《AI时代，全场景智能客服体系的思考与实践》的主题演讲

由CTI论坛主办的2019中国呼叫中心及企业通信大会于3月28-29日在北京辽宁大厦盛大开幕。本次会议以“共建智能通信新生态”为主题。Udesk服务体系VP马天才应邀出席此次展会并发表题为《AI时代，全场景智能客服体系的思考与实践》的主题演讲。马天才指出，客户体验将超过产品和价格，成为最关键的品牌差异化，也是企业数字化转型的根本使命。客户服务和体验是各行各业的发动机和输血泵，企业高质量发展离不开数字化转型，更离不开智能化升级；而提升企业数字化转型的效率是推动高体验客户服务的重要因素，全场景智能客服系统可以提供最好的助力。

Udesk服务体系VP马天才

▲演讲PPT下载：http://www.ctiforum.com/uploadfile/2019/0401/20190401034518173.pdf，pdf格式

马天才：大家下午好，我是Udesk的马天才，Udesk在客服领域做了几年时间做了一些产品也有一些思考，我刚才看了很多企业是CTI论坛的老朋友，这些企业都是比我们资力更老的。今天上午和下午整个演讲题目和AI是很相关的，其实这么多年大家一直在探索思考呼叫中心客服领域的各种突破，近几年各个行业从AI角度考虑问题的时候都会带来突破，但是客服领域是最直接的，也是原来做CTI的客服行业里面非常好的机遇。

在座大部分是客服领域老人了，简单看看客服行业发展的历程，第一是工具时代，原来传统客服的工具不用提了。第二是多系统的时代，之前专栏还有后面的在线客服、邮件工单微信，前几年提出了全渠道整合的概念，记忆当中是Udesk最早提出这个概念的。全渠道整合是把原来多个系统时代提升到所有的渠道全整合到一个统一平台上来。

从去年3月份Udesk提出了全场景的智能化时代，这是涵盖了整个企业的获客、营销、售后服务、自助服务、客户关怀、市场服务整个应用场景中的全场景的客户服务，全场景里面要加入AI人工智能的思路。

全场景的概念，如果从客服角度考虑为什么提出全场景的概念，我们从客服整个价值体系、克服到底有什么样的价值、只是单单的为客户提供服务价值吗，其实不止这些价值，我们总结第一是获取客户的价值，再有给客户提供支持，传统说的客服直接的展示，再有增长，有了客户以外，客服有价值可以给企业带来更多的增长、留存，特别是做saas平台的，客户的留存，如果不是做saas平台做传统的自建，客户的推荐和口碑也很关键，客服的系统和整个的人员以及行业应该给客户的旅程中提供什么样的价值，从这个角度出发，全场景为什么要有智能，智能是想象从哪个点可以用智能，就像经常说的手里拿着一个锤子看哪都是钉子，但是我们回想一下为什么会在客服系统里面提供智能呢？用户选择现在是很多的，行业竞争态势也很惨烈，品牌的忠诚度下降，品牌也很多嘛，社交媒体的崛起、口碑产品效率显着，用户沟通效率变高了，原来打个电话、发个微信，因为行业竞争不激烈，现在大家手里电话、微信、丁丁各种各样的渠道，原来的被动式的客服要通过深度跟客户的沟通变成主动式的客服，这是智能的切入点，当然也不是智能的全部。

我们的理解是以数据为基础，数据是非常非常关键的，核心的地方写了Insight（核心产品），提供全场景的客服系统，这是Udesk整个的外围产品。

八大产品系列，全场景要覆盖整个客服的场景，获客的场景、电销场景、售前、售后服务场景，智能自助场景、客户关怀回访场景、现场服务场景和企业内部服务场景。企业内部服务做客服为什么做企业内部呢，一个观点是企业IT部门的服务、HR的服务，还有一个案例会提到，在外围的服务要进入内部场景，也要覆盖这一点，才能给客户提供更好的服务。Udesk的产品目前有八个主要产品，语音机器人、客服机器人、语音呼叫中心产品、工单系统、智能电销、在线客服系统、智能质检等等，这些产品基于两大平台，首先是AI平台、还有BI平台。

