1.AI-CC哪家強(qiáng)？

　　2.AI-CC企業(yè)們現(xiàn)在拼什么？

　　3.AI-CC企業(yè)的同質(zhì)化/近似化如何區(qū)分？

　　無言以對(duì)...我只好引用某個(gè)AI學(xué)術(shù)大神說過的話：

　　自然語言理解是人工智能的初級(jí)！

　　自然語言理解也是人工智能的終極！

　　所以，大概率還是要看NLP和NLU的...。。

　　還是繼續(xù)書接上文小議聯(lián)絡(luò)中心的AI發(fā)展方向-1，把聯(lián)絡(luò)中心的AI發(fā)展方向在員工輔助層和運(yùn)維管理層說完吧，改天繼續(xù)嘮唄。

　　我來一句靈魂式的發(fā)問：

　　當(dāng)我們?cè)谟懻搯T工輔助端的AI的時(shí)候，到底是人工為智能還是智能為人工？

　　先說第一種，我在不同的AI廠家那里都看到一些新的“人工為智能”式的方案，比如說靜默坐席，又比如說“人機(jī)耦合”。

　　靜默坐席就是在訓(xùn)練語音機(jī)器人的時(shí)，區(qū)別于傳統(tǒng)的錄音模型訓(xùn)練，直接向最優(yōu)秀人工坐席進(jìn)行主動(dòng)式強(qiáng)化學(xué)習(xí)。當(dāng)高技能高績效坐席在與客戶交流的時(shí)候，通話音頻實(shí)時(shí)碼流實(shí)時(shí)傳輸給AI來訓(xùn)練語音機(jī)器人，通過主動(dòng)式學(xué)習(xí)他（她）們的表達(dá)方式和應(yīng)答話術(shù)（SOP或者非標(biāo)），讓坐席為人工智能的發(fā)育做出進(jìn)一步的貢獻(xiàn)。很美好嗎？不，貢獻(xiàn)之后會(huì)是什么呢？會(huì)不會(huì)就是取代優(yōu)秀坐席嗎？在智能沒有發(fā)展到完全盡善盡美的現(xiàn)在，AI實(shí)際上并不能100%的完全去替代人工的工作。

　　真正有溫度的永遠(yuǎn)是人！

　　共情、復(fù)雜理解和非理性應(yīng)答都不是算法短期可以解決的。

　　在我看來，這種發(fā)展方向遠(yuǎn)不如另外一種，也就是“人機(jī)耦合”。舉例來說就是客戶通過網(wǎng)頁/APP/微信來與企業(yè)進(jìn)行文字溝通，其實(shí)他并不清楚后端為他服務(wù)的是人還是機(jī)器人。因?yàn)楹蠖说囊粋�(gè)坐席可能同時(shí)管理監(jiān)控著5-10個(gè)機(jī)器人的聊天窗口。一旦機(jī)器人在應(yīng)答時(shí)出現(xiàn)了Confidence降低的問題，也就是可能出現(xiàn)了復(fù)雜短語或者句子的閱讀理解的難題或者是答案匹配度不高的情況，人工坐席通過監(jiān)控發(fā)現(xiàn)后進(jìn)行主動(dòng)的介入接管，直接與客戶進(jìn)行人工回復(fù)，后續(xù)再擇機(jī)選擇機(jī)器人托管。根據(jù)美好的企業(yè)宣傳，AI在這里可以進(jìn)一步主動(dòng)式學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/監(jiān)督學(xué)習(xí)...。。

　　那么我們?cè)賮碚f說“智能為人工”吧，也就是通過AI技術(shù)增強(qiáng)了人工坐席的能力，提高坐席的效率和能力，個(gè)人判斷這可能更加容易讓用戶接受，讓企業(yè)買單。坐席輔助系統(tǒng)，可能會(huì)是下一個(gè)AI-CC領(lǐng)域的當(dāng)紅辣子雞。它旨在幫助坐席更加迅速的判斷用戶意圖并解答用戶問題，同時(shí)縮短了通話時(shí)間，企業(yè)/用戶/坐席三方都滿意，這個(gè)年代很難得了。而它的技術(shù)原理呢？客戶與坐席之間的通話實(shí)時(shí)碼流傳輸給ASR語音識(shí)別引擎，經(jīng)過文字轉(zhuǎn)換之后再送給NLP/NLU進(jìn)行閱讀理解，然后根據(jù)關(guān)鍵詞或熱詞這種匹配喚醒，“適時(shí)地”從知識(shí)庫中來取出“最合適”的答案，并主動(dòng)推送/彈屏提醒到坐席，從而給客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

