首页 > 科技未来 > 内容

一场疫情如何照亮智能客服的过去、现在和未来？

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

足不出户的便捷生活和配套生活服务、“密不透风”信息交互的远程教育/远程办公、在药物研发等场景表现突出的AI……疫情按下了加速键对于许多行业。

此外，还有一些“不为人知”的技术应用正在以另一种方式展现出它们的价值，比如智能客服。

群防群控综合排查的需要与人力短缺的矛盾，促使会话机器人走进疫情防控第一线，而它恰恰是智能客服的核心。

疫情是一面镜子，折射出互联网上各种商业模式、技术形态、科技公司的背景。

对于智能客服来说，专门针对疫情的对话机器人的应用，从一个侧面展现了多年发展积累的能力积累，以及背后的平台化能量。

01 智能外呼、智能查询——从文字到语音的另类“智能客服”。

“你回北京几天了？” “已经半个多月了。

” “您在家接受医学观察吗？”“是的。

”“您每天监测体温吗？”“是的，是的。

”“您能告诉我您今天的体温是多少吗？”……以上为北京某小区的智能手机，一开始就通过固定电话与外地返京居家隔离人员通话。

很快就会上报，社区工作人员和志愿者可以及时进行人工干预，这不是像一个客服场景吗？一旦消费者/用户有需求，客服人员就会将工单发送给客户。

这种基于AI语音识别的对话机器人本质上是智能客服，因为防疫需要在全国范围内大规模推广，百度、华为、科大讯飞等各大AI公司，京东数科都在布局。

例如，京东数科基于自有AI能力打造的智能外呼语音机器人，用于人群排查、通知、回访等，帮助防控系统开展信息采集和沟通工作，包括人员查询、监控等。

返城，定期检查重点监测或隔离人员。

事实上，这种大大提高人工效率的应用是基于AI语音对话能力的。

在防疫上，也有“文字版”的信息沟通和服务。

例如，京东数科的智能疫情查询机器人不仅提供科普知识、热门问题、定点医院信息、网上药房链接等，还可以利用AI对疑似患者的问题进行分析判断。

查询+互动，这样的智能疫情查询机器人也是智能客服的体现。

除了企业、社区接入外，当医院在疫情期间面临巨大的诊疗压力时，可以通过分诊H5的形式接入医院APP或微信小程序，也能起到直接的减压作用的初步诊断。

总的来说，无论是我们正在做的智能外呼机器人，还是京东数科等少数玩家推出的智能疫情查询机器人，它们都是不同语料库的“智能客服”——让通用会话机器人能够学习不同的知识。

知识在防疫场景中形成特殊的对话能力。

以京东数科的智能疫情查询机器人为例。

通过让机器人学习与疫情相关的专业知识，可以形成对疑似患者提问的分析判断能力，从而判断提问者是否需要隔离治疗。

这无疑可以减轻初诊阶段护士和医生的工作量，避免医院内人群聚集造成的交叉感染，从而起到辅助防控作用。

学习知识、用语料训练算法、录入常见问题、服务特定场景——从文字到语音，智能客服在疫情防控中充分展现了自己的实力。

02 疫情凸显，“智能客服”平台化属性为何凸显？最初，智能客服主要应用于商业活动。

例如，京东数科利用智能客服解决方案，解决客户在京东金融APP使用场景中面临的常见问题。

一场疫情，让这种智能客服快速“转型”到疫情防控。

这本身也说明，巨头的智慧客服目前是不局限于场景的解决方案，而是可以很大程度上快速复制的能力体系。

无论是场景的延伸，还是技术的深化，智能客服正在以平台化的方式快速发展。

具体来说，“平台化”包括四种表现： 1、算法的通用化适配。

多场景适配依然是基于AI黑马京东数科的案例。

目前，其智能客服在金融场景中有深入的应用，并且在其自身使用时，至少有80%的客户通过智能客服解决了问题，省去了人工客服的麻烦。

不过，大量的算法训练集中在金融领域，这并不意味着京东数科的智能客服只能用在金融领域。

智能外呼机器人、智能疫情查询机器人本身就证明了基于平台的能力体系正在催生具体的解决方案。

除了疫情服务，京东数科其实还输出了能够体现“泛化能力”的场景应用，比如北京外籍人力资源公司的Fesco项目，用中文双语智能响应外国人在北京的工作和生活和英语。

遇到问题并提供一些政策咨询帮助。

2、“整装待发”式的快速响应、快速部署的智能客服对于疫情来说无法提前规划。

但平台全面的技术积累以及技术在新领域的可复制性也催生了快速响应能力，可以用于任何新场景。

“做好应对危险的准备”。

在疫情等紧急情况下，百度、科大讯飞、京东数科都在极短的时间内完成了智能外呼机器人的部署。

至于智能疫情查询机器人，据京东数科智能客服业务内部人士透露，从接到项目到完成POC一般只需一周时间。

作为应急开发的典范，这款智能疫情查询机器人从开始开发到上线服务外部客户仅用了四天时间。

场景泛化+高效部署，快速满足新场景需求。

疫情期间，京东数科智能疫情查询机器人连接了陕西省榆林市信用办、中国联通集团、四川中小企业公共服务平台、什邡医院等约60家政府企事业单位。

3、场景正在横向移动，通用技术基础正在向平台化深入，这意味着智能客服有能力不断完善那些具有高应用潜力的通用基础技术，比如AI巨头的高端对话机器人目前正在征服。

能力——情绪识别，即除了语义理解之外，还可以识别用户的情绪状态来做出决策。

以京东数科为例，通过用户画像、智能预测、敏感词设置和AI识别，可以根据客户的情绪实现实时感知（文字交互是通过敏感词，语音交互是通过语速、音量和语音交互）。

敏感词等）用户的情绪。

一方面，用户不满意时可以给出安慰性的对话。

另一方面，也方便将不满意的用户及时转至人工服务。

毕竟，如果人工智能只冷酷地识别语义而不识别情感，可能会导致客户投诉升级甚至客户流失。

进一步看，巨头之间的竞争还集中在情感模型的复杂程度。

例如，京东数码声称它有更多的情感层次。

事实上，它可以检测更多的情绪层次并区别对待，像人类一样掌握沟通的尺度。

除了情感识别之外，语音通话中的普通话不标准甚至方言也是智能客服的痛点。

百度和京东数科等公司已经开发了专有的语音模型，可以识别不同地区方言口音的普通话。

其中，京东数科设计了一个与传统ASR的Bert架构不同的系统。

通过拼音训练语料的强化和训练，经常发现方言识别中N/L不区分、F/H不区分、前后鼻音不区分。

另外，用户的思路也不清晰。

沟通混乱也是智能客服遇到的常见问题。

相比之下，京东数科等厂商也开发了多轮语音引导技术，通过提问的方式慢慢帮助用户理清思路并提出正确的问题，然后进行解答。

4、所有涉及语料库训练的AI项目的智能“叠加”加速。

由于需要编写大量可能的对话并输入到AI中，因此前期往往依赖于人工“酷活”，运营商需要投入大量精力编写类似的问题。

，使模型能够具有足够的适应性，达到足够的响应率。

换句话说，人工智能实际上可以为人工智能服务。

语料库，AI算法的“成分”，也可以来自AI的创造。