2019年底，中國就業技術指導中心發布通告，擬增加16個新職業，其中包括「人工智慧訓練師」。
2020年初，中國人力資源和社會保障部等三部門聯合發布通知，「人工智慧訓練師」的職業信息首次正式發布。
此前，在客服領域多年的實踐過程中，人工智慧訓練師這個崗位雖然逐漸浮出水面，但一直處於模糊狀態，既不是算法或開發，也不是完全的業務運營。隨著行業發展帶來的精細化分工，這個職業的定義也逐漸變得愈發清晰，今年陸續也有行業專家開始清晰定義人工智慧訓練師這個崗位。
和君縱達多年以來一直堅持人機賦能的創新並不斷突破人機協同的應用領域，在此過程中和君縱達不斷培養和提升人工智慧訓練師的能力，從選拔、培育、提升、成長等各階段對此崗位進行了體系化、流程化的建設。今天就「人工智慧訓練師」這個新興職業的定義和未來的發展談一下看法。
人工智慧技術對客服行業的優化至少體現在以下兩個方面：
1）客服側
隨著網際網路的普及和消費升級帶來的用戶數量激增，傳統服務體系下的人海戰術很難滿足如此龐大的用戶需求，給客服行業帶來了巨大的壓力。人工智慧中的自然語言處理，語音識別、機器學習等技術，為領域中的文本客服和語音客服帶來了全新的改變。
人機結合的模式可以解放客服的勞動力，使人工客服從以往單一、重複的服務，向更有價值的服務轉型。機器智能解決客服服務中可複製的重複勞動部分，人工坐席可以提供個性化、多樣化、更應該由人工解決的高質量服務。
2）客戶側
大數據的開始發展幫助決策者對數據進行更全面的分析。客戶是誰、從哪裡來、收入多少、常遇到什麼問題，以往因為數據的複雜性很難獲得有效信息，現在通過AI技術對客戶數據進行分析，可以讓客服更加了解用戶，為經營策略優化指明方向。
以技術為基點，客戶側的服務模式，可能會在接下來的幾年，由客戶發現問題，主動尋求客服幫助和支持，逐步轉化為，客服主動提前預判客戶訴求，由客服側推送客戶常見問題給到客戶來獲取，完全顛覆整個客服工作流的甲乙方試用和工作習慣。
人工智慧訓練師，是通過分析產品需求和相關數據，完成數據標註規則的制定，最終實現「提高數據標註工作的質量和效率」以及「積累細分領域通用數據」的價值。從工作流和工作難度等角度看，介於數據標註和AI產品經理之間。
其主要任務包括：
l 標註和加工圖片、文字、語音等業務的原始數據
l 分析提煉專業領域特徵，訓練和評測人工智慧產品相關算法、功能和性能
l 設計人工智慧產品的交互流程和應用解決方案
l 監控、分析、管理人工智慧產品應用數據
l 調整、優化人工智慧產品參數和配置
人工智慧訓練師職業的發布意味著該職業正在逐步建立統一的規範，可以預見，未來人工智慧訓練師這一職業將迎來長足的發展和壯大。
市場上的人工智慧訓練師可以分為三大類：文本訓練師、音頻訓練師、圖像訓練師。在客服領域，文本和音頻訓練師受眾面較廣。
雖然包含不同的細分工種，但從整體智能服務產品的運營來說，有些能力是通用的。以下是人工智慧訓練師的底層能力特徵：
其中，分析能力和數據能力最為重要。結合實際業務場景，行業背景和溝通能力也不可或缺。因此，人工智慧訓練師的核心能力包含四個方面：
l 熟悉行業知識和業務內容
l 掌握數據處理方法
l 了解產品和相關數據應用
l 人際溝通與協作
其實，無論什麼類型的人工智慧訓練師，最通用的還是業務理解能力，只有對企業、客服業務、用戶有足夠的了解，才能建構出全面的智能服務能力。
與其把和君縱達的智能技術交付團隊中的夥伴叫做人工智慧訓練師，我個人更傾向於他們是「人工智慧運營師」，運營的概念中包含了「運營」+「訓練」兩個相近，而又有根本不同的工作領域。
訓練工作的關注重點，是AI產品的標註，訓練，數據分析梳理等，主要目標是以打造準確率和數據清潔度更高的AI模型等數據指標，來造就更加好用的AI產品。
運營工作的關注重點，更多的是在使用高精度AI產品的同時，關注整個服務流程中最終創造價值指標的達成，如催收中的催回率，營銷中的轉化率等等。
2019年開始和君縱達堅定打造人機結合的解決方案，助力企業數位化轉型，降低企業運營成本，提升服務效率。從業務的實際需求出發，到業務的最終呈現結果，我們更多的是關注的是用戶的體驗、交付的指標、合規的可控以及不斷突破的服務增值能力。所以和君縱達的人工智慧訓練師的發展發向，必然是「運營」+「訓練」=「人工智慧運營師」
客服行業興起於20世紀80年代，作為一個勞動密集型行業，在隨後的幾十年發展中，一直在通過流程優化、技術更新等手段實現客戶中心成本與客戶體驗的雙贏。人工智慧訓練師的產生是人工智慧技術與各個行業融合落地並成功應用的產物，作為技術和業務之間的跨界橋梁，已經成為智能服務產品背後的關鍵角色之一，也勢必將推動人工智慧技術和客服行業更深入的結合與發展。