我们覆盖了全场景的整个服务体系，我们给企业解决了哪些问题呢？第一是所有渠道的统一，好多年前就已经解决完了，刚才各个同行也是提出了各种各样的解决方案，还有全服务流程的统一，原来获客的流程有一套系统、销售也有一套系统，每一个服务的流程可能是单独的，要提供统一的服务流程，人工和智能的统一，智能像水，目前大家关注的一点是怎么去用机器人代替人工，应该应该不止这一点。

现场和现场服务的统一，比如接了单子，这个人去了有一些现场服务的，比如需要安装一个热水器，或者是巡检，这是脱离到整个服务体系，这是运营和监控的统一，原来系统不是一个用一个监控可能不统一，数据分析的统一也是非常关键的，以数据为基础、以智能为核心，数据分析统计是重点，各个系统产生的数据放在一个分析平台上才能整个优化服务体系，每个节点应该怎么做，通过数据分析平台可以统一。

简单介绍目前的实践，通过这几年的努力做出来的一些东西，第一是全渠道整合的客服，全渠道接入、稳定的云平台、功能灵活高效的客户工作台，Udesk各个系统所有的数据都可以通过这个平台来进行统一的分析，包括几个部分，第一仪表盘和大屏是用户展现的方式，可以定时的分享，数据分析的报表，每天什么时间给谁发邮件可以进行定义，自由的移动，仪表盘什么位置、用漏斗还是用曲线图去显示等等可以自由的配置，通过过滤器自己可以过滤各种各样的信息，通过多维度去分析数据，联动设置、创建图表，大屏主要用于展示，主要是实时监控的部分，编辑器，通过数据集、通过字段和各种函数和共识，图表本身的内部数据的过滤和大屏的编辑工具和权限的设置，这是Insight这是基本的结构。

可交互式的，这些图表都可以读来读去可以配置成各种各样的图表，数据当然是要先选择的，包括定时的分享。大屏的展示，大屏后面截图本来是空空的，可以选择各种颜色，数据来源从什么地方来的，可以配置出来，配置当然并不一定好看，这是IM的，比如要监控IM的数据，就可以配置当时的绘画数，什么时间的人还可以配置出敏感词，比如当天在聊的敏感词是哪些。自定义自动化、降低时间的成本，可以随时改变报表，不用这个开发一个报表再去个视图，因为这样要求也会比较高，现在很多是自动化的，有些是现成的东西嘛，数据驱动业务，本身可以全景的探查从客户、业务数据自由的分析及时的反馈，大屏监控和全面高效安全。

最直接的方式是机器人，前面已经讲了很多了，简单的介绍一下，2015年我们做了很多案例，通过我的心得体会，机器人的训练是非常非常重要的，机器人技术目前各个厂家也掌握的差不多了，其实数据是很关键的，数据基础模型是非常关键的，用户使用过程中如何让机器人落地、如何让机器人自然的理解各种各样的问题，找到准确的答案，向多人会话，这是需要训练的，如果没有好的训练工具，第一轮冷启动的时候怎么办呢？机器人相当于一个刚出生的孩子一样，所以就需要一个好的训练工具，常规训练、个案训练、快速训练，适合于机器人上线过程中不同的阶段。算法聚合，可以通过机器人自身的算法，可以对训练的进行相似度的推荐，可以直接点击是否可以加入相关的应用中去。聚合难度还是有的，比如做一个案例，就把通话语音原来历史对话数据如何快速聚合出数据库，生成的是要通过人工的检查，可以自主的发现问题，对话中自主发现会话的过程，找到应该加到的知识点。

