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智能語音機器人的場景化應用

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  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引領客服行業(yè)迭代升級為主題。小水智能副總裁張寧應邀出席此次會議并發(fā)表題為《語音機器人場景化應用》的主題演講。張總主要從趨勢分析、用戶訴求、應用場景和面臨挑戰(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。在呼叫中心領域、運營商領域、保險領域、汽車行業(yè)等,用小水智能機器人替代一部分重復勞動,這是小水智能的定位。小水智能希望在得到認可的同時可以與大家共同推動產業(yè)創(chuàng)新,并達成更多合作。   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據生態(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域、運營商領域,保險領域、汽車行業(yè),我們會用小水智能機器人去帶一部分重復勞動,這是我們的定位。   這是我們所認為的趨勢,AI效果營銷的趨勢。什么是效果營銷?我們認為效果營銷就是精準營銷+個性化的服務。首先我們會在大數據,用大數據來做用戶精準的定位和數據洞察。然后我們會用語音機器人、AI技術來做用戶數據的收集,用戶意向的整理,用人工做跟進和轉換,最后我們用用戶管理系統(tǒng)來進行效果分析和用戶關懷,包括再營銷的管理。   另外一個趨勢我們認為,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、社交網站、垂直社區(qū),還有一些視頻網站等等。我們認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。   這是我們認為的另一個趨勢,整個行業(yè)我們認為偏向漏斗形的服務趨勢,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逐漸取代人工服務。   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為用戶的訴求就是要精準,好的用戶體驗和傳遞有價值的產品。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,我們認為這跟數據的不精準有很大的關系,我不需要的產品當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。另外用戶希望看到的是真正有價值的產品的營銷,我們會通過精準的大數據分析,來推向客戶真正能幫助到它的一些產品,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領域,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)都得到應用實踐。像問卷調查在汽車領域大量使用。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,現(xiàn)在的效果還是非常好。原來看到的數據大概每天是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,我們認為是呼入機器人,我們主要應用于客戶接待、售后服務、投訴咨詢,包括我們小水智能自己內部理解的叫呼叫說明書,幫助客戶解決一些應用場景上的說明書的問題。   這是我們小水智能倡導的個性化的服務。小水智能會以人為本,建立ID自然平臺,實現(xiàn)跟各方數據的互通,我們用AI提供更好的服務?,F(xiàn)在我們其實給很多的像電商,一些傳統(tǒng)的產品的平臺,都幫助他們做體系化的一套效果營銷體系,大數據的定位,然后AI的篩選,人工的跟進,推向不同產品的用戶端。   這是我們教育行業(yè)的一個案例,很典型。我們通過大數據的用戶洞察,分析用戶的屬性,從而找到一些共性的數據,然后定位到我們的目標群體,通過AI機器人,外呼營銷,包括用戶關懷,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)真正的轉化,需要通過人工,我們是兩種方式,一種在線直接轉人工,另一種通過線下轉人工。   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。很多人群可能經常換號,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找到相應的號碼,當然這需要相關的保險公司運營商的授權處理,我們通過這種方式,用AI來進行欠費催繳。我們通過大數據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,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,包括服務的調查。另外我們也跟衛(wèi)計委產生合作,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,它是結合機器人外呼+人工轉換來結合,做一些套餐的升級,欠費催繳等等的業(yè)務,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生比較大的挑戰(zhàn)。另外在ASR領域也在提升的階段,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?,F(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),相關的很多設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效率,這個大家有所了解的。所以現(xiàn)在我們在做這個權衡,背景消除和相應速率我們做一個權衡。   我們如何去解決和逐步提升產品落地中遇到的問題呢?我們在NLP主要做一些數據訓練,做一些統(tǒng)計模型,做一些大概率的統(tǒng)計模型事件。另一方面我們在產品設計下工夫,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結合產品的方式。   另外一塊我們就是一路走來,從去年年底產品上線,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準化,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,提升標準化率。   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,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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