12月17日,机器之心《AI交互与智能客服的变革与发展》研究报告发布,以对话式AI技术为核心的新一代智能客服正逐步走向成熟。
报告分析了当前以人力为主的客服中心,正在经历从在线客服、客服机器人到对话式AI智能客服的转型升级过程。面对传统客服中心人力成本高、运营管理难、数据沉淀和利用难的痛点,智能客服利用AI能力,以SaaS形式提供场景化、个性化的用户服务,实现人机协同、数据打通,辅助企业的数字化升级。
NLP技术推动AI交互形式突破,拓宽智能客服的职能边界
对话式机器人从早前的关键词匹配检索、模糊查询,到搜索排序的演进过程中,不断利用AI技术,以神经网络为基础,用 学习理解用户意图,带来交互体验的升级。交互方式也从单一的文字交互、语音交互,向多模态交互发展。
底层技术的进步,让以新一代对话式AI为基础的智能客服具备五大特点:语义识别更准确、问法更灵活、转化更紧密、知识更全面以及学习更主动等,结合形象化、可视化的IP形象运营,也可以让智能客服还拥有更加拟人化的情感表达,加强与用户的连接。
在语义识别方面,以Transformer 模型架构为基底的类BERT 大规模语料预训练模型是目前业内的主要技术框架。以腾讯云小微AI助手为例,在BERT基线模型的基础上,结合自身数据,通过任务优化、模型优化、领域优化、模型融合等步骤迁移训练出符合多样需求的智能客服模型,将准确率保持在95%以上的水平。
在语义理解和交互方面,智能客服需要借助对话引擎来解决快速构建行业知识库、理解复杂、灵活问法的问题。腾讯云小微首创的EERQ、LARQ等技术,能够实现全自动、快速抽取问答知识等能力,提供问法扩展,并结合用户对话场景,在多轮对话中主动问询,并根据对上下文的理解,进行关系推理、实现个性化内容推荐。例如,在玩转故宫小程序内的智能导览“福大人”,针对故宫博物馆全场景,构建了一个知识库,能够及时为用户提供个性化游览路线推荐、景点文物讲解、百科问答等服务。
对于智能客服知识库的更新优化,《AI交互与智能客服的变革与发展》研究报告指出,智能客服目前的主要技术解决方案是基于 学习的预训练语言模型框架+ 特定领域数据的模型微调(finetune)和迁移学习。在这样的技术解决方案下,智能客服具备了一定程度的自我学习能力,并依据数据逻辑分析,从而实现机器模型自主学习、快速迭代优化,以适应数字化时代的商业发展需求。
值得一提的是,当前的智能客服在语音对话的基础上,结合虚拟形象技术,打造出企业专属的客服形象,让人机对话体验更自然、生动、有记忆点。正如在文博会北京展区的智能导览“小春妮”,以一个能听、会说、有形象、有情感的智能客服,帮助企业更有温度地传递着品牌形象。
在AI技术的高速发展下,AI交互形式不再单一,从语音对话向面对面交流升级,丰富了用户的交互体验,并在多个行业领域内落地应用,对企业的转型升级起到一定的辅助作用。
智能客服将助力经营模式和企业价值的升级
在当前新消费时代下,用户更加注重服务体验,而客服作为消费体验的核心环节,连接着用户与企业,成为影响用户黏性的重要因素。
《AI交互与智能客服的变革与发展》研究报告指出,随着数字化、智能化技术逐步打破产业边际,智能客服的发展将不局限于针对用户与业务问题的呼入呼出服务,其也应在品牌建设、服务优化、技术转型等诸多维度成为企业价值的核心输出者,并引领企业围绕消费者需求进一步寻找发展空间。
一方面,在AI交互技术的辅助下,智能客服能够将少数人的体验感转换为普惠式的客户价值,真正完成了服务触手可及的理念。换言之,智能客服的定位也不再是完成信息咨询和提供应答服务的机器人,更将成为代表企业理念的品牌形象。正如腾讯全球生态大会上,腾讯云小微展示的结合动漫IP“那笙”形象的AI虚拟助手,利用虚拟IP的影响力,拉动企业品牌提升,形成粉丝与品牌推广模式的增值,无限扩大用户对品牌的想象空间。
另一方面,智能客服可以结合场景,结合客户画像、人机交互等技术,为用户提供个性化的服务,提升服务能力和服务效率。同时,智能客服作为重要的数据渠道,将为企业沉淀大量的数据要素,实现对前端业务的反哺。
智能客服很大程度上成为了企业持续洞察用户、提升价值的核心驱动力。以用户服务切入,帮助组织内部实现业务的产品的升级、管理流程的升级等,助力企业降本增效。正如《AI交互与智能客服的变革与发展》报告中所述,智能客服的未来应逐步突破成本与人工的束缚,变得更加开放,更具业务价值。
无论技术如何深入发展,某个单一模态下的交互都不可能成为 AI 交互的唯一形态和终极解决方案。相信随着AI交互技术不断在文旅、教育、出行等多个领域落地应用,未来它终将成为产业转型升级的突破口和企业扩展业务的新维度,提升企业服务效率与用户的交互体验。
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