任务型会话，用户如何配置任务，比如多伦的会话，一个上下文的关联关系，大家经常举例是买机票，我要买机票，这是意图判断，要主动的进行提问，是买从哪到哪、什么时间的，这是实体的意图的判断，实体的抽取，回答也是多样的嘛，包括图表、各种链接、图文的各种各样的回答方式。

多渠道接入，机器人是后台的一个技术，原来得多渠道都可以，区分是同一个问题通过不同渠道来的，答案也是不一样的。语音的机器人确实是比文本机器人更难的地方，语音的识别率到底是多少，这是响应速度怎么样，敲文本，人语音感知是200毫秒，机器人反应超过200毫秒感觉是跟人聊天有些卡顿了，这种技术在细微中都可以做，只是每个优化的效果不同而已。

机器人识别是saas识别的情况，根据不同行业有不同语音识别的优化，针对不同的企业，比如大型企业可以提供定制的语言模型的训练，可以快速提高语言识别的准确率。机器人还支持打断，机器人正在说话的时候我突然插了一句话，这是快速的打断切换意图，这也是机器人技术里面的一个应用点。

质检，原来的质检是人工的抽检之类，现在智能加入质检是很明显的一点。文本的质检、工单的质检，现场服务质检都可以通过智能方式可以解决人工工作量很大的问题，可以通过各种方式去配置，简单的是过滤一些禁用词，不应该骂人或者是过程中不应该报价，话术是不是客服是标准流程解决了这个问题，是不是按照流程解决，是不是已经解决，这些问题解决过程中是不是有情绪，这些问题都是要智能质检要解决的问题。生成评分报告，修改的时候机器人会学习到，这次评分了，修改之后机器人可以自主的学习，随着数据的积累，质检的评分质量也会越来越高。

CC-PaaS，这个平台主要功能，Udesk提供了很多产品，但是很多非常专业的产品需要对接CC-PaaS，要提供云机器人的功能、提供呼叫中心的功能、也要提供IM的功能，怎么去做呢？我只关心业务，这些功能如何提供呢，可以进行直接的对接，这套平台Udesk内部也在用，这个平台是最近在1月份正式发布的，在内部Udesk整个客户体系所有应用都用这个平台，跟第三方对接的业务活动，提供工具条的对接，这是最简单的，还有前端的SDK的对接，前端也可以调用API，数据的同步，可以实时推送各种各样数据，语音机器人电销和客服，语音机器人整个流程多轮会话中走到每一步用户是不是有意图，要实时得到数据的嘛，有意图要马上转人工的，各种标签打完了之后实时数据可以直接推到业务系统中去嘛，定时数据的拉取，一些统计报表和监控以及预测可以定时拉取数据，自带人工智能，云机器人图形化智能的拖拽，可以单独对接语音识别、对别机器人，包括预测外呼，现在有了新的AI技术以后，预测外呼也要提升一个台阶了，原来是统计分析的方法现在是不是可以用人工智能方法来做预测外呼呢？

现场服务产品，这是覆盖线下的产品，大概解决的典型场景，一是调度派单的，工单系统创建一个工单要远程沟通，说现场某个位置派一个单，然后上门服务，申请支援，最后是用户反馈，整个流程线上线下的沟通起来。日常的巡检，有些门店特别多，某一个时间到达点巡检进行什么任务等等。可以生成各种各样的任务，可以做成一个图谱。

语音机器人可以跟司机交互，交互过程中会匹配到底有没有意图去接这个胆子，是不是需要转人工，标的时候可能需要转人工客服，前面有几个讲者听了一下，在AI应用里边想去全场景都用AI目前是不可能的，我们以AI为核心看某一个点，落地非常好，想法就可以做了。Udesk2013年底，全渠道场景上线2014年底，2015年9月发布AI客服机器人和大数据平台，2018年3月发布了全场景的客服平台解决方案，2019年1月发布了CC-PaaS平台，对接各种业务系统应用的，上面是融资的情况，如图。

Udesk的口号是您负责伟大的产品，我们帮您打造伟大的服务。谢谢大家！