　　講究在于“適時(shí)”和“合適”！

　　一個(gè)比較典型的案例就是車聯(lián)網(wǎng)呼叫中心。當(dāng)車主進(jìn)行通過車機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行車聯(lián)網(wǎng)icall咨詢汽車的儀表顯示盤的一些問題時(shí)，那么聯(lián)絡(luò)中心的坐席并不需要經(jīng)過大量繁雜很專業(yè)的培訓(xùn)和冗余式的發(fā)問和搜索，而是通過坐席輔助系統(tǒng)就能夠一步/幾步定位到問題所在并提供相應(yīng)的解決方案。還有就是向車載導(dǎo)航服務(wù)也可以通過坐席輔助系統(tǒng)節(jié)省坐席輸入時(shí)間。

　　我的個(gè)人判斷：坐席輔助系統(tǒng)會(huì)成為員工輔助層AI應(yīng)用的主流方式。

　　當(dāng)然了技術(shù)上實(shí)現(xiàn)還有一些復(fù)雜性，比如通話怎樣實(shí)時(shí)傳送給坐席輔助系統(tǒng)？很多人第一反應(yīng)就是端口鏡像span，那么如果同時(shí)還有錄音需求和第三方聲紋認(rèn)證的需求以及整體聯(lián)絡(luò)中心上云部署的需求...。端口鏡像就涼涼了。基于SBC的多路SIP-REC可能就會(huì)是唯一的方案。

　　一說興起了，所謂Myvoiceismypassword的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)其實(shí)也是坐席輔助系統(tǒng)的一種變異罷了。國內(nèi)的商業(yè)落地場景也并不太多，通常作為一種輔助手段。不過這里也是有迷思的，比如具體的使用問題。由于客戶實(shí)際的背景噪聲和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，具體在操作來鑒權(quán)的難度還是挺大的。通常聲紋認(rèn)證系統(tǒng)會(huì)要求一些客戶說出特定短語去進(jìn)行識(shí)別，有一些美好的廠商能夠做到客戶隨機(jī)說話也能夠進(jìn)行聲紋認(rèn)證，但我相信這畢竟是要耗費(fèi)大量的資源的。怎么從成千上萬的聲音庫中找出客戶聲音的特征來匹配?這樣的技術(shù)難題就需要進(jìn)一步的優(yōu)化搜索/匹配引擎。我看到某金融頭部客戶做了一個(gè)比較取巧的應(yīng)用：貸款信審環(huán)節(jié)，對(duì)正常的用戶并不作聲紋的認(rèn)證，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別較高的用戶去做定向聲紋認(rèn)證，從XX萬個(gè)已被標(biāo)注過的黑名單用戶中去進(jìn)行一個(gè)匹配，輕松好多！好人太多，壞人容易抓。

　　回到這個(gè)坐席輔助系統(tǒng)啊，話還沒說完呢。

　　智能話術(shù)提醒同樣也是坐席輔助系統(tǒng)的一種具象表現(xiàn)形式。再強(qiáng)調(diào)下：

　　講究在于“適時(shí)”和“合適”！

　　那么對(duì)于這兩點(diǎn)，我們其實(shí)想到的是什么呢？其實(shí)我們就把坐席輔助的AI問題變成了一個(gè)智能知識(shí)庫的問題。而知識(shí)庫的發(fā)展經(jīng)過了這么些年的技術(shù)不斷迭代，產(chǎn)生了諸如知識(shí)圖譜、圖數(shù)據(jù)庫等黑科技，改善了很多，目前還存在兩個(gè)最大的瓶頸：知識(shí)錄入的效率和有效閱讀理解的問題。

　　比如客戶拍個(gè)腦袋：這里有300份產(chǎn)品文檔，有pdf，有excel，有word的doc和docx，還有TXT，還有PPT的，你如何幫我有效的轉(zhuǎn)化成知識(shí)并錄入到知識(shí)庫中去？答案是并不容易。

