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ai智能語音電話機器人的場景化應用

由CTI論壇(www.ctiforum.com)主辦的2018中國顧客體驗創新大會于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ai智能技術引領客服產業迭代升級為主題。小水ai智能副總裁張寧應邀出席此次會議并發表題為《語音電話機器人場景化應用》的主題演講。張總首要從趨勢分析、用戶訴求、應用場景和面臨挑戰四個維度來講解了小水ai智能以及語音電話機器人這個產業所面臨的困難和積極的因素。在外呼中心行業、運營商行業、保險行業、汽車產業等，用小水ai智能電話機器人代替一部分重復勞動，這是小水ai智能的定位。小水ai智能希望在得到認可的同時可以與大家共同推動產業創新，并達成更多合作。張寧：大家下午好！我是小水ai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ai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。我首要從趨勢分析、用戶訴求、應用場景和面臨挑戰四個維度來講解一下我們的小水ai智能包括語音電話機器人這個產業所面臨困難的和積極的因素。我們小水ai智能是一家致力于數據生態AI效果處理方案提供商，這是我們的定位。這是一個整個產業趨勢，我們看顧客軟件的市場，大概在100億的規模以上，這個是存量市場，增量市場會特別巨大，大概在500-850億的規模口，我們定義在外呼中心行業、運營商行業，保險行業、汽車產業，我們會用小水ai智能電話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。然后我們會用語音電話機器人、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智能語音系統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，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ai智能要實現全媒體的全營銷的覆蓋，為分散的用戶提供統一的營銷管理平臺。這是我們認為的另一個趨勢，整個產業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，提升功效。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，現在我們說一下用戶的訴求到底是什么？我們小水ai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。所以我們整個產業遇到的一些，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，現在做運營電話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，來推向顧客真正能幫助到它的一些產品，這是我們顧客的須要。另外這是一個公司痛處的分析，大家都知道公司有一個降低成本，增加效益，開源節流的須要，現在的公司招人難，不光是外呼中心，像我們了解的教育機構也同樣有這樣的詢問，教育產業也逐漸像人力密集型在轉換，這也是他們最大的痛處。我們基于這塊幫助他們來做整個降低成本，增加效益，開源節流一些方面的改進和優化。這是小水ai智能的幾個服務行業，首要它是外呼的電話機器人和接待電話機器人。外呼電話機器人我們首要做一些意向篩選，顧客找回，問卷調查，世界營銷、滿意度回訪等等，像催收在保險產業都得到應用實踐。像問卷調查在汽車行業大量使用。有一家汽車的集成商，大概在700家4S店，我們做了電話機器人的問卷服務，現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，但是我們用電話機器人來說反而提升了問話的輪次。另外一個是接待電話機器人，我們認為是呼入電話機器人，我們首要應用于顧客接待、售后服務、投訴咨詢，包括我們小水ai智能自己內部理解的叫呼叫說明書，幫助顧客處理一些應用場景上的說明書的詢問。這是我們小水ai智能倡導的個性化的服務。小水ai智能會以人為本，建立ID自然平臺，實現跟各方數據的互通，我們用AI提供更好的服務。現在我們其實給很多的像電商，一些傳統的產品的平臺，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。這是我們教育產業的一個案例，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電話機器人，外呼營銷，包括用戶關懷，后續，我們現在有兩種做法，大家都知道電話機器人不能實現真正的轉化，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。這是保險產業的一個合作案例，首要是兩方面，一個是營銷，一個是失聯修復。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，另一部分會走電話機器人的方式，通過配置全自動外呼，時間、地點、電話機器人參數，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，找到相關的詢問提示給我們的客服專員，進行一個銷售的幫助。這是醫療產業的，我們現在跟很多醫療機構包括藥企有這樣的合作，我們拿到須要之后，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ai智能來做營銷外呼，它是結合電話機器人外呼+人工轉換來結合，做一些套餐的升級，欠費催繳等等的業務，另外我們也會做欠費用戶，包括續費催繳。剛剛講了那么多場景和案例，實際上其實也遇到了很多詢問。我們在落地實踐過程中遇到了很多詢問，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。另外在ASR行業也在提升的階段，像方言的詢問，方言在還多地方也做過實踐，尤其在西南和西北地區，無論你的電話機器人怎么用普通化商量，它依然用方言。現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，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功效，這個大家有所了解的。所以現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。我們如何去處理和逐步提升產品落地中遇到的詢問呢？我們在NLP首要做一些數據訓練，做一些統計模型，做一些大概率的統計模型事件。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詢問，包括軟件廠商也會做一些噪音消除，結合語義理解來做。所以我們整個的現在在面臨的挑戰方面，我們做的首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ai智能電話機器人也碰到了很多樣的詢問，包括我們現在認為整個電話機器人處于發展的階段，很多時候我們的定制化開發，占了整個項目的20%-30%，還是比較高的比重，尤其是大顧客方面，周期都比較長。但是我們覺得現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，減少定制化開發的過程，提升標準化率。我們現在其實也在實現，我們在做電話機器人大市場，我們會讓更多產業的熟悉的人，各種專家的人幫我們來制作話術，定制流程，從而提供給一些有須要的公司和公司，實現公司和開發者打通的橋梁，我們電話機器人大市場下半年會面世。

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