很像“黑客”這個詞，我們對軟件機器人的概念過去完全是負面的。但是，就在黑客攻擊成為新標簽的時候，它也標志著酷酷的書呆子黑客們構(gòu)建我們軟件驅(qū)動的未來，機器人從惡意病毒中畢業(yè)，并成為一種新型幫助機器人，旨在讓我們的生活變得更美好。作為“軟件機器人”的縮寫，機器人只不過是用來執(zhí)行服務(wù)功能任務(wù)的一堆代碼，通常是線上的。
在過去的十年里，我們看到主要的技術(shù)供應(yīng)商都接受了幫助機器人的概念，這些機器人可以在我們的軟件系統(tǒng)中管理、引導(dǎo)甚至清理數(shù)據(jù)。利用所謂的自然語言理解技術(shù)（NLU），我們已經(jīng)能夠構(gòu)建可以分解和解析人類生成的文本的機器人，從而將其歸類為語義。這些機器人可以理解我們，并能進行對話。這就是聊天機器人。
聊天機器人大腦發(fā)育
隨著聊天機器人在青春期的快速成長，我們?nèi)祟愔铝τ诖_保這些軟件大腦能夠進行學(xué)習(xí)。當我們開始對聊天機器人的反饋響應(yīng)機制應(yīng)用新的認知和理解層次時，我們可以在客戶服務(wù)流程的核心使用聊天機器人技術(shù)，以顯著改善所有級別的客戶體驗。仔細地應(yīng)用，聊天機器人是你的新前線，這是一個好消息。
但是對聊天機器人進行的人工智能教育并不是一件簡單的事情。我們不能簡單地打開開關(guān)，期望這些機器能夠自動學(xué)習(xí)。隨著聊天機器人和虛擬客戶服務(wù)助理數(shù)量的增加，失敗項目的數(shù)量和受挫的客戶數(shù)量也在增加。回想一下上個世界九十年代基于電話的語音識別預(yù)訂服務(wù)“你好，來電者，我想你說”，我們不能讓智能聊天機器人變得更愚蠢。
復(fù)雜的問題，智能聊天機器人
聊天機器人只會用在它出生時被程序員賦予的信息進行交流。更聰明的人工智能聊天機器人可以通過接觸數(shù)據(jù)池中信息的多樣性來自我學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。一個類似數(shù)據(jù)事件的淺池會造就一個比較狹隘的聊天機器人。
太多的人工智能項目在開發(fā)和部署到公司的聯(lián)絡(luò)中心時失敗
許多簡單的客戶服務(wù)任務(wù)都能很好地實現(xiàn)自動化，但是當客戶問題越來越復(fù)雜時，我們?nèi)绾未_保我們能提供同情心和專業(yè)知識來維持高水平的客戶滿意度呢？太多的人工智能項目在開發(fā)和部署到公司的聯(lián)絡(luò)中心時失敗了。聯(lián)絡(luò)中心是完成人類交互的中心，從企業(yè)內(nèi)部擴展到客戶和合作伙伴。那么，實現(xiàn)自動化和輔助客戶服務(wù)的無縫集成到底需要什么呢？
機器人的四個基石
企業(yè)應(yīng)用軟件公司IFS-mplsystems為機器人創(chuàng)建提供了4個基石，旨在生產(chǎn)出人工智能驅(qū)動的服務(wù)，有效且準確地工作：
- 收縮，然后擴展：任何級別的機器人開發(fā)都應(yīng)該“先收縮，后擴展”。沒有任何大腦（不管是人類的還是計算機的）善于在第一天就會用消防軟管喝水，而且兩種大腦都需要適當?shù)膶W(xué)習(xí)空間。
- 共享聊天機器人和人類的DNA：聊天機器人虛擬助理人工智能永遠不應(yīng)該被認為是人類客戶服務(wù)的替代渠道。相反，它應(yīng)該嵌入到客戶服務(wù)渠道的每個部分當中，以便在每次對話或交互時提供智能幫助。
- 無縫轉(zhuǎn)移：對于聊天機器人來說，當一個請求過于復(fù)雜時，它應(yīng)該無縫地將對話轉(zhuǎn)移到合適的技術(shù)人員那里。但是，更重要的是，這些更復(fù)雜的查詢結(jié)果應(yīng)該以數(shù)據(jù)的形式反饋給聊天機器人，以便用于學(xué)習(xí)。
