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智能語音機器人的場景化應(yīng)用

　　由CTI論壇(www.ctiforum.com)主辦的2018中國客戶體驗創(chuàng)新大會于2018年10月18日在深圳益田威斯汀酒店盛大開幕。本次會議以人工智能技術(shù)引領(lǐng)客服行業(yè)迭代升級為主題。小水智能副總裁張寧應(yīng)邀出席此次會議并發(fā)表題為《語音機器人場景化應(yīng)用》的主題演講。張總主要從趨勢分析、用戶訴求、應(yīng)用場景和面臨挑戰(zhàn)四個維度來講解了小水智能以及語音機器人這個行業(yè)所面臨的困難和積極的因素。在呼叫中心領(lǐng)域、運營商領(lǐng)域、保險領(lǐng)域、汽車行業(yè)等，用小水智能機器人替代一部分重復(fù)勞動，這是小水智能的定位。小水智能希望在得到認(rèn)可的同時可以與大家共同推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，并達(dá)成更多合作。　　張寧：大家下午好！我是小水智能的張寧。其實我是第一次來這個論壇，但實際上我是一個通訊老兵，至少在15年以上，可能與剛才那位毅航的李總也差不多。今天我是很榮幸小水智能讓我來做一個主題的分享，我會在幾個維度來介紹一下。　　我主要從趨勢分析、用戶訴求、應(yīng)用場景和面臨挑戰(zhàn)四個維度來講解一下我們的小水智能包括語音機器人這個行業(yè)所面臨困難的和積極的因素。我們小水智能是一家致力于數(shù)據(jù)生態(tài)AI效果解決方案提供商，這是我們的定位。　　這是一個整個行業(yè)趨勢，我們看客戶軟件的市場，大概在100億的規(guī)模以上，這個是存量市場，增量市場會特別巨大，大概在500-850億的規(guī)模口，我們定義在呼叫中心領(lǐng)域、運營商領(lǐng)域，保險領(lǐng)域、汽車行業(yè)，我們會用小水智能機器人去帶一部分重復(fù)勞動，這是我們的定位。　　這是我們所認(rèn)為的趨勢，AI效果營銷的趨勢。什么是效果營銷？我們認(rèn)為效果營銷就是精準(zhǔn)營銷+個性化的服務(wù)。首先我們會在大數(shù)據(jù)，用大數(shù)據(jù)來做用戶精準(zhǔn)的定位和數(shù)據(jù)洞察。然后我們會用語音機器人、AI技術(shù)來做用戶數(shù)據(jù)的收集，用戶意向的整理，用人工做跟進和轉(zhuǎn)換，最后我們用用戶管理系統(tǒng)來進行效果分析和用戶關(guān)懷，包括再營銷的管理。　　另外一個趨勢我們認(rèn)為，AI正在整合全媒體營銷，包括線下和線上的媒體，線下包括一些實體店，線上包括電商、社交網(wǎng)站、垂直社區(qū)，還有一些視頻網(wǎng)站等等。我們認(rèn)為整合線上和線下資源，小水智能要實現(xiàn)全媒體的全營銷的覆蓋，為分散的用戶提供統(tǒng)一的營銷管理平臺。　　這是我們認(rèn)為的另一個趨勢，整個行業(yè)我們認(rèn)為偏向漏斗形的服務(wù)趨勢，這也會大大降低整個人員的工作成本，提升效率。慢慢逐漸會以互動服務(wù)逐漸取代人工服務(wù)。　　其實剛才講了那么多趨勢，現(xiàn)在我們說一下用戶的訴求到底是什么？我們小水智能一直認(rèn)為用戶的訴求就是要精準(zhǔn)，好的用戶體驗和傳遞有價值的產(chǎn)品。用戶都是需要獲得真正有需要的信息。所以我們整個行業(yè)遇到的一些，之前也提到一些投訴、騷擾，我們認(rèn)為這跟數(shù)據(jù)的不精準(zhǔn)有很大的關(guān)系，我不需要的產(chǎn)品當(dāng)然不需要你來給我推銷。另外一個用戶需要獲得更好的體驗活動，現(xiàn)在做運營機器人的廠家也很多，我們覺得其中的質(zhì)量還是良莠不齊，我們希望用最好的用戶體驗來給用戶提供服務(wù)。另外用戶希望看到的是真正有價值的產(chǎn)品的營銷，我們會通過精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)分析，來推向客戶真正能幫助到它的一些產(chǎn)品，這是我們客戶的需求。　　另外這是一個企業(yè)痛點的分析，大家都知道企業(yè)有一個降本增效的需求，現(xiàn)在的企業(yè)招人難，不光是呼叫中心，像我們了解的教育機構(gòu)也同樣有這樣的問題，教育行業(yè)也逐漸像人力密集型在轉(zhuǎn)換，這也是他們最大的痛點。我們基于這塊幫助他們來做整個降本增效一些方面的改進和優(yōu)化。　　這是小水智能的幾個服務(wù)領(lǐng)域，主要它是外呼的機器人和接待機器人。外呼機器人我們主要做一些意向篩選，客戶找回，問卷調(diào)查，世界營銷、滿意度回訪等等，像催收在保險行業(yè)都得到應(yīng)用實踐。像問卷調(diào)查在汽車領(lǐng)域大量使用。有一家汽車的集成商，大概在700家4S店，我們做了機器人的問卷服務(wù)，現(xiàn)在的效果還是非常好。原來看到的數(shù)據(jù)大概每天是3-5輪的會話場景，但是我們用機器人來說反而提升了問話的輪次。　　