　　有多少人工就有多少智能，甲方乙方一起來。

　　文字的隨意性特別大，區(qū)別于語音標(biāo)注和圖像標(biāo)注由專業(yè)第三方數(shù)據(jù)標(biāo)注公司來提供服務(wù)，文本知識(shí)標(biāo)注是不存在這個(gè)行業(yè)的。一方面是企業(yè)擔(dān)心由于信息安全不會(huì)將企業(yè)內(nèi)部知識(shí)交付于第三方公司來去進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，而數(shù)據(jù)標(biāo)注公司也不具備這種強(qiáng)專業(yè)性的文字知識(shí)標(biāo)注工作，而且量還不大。所以呢，智能知識(shí)庫的問題居然演變成了知識(shí)的有效錄入的問題，而從目前得到的廣泛實(shí)踐來看并沒有特別好的方法能夠解決這樣的問題。我們已經(jīng)能夠看到一些AI企業(yè)試圖用規(guī)范的文檔結(jié)構(gòu)塞已有知識(shí)來提高效率，但是同樣“塞”的過程還是耗費(fèi)大量人力。同時(shí)我也看到一些比較優(yōu)秀的客戶從知識(shí)的生成端就開始著手去打造這樣的問題。記得在很多年前華為在產(chǎn)品文檔開發(fā)時(shí)，就已經(jīng)采用了多標(biāo)簽標(biāo)注系統(tǒng)的技術(shù)來迅速地生成不同版本不同特性不同規(guī)格的文檔，也許這種技術(shù)也會(huì)應(yīng)用在企業(yè)知識(shí)庫搭建和知識(shí)編寫的過程中。

　　關(guān)于自然閱讀理解，我相信短期內(nèi)是一個(gè)比較難以逾越的問題，因?yàn)樾袠I(yè)知識(shí)庫的這種特性太強(qiáng)了，每一個(gè)行業(yè)都會(huì)有特定的知識(shí)和特定的產(chǎn)品庫，這可不是閑聊機(jī)器人那種靠寒暄集就能解決的問題。

　　我個(gè)人認(rèn)為：每個(gè)特定行業(yè)都應(yīng)該有一家?guī)ь^大哥來做智能知識(shí)庫的能力輸出，如果他們?cè)敢廨敵龅脑?..（Fintech同學(xué)請(qǐng)坐下）

　　由信息轉(zhuǎn)化成知識(shí)本身就已經(jīng)挺難的，能不能用知識(shí)根據(jù)5W1H來生成問題呢？可能就更難了，那能不能用知識(shí)推理并反問問題呢？可能是難上加難了，相信業(yè)界的專家能夠給出更好的實(shí)踐。

　　呃，超綱了啊，最后一點(diǎn)我們來說說智能培訓(xùn)。

　　人們往往會(huì)說坐席培訓(xùn)跟人工智能有什么事情啊？殊不知科技發(fā)展速度之快，已經(jīng)讓坐席能夠擁有AI培訓(xùn)系統(tǒng)。它旨意通過AI的方式來學(xué)習(xí)客戶與坐席的對(duì)話，注意是學(xué)習(xí)客戶不是學(xué)習(xí)坐席，學(xué)習(xí)客戶的提問方式，提煉出共性。最后用TTS或者真人錄音用來去模擬客戶去進(jìn)行一個(gè)真實(shí)電話的撥打坐席，通過提出不同的問題來檢測坐席的回復(fù)是否準(zhǔn)確符合標(biāo)準(zhǔn)sop。這樣子的一種系統(tǒng)呢，有人戲稱為“坐席養(yǎng)成系統(tǒng)”。

　　聯(lián)絡(luò)中心里很大的一塊成本就是人力成本，而人力成本中其中很大的一塊就是培訓(xùn)成本。智能培訓(xùn)系統(tǒng)有效地切到了運(yùn)營管理者的一個(gè)痛點(diǎn)。目前存在的一個(gè)問題就是模擬客戶發(fā)問同樣是需要訓(xùn)練。

　　我個(gè)人認(rèn)為：智能坐席培訓(xùn)系統(tǒng)方興未艾！

　　呃～～洋洋灑灑渾渾噩噩說了幾千字，忽然發(fā)現(xiàn)字?jǐn)?shù)太多了。改天重新找一個(gè)時(shí)間去聊一聊聯(lián)絡(luò)中心的AI發(fā)展之運(yùn)維管理層，明天我可不寫了，手指辛苦。不過您看得也辛苦了！多謝指正！要不，贊賞下？