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呼叫中心的人工智能使用邏輯

題引:最近CCTV節目《機智過人》著實吸引了我,微軟AI小冰現場看圖作詩:江一燕在讀第二首詩的時候幾乎哭了出來,然而這是人工智能寫的詩。相比之下我更喜歡第三首,“如贈白馬”的氣勢更能激發想象力,當然這是人寫的詩。

  不得不承認:人工智能是基于套路的,但是套路一樣可以打動人。

  好吧,咱們歸回技術的話題。

  無論是過去現在抑或是將來,呼叫中心類同于其他行業,都是采取云-管-端的模型。“云”代表企業數據服務后臺,包括各種應用服務器、存儲、數據庫、CRM、ERP、WebServer等。“端”代表用戶的使用終端或者應用前端,包括各種通信方式如電話、視頻、APP、Email、微信、網頁聊天窗口等。“管”并不狹義代表具體的傳輸管道,更主要地是中間件任務、調度、管理、消息等子系統,俗稱CTI。

  時代在發展,我們發現:

  云端數據量在逐漸地壯大,架構層面由集中式轉向分布式和“云”化--比如很多企業會后臺使用AWS、阿里云、VMWare等彈性計算/存儲方式。

  終端應用表現形式在逐漸地豐富,越來越多的用戶會從傳統的電話呼叫,轉向社交媒體和全渠道,以及新的視頻/VR等渠道。

  “管道”層面CTI技術目前主要是針對后端云架構和前端豐富類型做出適配,比如支持更多種類型的部署方式(虛擬化、混合云、完全上云),支持更多種類型的終端接入,比如iOS/Android Agent、WebRTC、Kiosk、VOIP、Push Notification等。

  人工智能在來臨,我們發現:

  云-管-端的模型在默默地發生一些化學變化。人工智能在全面擁抱著云端,手拉“終端”,咱們的“管道”變成了the one who left behind。

  人工智能依托于后端云提供的豐富數據,提供了很多新的服務方式。

       智能的語音應答---企業版Siri

       智能的文字聊天---機器人

       智能的語義分析---全量質檢

       智能的人工輔助---知識庫、主動輔助

        智能的聲音應用---聲紋認證

       智能的主動提醒---Smart Push

  這些都是我們的企業呼叫中心能感知到的!這里需要注意的是:

  筆者不同意人工智能一定要連接Internet互聯網,互聯網的噪音很多,非相關性信息量太大。人工智能在呼叫中心這種天然的大型局域網Intranet可能會發揮的更好,里面的數據是集中且強相關的,比如一個保險公司的呼叫中心,客戶打電話進來能問的問題是肯定在一個有限區間的,坐席能回復的答案也肯定在一個有限區間的。由于行業眾多,人工智能也不會只有一種,即便在呼叫中心這個細分的行業,也存在營銷型呼叫中心和服務型呼叫中心的場景差別,存在電商呼叫中心和銀行呼叫中心的業務差別。

  伴隨著人工智能在云端的賦能,終端也在跟進變形,今日頭條的新聞排版智能推薦,蘋果的Siri,微信的語音對講,釘釘的“Ding”一下,您在瀏覽網站的時候可能盯著蘋果8手機網頁看2分鐘系統自動彈出一個“May I help you?Sir”,這些都是最終的客戶能感知到的!

  咦?我們好像忘了中間件CTI管道了,哦~他們落后了,快沒有了吧?

  難道“管道”最終就真的輪為管道了嗎?

  當然不是!前臺很重要,后臺很重要,中臺也很重要!“管”端的中間件,在堅定不移地走分布式架構這條路以外,在堅定不移地保持后臺密切聯系和前臺及時溝通以外,同樣可以用人工智能的技術來改造呼叫中心。

  人工智能是基于模式識別的,中間件天然也是!

  語音流程(路由、IVR)中經典的“銷售請按1、服務請按2”來可以用基于人工智能的語音交互配合NLP來代替大部分場景。然而,是否機器人和人工智能可以完全替代?

  當你手機丟失需要緊急掛失的時候,你需要人還是機器人?

  當你的愛車月底即將過保時,你是否想聽到電話投保的電話?是否想聽到里面的人工智能聲音:您有90%的幾率愿意續保,是請按1?

  強模式或者極簡模式下并不需要人工智能。那么人工智能在管道層可以做什么?我認為有兩個方向:商業智能BI和管理智能Smart Routing

  商業智能并不是第一天才有的詞匯,Business Intelligence的含義非常豐富,客觀來說,分析的價值在于使用者(一個很懂業務的DBA,或者一個很懂DBA的業務),傳統的分析平臺是單數據源的,比如只有呼叫中心的話務數據和隨路數據。如果以人工智能和大數據的方式進行學習,可以添加業務數據、運營數據、財務數據等結合進行相關性學習和分析,再以更加清晰的方式進行展現,那么我們可以做的更多,比如精確用戶畫像、最佳話術、沉默成本等。

  大型呼叫中心的坐席量上到一定規模,WFM軟件的預測和排班效果與Routing的話務流程邏輯之間會存在一定的矛盾和結果的非最優。人工智能的引入可以做出Predictive Matching、Intelligent Scheduling。固定制式的路由算法變成了靈活的智能算法,綜合考慮更多的因素,來完成資源的調配--咱們中間件本來的目的就是如此啊!

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