另外一個是接待機器人，我們認(rèn)為是呼入機器人，我們主要應(yīng)用于客戶接待、售后服務(wù)、投訴咨詢，包括我們小水智能自己內(nèi)部理解的叫呼叫說明書，幫助客戶解決一些應(yīng)用場景上的說明書的問題。　　這是我們小水智能倡導(dǎo)的個性化的服務(wù)。小水智能會以人為本，建立ID自然平臺，實現(xiàn)跟各方數(shù)據(jù)的互通，我們用AI提供更好的服務(wù)。現(xiàn)在我們其實給很多的像電商，一些傳統(tǒng)的產(chǎn)品的平臺，都幫助他們做體系化的一套效果營銷體系，大數(shù)據(jù)的定位，然后AI的篩選，人工的跟進，推向不同產(chǎn)品的用戶端。　　這是我們教育行業(yè)的一個案例，很典型。我們通過大數(shù)據(jù)的用戶洞察，分析用戶的屬性，從而找到一些共性的數(shù)據(jù)，然后定位到我們的目標(biāo)群體，通過AI機器人，外呼營銷，包括用戶關(guān)懷，后續(xù)，我們現(xiàn)在有兩種做法，大家都知道機器人不能實現(xiàn)真正的轉(zhuǎn)化，需要通過人工，我們是兩種方式，一種在線直接轉(zhuǎn)人工，另一種通過線下轉(zhuǎn)人工。　　這是保險行業(yè)的一個合作案例，主要是兩方面，一個是營銷，一個是失聯(lián)修復(fù)。很多人群可能經(jīng)常換號，在運營商是無法定位的，我們跟運營商做一個聯(lián)合，通過身份證的ID找到相應(yīng)的號碼，當(dāng)然這需要相關(guān)的保險公司運營商的授權(quán)處理，我們通過這種方式，用AI來進行欠費催繳。我們通過大數(shù)據(jù)為保險公司提供用戶拉新。　　這是一個典型的跟保險公司的合作案例，保險公司的電銷平臺會分流，一部分走人工方式，另一部分會走機器人的方式，通過配置自動外呼，時間、地點、機器人參數(shù)，啟動外呼。有意向的會推動營銷坐席，在溝通的過程中，我們可以通過語音識別，找到相關(guān)的問題提示給我們的客服專員，進行一個銷售的輔助。　　這是醫(yī)療行業(yè)的，我們現(xiàn)在跟很多醫(yī)療機構(gòu)包括藥企有這樣的合作，我們拿到需求之后，幫它做一些用藥的回訪，包括服務(wù)的調(diào)查。另外我們也跟衛(wèi)計委產(chǎn)生合作，我們幫它做健康情況的篩查。　　這是運營商的合作案例。這個運營商的合作案例也是通過小水智能來做營銷外呼，它是結(jié)合機器人外呼+人工轉(zhuǎn)換來結(jié)合，做一些套餐的升級，欠費催繳等等的業(yè)務(wù)，另外我們也會做欠費用戶，包括續(xù)費催繳。　　剛剛講了那么多場景和案例，實際上其實也遇到了很多問題。我們在落地實踐過程中遇到了很多問題，包括在NLP，口語、具體的分詞，上下文的匹配都會對我們的識別產(chǎn)生比較大的挑戰(zhàn)。另外在ASR領(lǐng)域也在提升的階段，像方言的問題，方言在還多地方也做過實踐，尤其在西南和西北地區(qū)，無論你的機器人怎么用普通化交流，它依然用方言。現(xiàn)在我們正在做一個專利的申請，我可以通過這種人說的話進行采樣，從而去確定它用哪一種方言引擎，這個我們已經(jīng)在部署和實踐，并且正在走專利的過程。另外還有背景噪音，大家知道背景噪音對ASR是比較大的挑戰(zhàn)，相關(guān)的很多設(shè)備雖然能做一些背景噪音的消除，但是從另一方面來講，它增加了機器的響應(yīng)效率，這個大家有所了解的。所以現(xiàn)在我們在做這個權(quán)衡，背景消除和相應(yīng)速率我們做一個權(quán)衡。　　我們?nèi)绾稳ソ鉀Q和逐步提升產(chǎn)品落地中遇到的問題呢？我們在NLP主要做一些數(shù)據(jù)訓(xùn)練，做一些統(tǒng)計模型，做一些大概率的統(tǒng)計模型事件。另一方面我們在產(chǎn)品設(shè)計下工夫，讓更多的問話過程更加明確。在識別這塊，有很多是硬件廠商要做的問題，包括軟件廠商也會做一些噪音消除，結(jié)合語義理解來做。所以我們整個的現(xiàn)在在面臨的挑戰(zhàn)方面，我們做的主要方式是技術(shù)結(jié)合產(chǎn)品的方式。　　另外一塊我們就是一路走來，從去年年底產(chǎn)品上線，到今年大概跑了一年，小水智能機器人也碰到了很多樣的問題，包括我們現(xiàn)在認(rèn)為整個機器人處于發(fā)展的階段，很多時候我們的定制化開發(fā)，占了整個項目的20%-30%，還是比較高的比重，尤其是大客戶方面，周期都比較長。但是我們覺得現(xiàn)在這種不代表以后不能把它形成標(biāo)準(zhǔn)化，我們未來逐漸會向這個階段做一個過渡，減少定制化開發(fā)的過程，提升標(biāo)準(zhǔn)化率。　　我們現(xiàn)在其實也在實現(xiàn)，我們在做機器人大市場，我們會讓更多行業(yè)的熟悉的人，各種專家的人幫我們來制作話術(shù)，定制流程，從而提供給一些有需求的公司和企業(yè)，實現(xiàn)企業(yè)和開發(fā)者打通的橋梁，我們機器人大市場下半年會面世。

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