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未來螞蟻金服客服團隊將由科學(xué)家組成
2015/11/20 8:34:58 來源:中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究網(wǎng) 【字體:大 中 小】【收藏本頁】【打印】【關(guān)閉】
核心提示: 912億的全天銷售額背后需要多少人來解決用戶的疑問,需要成倍增加嗎?螞蟻金服科學(xué)家說,不需要,用人工智能會做得更好。事實上,由于還包含了更多線下場景、商家以及912億的全天銷售額背后需要多少人來解決用戶的疑問,需要成倍增加嗎?螞蟻金服科學(xué)家說,不需要,用人工智能會做得更好。事實上,由于還包含了更多線下場景、商家以及人與人之間的支付,雙11當天螞蟻金服的支付量遠超912億,與此同時也經(jīng)歷了500多萬人次的咨詢,但有趣的是94%以上的咨詢都通過手機里支付寶客戶端中虛擬的“我的客服”解決,比如螞蟻花唄的人工介入率只有不到1%。
也就是說真正回答用戶疑問的,是由螞蟻金服集團、阿里巴巴集團科學(xué)家團隊打造的人工智能機器人客戶大軍,包括了MyRobot、服務(wù)寶等幾項核心人工智能技術(shù)。
據(jù)了解,雙11當天,螞蟻金服客戶中心整體服務(wù)量超過500萬人次,其中自助服務(wù)承接占比94%,客服人員的精力集中在處理疑難個案。這被客服人員稱之為是近年來最為輕松的一個雙11。
當用戶通過支付寶客戶端進入“我的客服”后,人工智能開始發(fā)揮作用,“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇,這里一部分是所有用戶常見的問題,更精準的是基于用戶使用的服務(wù)、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點;在文字交流中,則通過語義分析等方式獲得關(guān)鍵信息再給予匹配。由于不斷積累擴大的樣本庫以及持續(xù)調(diào)優(yōu)的算法模型,使得交流中不再是傳統(tǒng)的機械應(yīng)答,有了“人味”。
據(jù)悉,服務(wù)寶問題識別模型的CTR準確率大幅提升,在花唄等業(yè)務(wù)上,機器人問答準確率從67%提升到超過80%。而比如NLP技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了客戶中心。據(jù)阿里云iDST自然語言研發(fā)團隊負責人初敏介紹,目前系統(tǒng)已經(jīng)能夠做到把大量常規(guī)、重復(fù)性的服務(wù)自動化,如呼叫中心的錄音文件自動轉(zhuǎn)化成文本。有了文本,企業(yè)就能更容易地監(jiān)控服務(wù)質(zhì)量、發(fā)掘用戶聲音、實現(xiàn)安全過濾等等。
螞蟻金服客戶中心負責人云長表示,“客戶中心按照業(yè)務(wù)增長來同步擴展人力是不可行的,這是工業(yè)時代的思維。必須要解放人,去做一些更重要的事情,比如說開發(fā)人工智能技術(shù)去服務(wù)用戶。”
可能很多人仍舊很難想象客服會是一個技術(shù)含量很高的行業(yè),但智能客服項目的技術(shù)負責人、螞蟻金服首席數(shù)據(jù)科學(xué)家漆遠表示,“當前的準確率和自助服務(wù)率還只是開始,隨著智能客服項目的進一步開展,人工智能技術(shù)會幫助客服更自動化更精準更有溫度。將來支持客服的主力會是科學(xué)家團隊。”
漆遠2005年在麻省理工大學(xué)獲得計算機博士學(xué)位,并在美國普渡大學(xué)擔任終身教授,在他的帶領(lǐng)下,螞蟻金服正在建立一個數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊,將機器學(xué)習(xí)引入到各個領(lǐng)域之中。
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