文/史藝敏
編輯/葉麗麗
用人工智能技術(shù)輔助人類完成一些重復(fù)性工作，提升效率的應(yīng)用，已經(jīng)出現(xiàn)在各行各業(yè)。
鯨準研究院的報告《2018中國智能客服行業(yè)研究報告》提到，相比語音識別和計算機視覺，自然語言處理（NLP）技術(shù)一直以來被認為是成熟度相對較低的AI技術(shù)分支。不過，盡管NLP在開放域環(huán)境中表現(xiàn)不佳，但對于限定場景來說，NLP及其背后的知識圖譜技術(shù)卻能發(fā)揮出巨大價值。其中一個領(lǐng)域就是客服領(lǐng)域。
長久以來，客服行業(yè)存在著人員流動性大，培訓(xùn)成本高，大量重復(fù)性問題過度消耗人工客服等痛點，AI客服正在改變這一現(xiàn)狀。
2016年沈李斌創(chuàng)建樂言科技的時候，面對的就是不成熟的NLP，但也看到背后蘊含著的巨大商機。
曾在IBM Watson擔(dān)任研究員的他，擁有近20年計算機自然語言處理和深度機器學(xué)習(xí)的人工智能研究經(jīng)驗，他創(chuàng)辦的樂言科技，專注于自然語言處理和知識圖譜兩個方向，主要是為了讓機器理解人類語言，輔助人類工作。
樂言科技主要為B端電商企業(yè)提供智能客服系統(tǒng)服務(wù)，助力商家服務(wù)C端用戶，目前累計服務(wù)的終端用戶近7億人次。2016年5月，它完成數(shù)百萬人民幣的天使輪融資，2018年5月，完成來自云鋒基金的A+輪融資。
樂言科技融資歷程，圖片來自于天眼查
沈李斌知道，想把智能客服做成，最關(guān)鍵的是提升技術(shù)。他告訴鋅財經(jīng)，AI技術(shù)在中國是在2014年前后開始加速發(fā)展的，就人工智能客服領(lǐng)域來說，過去盡管不斷有人嘗試產(chǎn)品研發(fā)，但市場宣傳和實際交付的產(chǎn)品有差距，節(jié)省一部分人力的同時錯誤百出，沒有產(chǎn)生太大價值。
業(yè)務(wù)方面，沈李斌找來了前淘寶天下事業(yè)部總經(jīng)理趙興斌擔(dān)任CMO。技術(shù)方面，他找來了知識圖譜領(lǐng)域領(lǐng)軍人物王昊奮博士，資深的并行計算、推薦系統(tǒng)技術(shù)專家、前獵豹移動資深研發(fā)總監(jiān)吳海華。
樂言科技的最初嘗試，也是和淘寶店家合作，技術(shù)最早在電商客服領(lǐng)域落地。
沈李斌清楚記得樂言第一款雛形產(chǎn)品上線于2016年雙十一，當時是在兩個共創(chuàng)商家處試用，負責(zé)讀懂售前售后語言、分流用戶。
沈李斌帶著10人技術(shù)團隊駐扎在兩家杭州共創(chuàng)電商的客服大堂，開啟為期三個多月的研發(fā)。研發(fā)期間，團隊不斷熟悉客服的實操流程，了解電商的業(yè)務(wù)形態(tài)，總結(jié)商家在實際操作過程中遇到的困難，清楚什么問題是機器沒有回答的，什么問題是系統(tǒng)沒有處理好的，并及時調(diào)整技術(shù)方向。
那次的實操經(jīng)驗，讓沈李斌感到擔(dān)憂，AI客服產(chǎn)品到達什么階段才能商用，那么多大大小小的問題怎么準確回答，他心里沒底。
為了保證準確率，樂言科技采取的是人機混合服務(wù)模式，早期所有機器回答的內(nèi)容人工客服需要看一遍，修改和調(diào)整機器回答錯誤的部分。沈李斌提到，從最早機器只能回答10%問題，現(xiàn)在能在保證準確的嚴苛條件下回答70%左右的問題。
沈李斌告訴鋅財經(jīng)，到目前為止，樂言科技有一些技術(shù)指標已經(jīng)在業(yè)內(nèi)領(lǐng)先，但是AI客服還沒達到完全能夠替代人類的水平。
拿數(shù)據(jù)語言分類訓(xùn)練來說，僅判斷發(fā)貨情況就要考慮：客戶來咨詢時有沒有下訂單，是否包含預(yù)售訂單，訂單是單件還是多件，多件時是否要求拆單，拆單是全部發(fā)貨還是不分拆等情況。
樂語助人語料庫覆蓋全電商業(yè)務(wù)場景
沈李斌介紹，目前人機的分工是：“智能客服解決流程化問題，人工客服解決個性化問題?！?/strong>
他解釋，涉及到知識、理論等淺層次問題，機器記憶力是優(yōu)勢；但機器回答越多出錯概率也就越高，更多人性化、復(fù)雜化的交互服務(wù)需要人工客服來完善解答。后臺數(shù)據(jù)顯示，AI客服大幅提高了人工客服的效率，樂言人機混合模式將客服接待人數(shù)提升至兩到三倍。
