《AI交互與智能客服的變革與發展》報告發布:智能客服將推動經營...

2020-12-23 財經網

12月17日,機器之心《AI交互與智能客服的變革與發展》研究報告發布,以對話式AI技術為核心的新一代智能客服正逐步走向成熟。

報告分析了當前以人力為主的客服中心,正在經歷從在線客服、客服機器人到對話式AI智能客服的轉型升級過程。面對傳統客服中心人力成本高、運營管理難、數據沉澱和利用難的痛點,智能客服利用AI能力,以SaaS形式提供場景化、個性化的用戶服務,實現人機協同、數據打通,輔助企業的數位化升級。

NLP技術推動AI交互形式突破,拓寬智能客服的職能邊界

對話式機器人從早前的關鍵詞匹配檢索、模糊查詢,到搜索排序的演進過程中,不斷利用AI技術,以神經網絡為基礎,用深度學習理解用戶意圖,帶來交互體驗的升級。交互方式也從單一的文字交互、語音交互,向多模態交互發展。

底層技術的進步,讓以新一代對話式AI為基礎的智能客服具備五大特點:語義識別更準確、問法更靈活、轉化更緊密、知識更全面以及學習更主動等,結合形象化、可視化的IP形象運營,也可以讓智能客服還擁有更加擬人化的情感表達,加強與用戶的連接。

在語義識別方面,以Transformer 模型架構為基底的類BERT 大規模語料預訓練模型是目前業內的主要技術框架。以騰訊雲小微AI助手為例,在BERT基線模型的基礎上,結合自身數據,通過任務優化、模型優化、領域優化、模型融合等步驟遷移訓練出符合多樣需求的智能客服模型,將準確率保持在95%以上的水平。

在語義理解和交互方面,智能客服需要藉助對話引擎來解決快速構建行業知識庫、理解複雜、靈活問法的問題。騰訊雲小微首創的EERQ、LARQ等技術,能夠實現全自動、快速抽取問答知識等能力,提供問法擴展,並結合用戶對話場景,在多輪對話中主動問詢,並根據對上下文的理解,進行關係推理、實現個性化內容推薦。例如,在玩轉故宮小程序內的智能導覽「福大人」,針對故宮博物館全場景,構建了一個知識庫,能夠及時為用戶提供個性化遊覽路線推薦、景點文物講解、百科問答等服務。

對於智能客服知識庫的更新優化,《AI交互與智能客服的變革與發展》研究報告指出,智能客服目前的主要技術解決方案是基於深度學習的預訓練語言模型框架+ 特定領域數據的模型微調(finetune)和遷移學習。在這樣的技術解決方案下,智能客服具備了一定程度的自我學習能力,並依據數據邏輯分析,從而實現機器模型自主學習、快速迭代優化,以適應數位化時代的商業發展需求。

值得一提的是,當前的智能客服在語音對話的基礎上,結合虛擬形象技術,打造出企業專屬的客服形象,讓人機對話體驗更自然、生動、有記憶點。正如在文博會北京展區的智能導覽「小春妮」,以一個能聽、會說、有形象、有情感的智能客服,幫助企業更有溫度地傳遞著品牌形象。

在AI技術的高速發展下,AI交互形式不再單一,從語音對話向面對面交流升級,豐富了用戶的交互體驗,並在多個行業領域內落地應用,對企業的轉型升級起到一定的輔助作用。

智能客服將助力經營模式和企業價值的升級

在當前新消費時代下,用戶更加注重服務體驗,而客服作為消費體驗的核心環節,連接著用戶與企業,成為影響用戶黏性的重要因素。

《AI交互與智能客服的變革與發展》研究報告指出,隨著數位化、智能化技術逐步打破產業邊際,智能客服的發展將不局限於針對用戶與業務問題的呼入呼出服務,其也應在品牌建設、服務優化、技術轉型等諸多維度成為企業價值的核心輸出者,並引領企業圍繞消費者需求進一步尋找發展空間。

一方面,在AI交互技術的輔助下,智能客服能夠將少數人的體驗感轉換為普惠式的客戶價值,真正完成了服務觸手可及的理念。換言之,智能客服的定位也不再是完成信息諮詢和提供應答服務的機器人,更將成為代表企業理念的品牌形象。正如騰訊全球生態大會上,騰訊雲小微展示的結合動漫IP「那笙」形象的AI虛擬助手,利用虛擬IP的影響力,拉動企業品牌提升,形成粉絲與品牌推廣模式的增值,無限擴大用戶對品牌的想像空間。

另一方面,智能客服可以結合場景,結合客戶畫像、人機互動等技術,為用戶提供個性化的服務,提升服務能力和服務效率。同時,智能客服作為重要的數據渠道,將為企業沉澱大量的數據要素,實現對前端業務的反哺。

智能客服很大程度上成為了企業持續洞察用戶、提升價值的核心驅動力。以用戶服務切入,幫助組織內部實現業務的產品的升級、管理流程的升級等,助力企業降本增效。正如《AI交互與智能客服的變革與發展》報告中所述,智能客服的未來應逐步突破成本與人工的束縛,變得更加開放,更具業務價值。

無論技術如何深入發展,某個單一模態下的交互都不可能成為 AI 交互的唯一形態和終極解決方案。相信隨著AI交互技術不斷在文旅、教育、出行等多個領域落地應用,未來它終將成為產業轉型升級的突破口和企業擴展業務的新維度,提升企業服務效率與用戶的交互體驗。

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編輯：heping

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