馬力群曾參與神舟系列飛船的研發(fā)工作，先后就職于中國航天、盛大網(wǎng)絡(luò)等知名企業(yè)，早年作為核心團(tuán)隊(duì)成員創(chuàng)立了E話通網(wǎng)絡(luò)，2006年加盟小能科技，作為小能客服創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的靈魂人物，他見證了小能一步一個(gè)腳印的發(fā)展、壯大，直至成為國內(nèi)智能客服領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)。

五年前馬力群對AI還是報(bào)以相對冷靜的態(tài)度，他認(rèn)為AI最大的挑戰(zhàn)是如何落地，圍棋界的人機(jī)大戰(zhàn)讓人們逐漸認(rèn)可AI，但就目前而言，行業(yè)落地還沒有充分覆蓋，比如無人駕駛做的很熱，但面世的產(chǎn)品還不多，在很多領(lǐng)域還處于試水階段，而對于智能問答，最大的問題是解決用戶在不同場景下的訴求。

AI計(jì)算能力要與業(yè)務(wù)場景緊密結(jié)合

AI落地客服是最實(shí)際的落地實(shí)施的領(lǐng)域，今天的客服面臨人力成本上升、工作強(qiáng)度大和在專業(yè)水平上的挑戰(zhàn)，近年來，越來越多的企業(yè)看中客服，而現(xiàn)在客戶不僅看質(zhì)量，還看服務(wù)，消費(fèi)升級的背景下，在線客服的分量越來越重。

據(jù)了解，小能科技將在線客服、呼叫中心、CRM、工單、機(jī)器人無縫集成在一體化平臺上，由98項(xiàng)核心功能作為支撐以及268項(xiàng)數(shù)據(jù)分析深度掌控，可與WEB、WAP、APP、微博、微信、電話、郵件、短信、社交媒體和電商平臺等進(jìn)行多渠道連接。小能客服的準(zhǔn)確度和響應(yīng)率高達(dá)90%以上，而這要以企業(yè)客戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量以及客戶知識庫的維護(hù)狀態(tài)來綜合評判。

說起小能客服1.0時(shí)期，客戶曾對AI功能的使用上抱怨過，AI與業(yè)務(wù)人員對接起來比較吃力，需要時(shí)間積累以及對業(yè)務(wù)人員的培訓(xùn)，過去只能通過編輯知識庫梳理業(yè)務(wù)，知識梳理越豐富，準(zhǔn)確度越高，業(yè)務(wù)屬性單一還可以應(yīng)對，但問題是AI底層計(jì)算能力與上層的業(yè)務(wù)場景是相互脫節(jié)的。因此，小能邁向產(chǎn)品的2.0階段，以場景化、擬人化和輕知識庫為業(yè)務(wù)核心，讓AI在更多環(huán)節(jié)釋放能力。

比如用戶導(dǎo)流，客戶根據(jù)訂單查看物流狀態(tài)或貨物破損狀態(tài)，是由專人專崗接待，有些VIP客戶應(yīng)該由更高級的坐席來接待，首先，AI幫助系統(tǒng)識別客戶屬性和咨詢來源等信息，若客戶掃描包裹封面二維碼，系統(tǒng)收到信號，導(dǎo)流機(jī)器人便得知客戶的歷史行為軌跡，及時(shí)分配給相應(yīng)的坐席務(wù)人員，做到精準(zhǔn)分類，解決了問答匹配度低、維護(hù)成本高、應(yīng)用場景單一以及使用效果難以評估這四大困擾，用不同的知識庫服務(wù)不同行業(yè)。

多維度解決用戶的場景化痛點(diǎn)

小能擁有3000多家長期合作伙伴的，一天會話數(shù)超過300萬，客戶規(guī)模較大，大客戶的平均咨詢量在上萬條，小能會根據(jù)客戶對機(jī)器人服務(wù)使用的深度，結(jié)合客戶需求創(chuàng)建不同類型的機(jī)器人。

在場景化方面，為提升機(jī)器人技能，小能針對企業(yè)運(yùn)營中不同的業(yè)務(wù)場景創(chuàng)建機(jī)器人，比如物流機(jī)器人、訂單機(jī)器人和商品機(jī)器人等等。馬力群說，“在擬人化上， 過去客戶問一個(gè)問題系統(tǒng)只對應(yīng)一個(gè)答案，企業(yè)客戶用起來很無力，即使有團(tuán)隊(duì)維護(hù)，但用知識庫的轉(zhuǎn)化效果不好，好評還是差評都不知道，小能希望把機(jī)器人做的像員工一樣，不同的機(jī)器人承擔(dān)不同的，甚至我們還有針對準(zhǔn)媽媽和新媽媽進(jìn)行分類的服務(wù)機(jī)器人，輕知識庫由AI團(tuán)隊(duì)維護(hù)，并向坐席團(tuán)隊(duì)開放?！?/p>

所有知識庫的維護(hù)根據(jù)場景進(jìn)行垂直劃分，先有機(jī)器人做基礎(chǔ)評估，監(jiān)控預(yù)警則轉(zhuǎn)由人工，而過去人工只還要有10%的誤差就有被開除的風(fēng)險(xiǎn)。預(yù)警機(jī)器人，通過特定場景推到相應(yīng)的人工坐席，不僅服務(wù)客戶，也服務(wù)坐席人員，機(jī)器人自動推薦回答，坐席可直接點(diǎn)擊發(fā)出。在質(zhì)檢方面，機(jī)器還通過語言識別客戶情緒，客戶出現(xiàn)負(fù)面情緒，自動轉(zhuǎn)人工客服，做到與人工無縫對接。此外，上傳一張身份證或訂單，圖像自動識別并錄入對應(yīng)信息，系統(tǒng)還支持包括方言在內(nèi)的語音識別與合成，例如為海爾提供的物聯(lián)網(wǎng)智能解決方案，冰箱出故障，通過語音讓措手不及的用戶感受到智能的關(guān)懷。

AI能否取代客服？

馬力群表示，近階段是很難替代的，機(jī)器人在服務(wù)上還差些溫度，精神訴求還達(dá)不到，目前人與機(jī)器的邊界越來越模糊，AI幫助人工共同服務(wù)客戶，將業(yè)務(wù)化繁為簡，提高人工效率，人與機(jī)器的反復(fù)溝通協(xié)作才能使業(yè)務(wù)更順暢。

客服是AI最容易落地的領(lǐng)域，也是AI最難替代的職業(yè)，現(xiàn)在客戶咨詢不是只講一件事，機(jī)器對上下文的語義理解，以及在話題交叉的情況下，對AI的挑戰(zhàn)還是巨大的。

在數(shù)據(jù)安全上，小能把所有客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，敏感信息不會暴露在后臺，首先要確認(rèn)客戶的身份是否可信，才會對其做一系列服務(wù)，這也是客戶始終信賴小能的重要環(huán)節(jié)。

“AI將過去人們對SaaS產(chǎn)品的定義革新了，為研發(fā)帶來質(zhì)的改變，加速了產(chǎn)品迭代，過去大家做產(chǎn)品時(shí)考慮用純粹的技術(shù)和產(chǎn)品手段來解決需求，而AI就像人體內(nèi)的水分一樣，在SaaS服務(wù)的每一個(gè)環(huán)節(jié)都能體現(xiàn)出價(jià)值。總之，能幫助客戶解決特定場景問題的就是好產(chǎn)品，”馬力群從容地說道。

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