目前，每個產(chǎn)品版本的內(nèi)部測試準確率超過99%才會上線?！翱头袠I(yè)很多人都會說準確率在90%到95%之間。但在電商環(huán)節(jié)，如果準確率是95%，說明20個問題就會錯一個，這對咨詢轉(zhuǎn)化率的傷害很大?！鄙蚶畋笳f。
咨詢轉(zhuǎn)化率作為一項產(chǎn)品技術(shù)的重要衡量指標被沈李斌不斷提及。“AI軟件沒法做到100%準確，要學(xué)會引導(dǎo)商家在理性看待正確率的情況下，了解其他指標的重要性。比如咨詢轉(zhuǎn)化率的提升能夠直接帶給商家利益，看數(shù)據(jù)商家就能理解?！?/p>
咨詢轉(zhuǎn)化率主要作用于售前場景，是指顧客進行售前咨詢后的下單率，這考驗著客服的回答速度、準確率、商品資料完善度。
沈李斌介紹，目前樂言智能客服產(chǎn)品的咨詢轉(zhuǎn)化率在商家原有下單率基礎(chǔ)上能提升10%。
樂語助人擬人化回復(fù)
為何能夠提升咨詢轉(zhuǎn)化率？沈李斌給出解釋，其一，擬人化場景的產(chǎn)品形態(tài)讓服務(wù)體驗更親情化互動，消費者不會感到是個冷冰冰的機器人；其二，智能客服能做到及時回復(fù)，從而減少客戶流失；其三，售前回復(fù)內(nèi)容目前可以通過機器學(xué)習(xí)容納概括，回復(fù)準確率甚至高于生手的人工客服。
2017年3月30日，產(chǎn)品“樂語助人”正式簽下商務(wù)第一單。截止到2018年，樂言共服務(wù)淘寶、天貓平臺數(shù)千家實體商家的很多淘寶商戶。產(chǎn)品從最初的女裝品類服務(wù)，已陸續(xù)拓展至男裝、童裝、美妝、護膚品等多個類目。“做到四五十個不同的模型之后，整個電商基本也就全覆蓋了?！鄙蚶畋笳f。
“樂語助人并沒有明顯的階段性迭代，但一直在不斷修補漏洞。”沈李斌說。據(jù)了解，在樂言服務(wù)社群里，商家主管、店長等經(jīng)常提出產(chǎn)品功能上的新要求，而這也為產(chǎn)品優(yōu)化提出最實際的方向。
沈李斌打趣說，“你可以想象數(shù)千家商家，哪怕10%的商家提一些功能建議，一個月提一個，那也夠忙的了。”團隊將商家建議分為AI功能性提升及業(yè)務(wù)支撐技術(shù)提升兩部分，根據(jù)緊急程度以及可實施性不斷完善。
目前，AI客服領(lǐng)域競爭趨于激烈，阿里店小蜜直接面向淘寶天貓商家提供AI服務(wù)，2017年雙十一數(shù)據(jù)顯示為商家接待超過上億條咨詢，咨詢成交GMV超過15%。網(wǎng)易于2016年4月14日正式對外發(fā)布七魚，定位做智能客服機器人。
AI客服市場究竟有多大？沈李斌曾經(jīng)在接受媒體采訪時提到，中國當前的客服人員超過1000萬人，按照人均6-8萬/年的人力成本計算，整個客服市場規(guī)模每年約7000億。若其中15-20%被智能客服替代，整個市場空間就有1000-1400億。
在千億市場規(guī)模的背后，沈李斌指出：目前整個智能客服行業(yè)市場仍處于相對散亂的初級階段，技術(shù)的發(fā)展要與實際業(yè)務(wù)結(jié)合展開，發(fā)展也不快，但未來技術(shù)成熟后，能夠創(chuàng)造出更大的產(chǎn)品價值。
目前，樂言已經(jīng)在金融、教育、政務(wù)等領(lǐng)域嘗試新業(yè)務(wù)，同樣的，也在一次次和商戶的合作中摸索前進。
鋅財經(jīng)
智能客服在哪些環(huán)節(jié)替代了人工？智能客服和人工服務(wù)的分工是怎樣的？
沈李斌
在為終端消費者進行服務(wù)的環(huán)節(jié)。包括售前獲客、售后服務(wù)。智能客服在處理流程化的內(nèi)容上是做的比較好的，主要通過自動化方法處理掉；但比較個性化的、特別權(quán)威的內(nèi)容由人服務(wù)跟解答。人工可以做相對更親情化的、更個性化的交互服務(wù)。
鋅財經(jīng)
未來客服行業(yè)智能客服的重要性會更高嗎？
沈李斌
智能客服很大地提高了效率。網(wǎng)店每周上新人工客服是應(yīng)付不過來的，可能回答一個問題需要十分鐘，二十分鐘，用智能客服這方面就體驗會大大改善。
節(jié)省下來的客服可以去跟一些售中售后的問題，做人性化的服務(wù)。目前人工客服正在自然流失，比方說廣州、杭州這些地方用工成本很高，90后、95后不太喜歡做客服，商戶用工比較困難，春節(jié)剛過，1/3的人可能就不回來做客服了，這種現(xiàn)象比較普遍。所以智能客服未來角色會越來越重要。
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