要人工客服协同，这样的总体成本就是200万，一位分析师说：那用户可能就会去买一个100万，但隐形成本更低的产品。

熊谢刚也认为，容联云的长期价值追求就是，用最合适的人机协同配比，在为用户创造相对最优解的前提下，实现总体成本的高性价比。

AI这个领域看似是比拼技术，其实是比拼产品力和商业落地路径，什么路径的实际效果最高而且等效成本最低，就能占据优势。熊谢刚说。

所以，设定一个合理的目标，是一种商业智慧，而目前容联云的智能客服方案，是人机协同的全局最优解之一。

3、智能客服释放价值，这三大场景值得关注

互联网小常识：基于网络的信息系统主要包括以下几个部分：网络运行环境、网络系统、网络操作系统、网络应用软件开发与运行环境、网络应用系统、网络安全系统和网络管理系统。

熊谢刚认为，在竞争激烈的智能客服市场，容联云智能客服的价值，是一切从实际出发。

例如，对于重复率很高、场景简单、上下文连贯的客服问题，可以用接近100%的机器智能（程序机器人）去解决，虽然这种问题的占比较少，但是却是传统客服场景中重复度最高、也最乏味的一类工作，而智能程序刚好完美解决。

而对于高难度、混合型的客服场景问题，需要用人机协同方式。

但熊谢刚认为，所谓人机协同，并不是一个简单人和机器互相补位的问题，而是让人和智能客服各自做最擅长的事，互补性的把价值最大化。

例如，近年来的新冠疫情，让银行业客服业务、客户服务等活动的开展都深受影响。疫情期间银行业务量暴增，客服中心人工坐席不能全员到岗，效率极低，成本居高不下。而某股份制银行原有客服中心接待和扩展能力较弱，经过一系列深度调研，该股份制银行最终选择容联云助力其探索客户服务的数字化转型。

在整个方案中，除了传统的文本机器人和智能IVR导航外，智能辅助场景下的金牌话术推荐，成为一个亮点。

金牌话术，可以简单理解为在最需要的时候说最合适的话，达到最好的沟通效果。

但是，这其实客服领域内最难复制的一种行业know-how。

有很多时候，企业会收到很多用户对客户服务部门的投诉，诸如抱怨工作人员语速过快、业务不熟练、不专业、拒不解决问题等等。

而对以上的问题中，人们在使用客服场景中，会简单的归结为是客服业务能力参差不齐。

换句话说，同样一个问题，在A客服处得到了比较完善的解决，但在B客服处却得不到较为完善的的解决。

但事实上，A客服和B客服的服务权限、执行的银行制度和政策体系、接受的培训和要求，其实并没有区别。

也就是说，很多情况下，客服质量的体感其实并不是一个制度问题或管理问题，也不是谁负责或者谁不负责的问题，而是谁善于沟通的问题，极端说是一个情商问题。

但这类经验其实是很难简单的传习的，所谓‘金牌话术’其实是一种重要的行业know-how。但以前的积累大多是靠口传心授，效率低下而且成本高、见效慢。即使有时候企业汇集了一些‘金牌话术’的问题，并且形成文本给客服人员分发、学习，但这并不能保证客服就能自动用对、用好，这就让服务优质率的提升成为困难且很难克服。该企业的一位负责人表示。

而容联云的方案，最大程度用智能方案汇聚了人类劳动的精华，又以人机协同的方式落地。

实际场景中，客服不可能在工位上放一本《金牌话术合集》来现学现卖，但容联云的智能客服方案中，坐席辅助机器人可以通过语音识别、自然语言处理来驱动智能对话引擎，面向客服提供思路导航、知识推荐、智能填单、实时质检，帮助企业提高服务效率，提升服务水平，降低运营风险，依托智能对话引擎。

而所谓的金牌话术提示，就是根据智能对话引擎，实时触发系统对客服人员进行思路导航，在他们最需要金牌话术的支持的时候，利用系统提供金牌话术提示，实时进行质检提醒，以确保在最需要的时候，说最对的话。

从工位上扣着一本话术集，到系统自动识别并提供最佳金牌话术，前者是信息化不充分的尴尬，后者是智能化人机混合的结晶。

而且，根据用户方的反馈，因为使用了人工客服+坐席辅助（包含金牌话术）的组合，不仅仅让客户说对了重要的话，有效的提升了客服质量，还可以进一步提升转化、复购、增强用户黏性和品牌友好度等价值，这仅仅是人工智能的一处火花，却照亮了整个智能客服领域的发展方向——智能化的人机协同。

另外，值得一提的是，除了实时辅助，容联云的智能客服还可以用于员工培训。

传统培训模式，一般是由企业单位自行组织，通过邀请外部专家学者或内部经验丰富老员工，或专职内部讲师，担任培训讲师，定时、定点、有一定规模、脱产或半脱产，就某个专题进行为期数天或数星期的正式培训活动。

形态很正式、资源很消耗，但效果却平平。

而容联云的智能客服方案中，针对于解决企业培训学习痛点，将AI技术与业务学习与技能提升训练深度结合，产生了新的场景。

简单说，问话和考校的不再只是讲师，而是基于数据中心及智能语义识别算法，通过人机对话、语义识别、智能评分、智能剖析、专题练习等环节，支持学练考评全流程陪练，实现全流程智能陪练管控，构建多元化线上学习场景，为每个学员或坐席人员配备7×24小时的专属AI陪练助理， 学员可通过和虚拟机器人进行对话问答的方式进行学习测评,改变原有枯燥单调的学习考核方式。

这是一种智能培训的新标杆，现在，在它的支持下，一些企业已经实现了高度智能培训，降低了高水平人才的总体拥有成本。

容联云的智能客服有许多的价值亮点，在这里限于篇幅我们不能一一展开，但笔者认为，它有两大特点：

其一，容联云的智能客服方案，大方向是对降低劳动力短缺、密集型行业人才成本高、缺口大的问题给出针对性方案，有非常重要的社会价值，它不是替代人，而是让人做更好的自己。

其二，它做到了技术和需求的平衡，人机协同的平衡，它不盲目追求最高端的技术，而是合理的评估人工智能的当前能力，设计了结合人和机器优点的的、不好高骛远而以客户痛点为导向的方案，这是一种当下最优的方案，这种思路，为我们的人工智能落地树立了行业标杆。

中国未来十年二十年的发展，仍然并更迫切的需要高水平的人力资源投入，而在人口开始零增长，劳动年龄人口下滑的大背景下，如何让人机更好的协同，如何让人在机器的辅助下发挥更大的价值，获得更多的满足感，创造更多的社会正向价值增量，容联云的努力，显然值得我们深思。

*文中题图来自：摄图网，基于VRF协议。

互联网小常识：交换机的配置方式主要有三种：通过控制（console）端口配置，通过telnet远程登录交换机，通过交换机发布Web服务配置。

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