- 不斷迭代：使機器人開發(fā)成為一個真正的迭代過程，與企業(yè)的商業(yè)目標和市場戰(zhàn)略有機地發(fā)展。在這里，機器人不應(yīng)該只是回答問題，它們還需要處理請求，就像我們希望人類座席解決我們的問題一樣，而不僅僅是在我們聯(lián)絡(luò)呼叫中心時給我們提供建議。這不僅僅是人工智能的問題，還包括將機器人過程自動化（RPA）與自動化任務(wù)相結(jié)合的解決方案。
所以，就像一個好的客戶服務(wù)機器人一樣，讓我們停下來問問自己，到目前為止我們學(xué)到了什么。我們知道，成功的現(xiàn)代商業(yè)是由了解與客戶協(xié)作價值的公司與客戶之間情感豐富的互動所驅(qū)動的。我們也知道，聊天機器人可以成就一個非常寶貴的“前端”接口層，它能積極地提高客戶體驗，如果是精心設(shè)計和建立的話。
這聽起來可能是一個用于軟件編程的奇怪術(shù)語，但用心的聊天機器人開發(fā)是將人工智能作為多渠道客戶旅程的一部分來謹慎應(yīng)用的，而不是作為單獨的信息孤島或替代渠道隨意添加的。謹慎的聊天機器人開發(fā)也明白聊天機器人需要時間來學(xué)習(xí)如何工作；他們需要一種分階段的方法來集成到業(yè)務(wù)操作中，因為他們變得更聰明了。太多的聯(lián)絡(luò)中心通過創(chuàng)建快速修復(fù)的聊天機器人軟件而沒有經(jīng)過認真的思考過程造成了急功近利的結(jié)果。
“每年，來自客戶的互動數(shù)量增加了近10%，而客戶使用的渠道數(shù)量每年都在增長。幾年前是電話、電子郵件和網(wǎng)絡(luò)聊天--現(xiàn)在是Facebook、Twitter、微信和WhatsApp等消息傳遞渠道。對于一個企業(yè)來說，不斷擴大聯(lián)絡(luò)中心來吸納這個數(shù)量和復(fù)雜性是不可持續(xù)的。企業(yè)別無選擇，只能以聊天機器人和虛擬助手的形式引入人工智能。但是交付一個優(yōu)秀的客戶體驗，不僅僅是控制成本，這些聊天機器人不應(yīng)被視為另一個渠道，他們需要成為其他渠道的一部分，提供智能前端和主動無縫切換到一個善解人意的人工座席是有意義的，”IFS-mplsystems營銷總監(jiān)蘇珊娜·理查森說（Susannah Richardson）。
10000個小時的訓(xùn)練
雖然聊天機器人的開發(fā)成功主要取決于現(xiàn)實和最佳實踐，但迄今為止，沒有一個虛擬助理能夠勝任，直到它擁有豐富的、深入的、多樣化的數(shù)據(jù)池，從中汲取經(jīng)驗。
社會哲學(xué)作家馬爾科姆·格拉德威爾（Malcolm Gladwell）提出，人類需要大約1萬個小時（持續(xù)一年以上）才能成為某方面的專家。IFS-mplsystems的理查森（Richardson）回應(yīng)這種斷言時說，即使對于像請求你的賬戶余額一樣簡單的事情可以有超過1000種方式問這個問題，相當于大量的樣本數(shù)據(jù)需要訓(xùn)練你的機器人回答一個簡單的請求。
聊天機器人就像人類一樣需要訓(xùn)練。他們還需要仔細地應(yīng)用和智能地分級經(jīng)驗，同時在豐富的量化和合格的數(shù)據(jù)流上。如果我們能給我們新的虛擬團隊成員這種教育和工作經(jīng)驗，那么他們就可以從青少年時期成為真正有生產(chǎn)力和積極的社會成員。讓我們永遠不要忘記，一個有效的聊天機器人是一個快樂的機器人……不久他們就會提醒我們這個事實。
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作者：ADRIAN BRIDGWATER
原文網(wǎng)址：https://www.raconteur.net/future-customer-service-2018#post-90653
