據(jù)了解，在首汽約車的平臺上，每天要處理大量投訴電話，新的智能語音系統(tǒng)能識別司機和乘客的語音，將語音轉換為文字，供客服人員核實投訴內(nèi)容并作出回應，而且還可以優(yōu)先處理問題嚴重的投訴，可以更細致了解反饋的問題。
這是一種此前在行業(yè)內(nèi)沒有的解決方案，可以說是填補了出行領域的一項空白。
出行行業(yè)首個定制智能語音解決方案的由來
發(fā)布會上，首汽約車CEO魏東介紹了此次合作需求的由來，以及為什么選擇AWS。
首汽約車作為大型網(wǎng)約車平臺，平臺客服每天會接到大量投訴電話，大概有一半來自司機，一半來自乘客，乘客投訴司機推單，司機投訴乘客找不著。面對投訴，平臺方需要先核實投訴內(nèi)容才能做出合理的處理，而每一個投訴電話其實都需要一套流程來處理，而且要承諾在24小時內(nèi)給出答復。
比如，乘客投訴司機推單，客服接到投訴后需要先記錄下來，然后，客服與司機聯(lián)系，如果司機正在接單，那么會與車隊長聯(lián)系，車隊長也參與調(diào)查，核實情況后，客服再與乘客聯(lián)系，如果有必要，平臺會給司機懲罰。
可以看到，一個投訴可能需要客服打六到七個電話，有許多信息都需要車隊長和司機和客服反復確認，過程還是比較麻煩的。
如果司機騷擾乘客，比如罵了臟話，或者說了別的騷擾性的話語，最直接的核實方式就是放錄音，比較高級的操作是用人工智能識別錄音里的關鍵詞，只要錄音出現(xiàn)了某些關鍵詞就發(fā)起處罰，對于部分人工智能無法判斷的，則再通過人工來校驗，最終給乘客一個滿意的答復。
不過，錄音本身也很復雜，比如，可能會有方言的問題，可能有各種雜音的問題，錄音本身的處理其實挑戰(zhàn)還是很大的，為此，首汽約車與AWS合作，基于AWS機器學習服務Amazon SageMaker和Amazon Transcribe開發(fā)了出行行業(yè)首個定制智能語音解決方案。
AWS的專家與首汽約車的技術人員合作，優(yōu)化了降噪的算法、使用了Amazon Transcribe語音轉文字的服務，不僅可以屏蔽掉各種常見的噪音，還能分離出打車系統(tǒng)以及導航提示音，而且，對于全國各地方言的識別能力也大大提升，從而把錄音轉化為文字來解決客服遇到的挑戰(zhàn)，對緊急投訴處理更及時，對普通投訴的處理速度更快、更準、更高效。
首汽約車副總裁閆磊介紹說，現(xiàn)在語音轉文字的準確率非常高，語音文字后極大地提高了客服工作效率，原來需要客服整段聽錄音，而現(xiàn)在結合文字只需要聽關鍵的部分即可。初步測算，首汽約車客服人工審核工作量降低35%，客服人工聽音審核時長縮短20%，客訴處理準確率達90%以上，這個比例還是非常高的。
為什么是AWS？
首汽約車CEO魏東表示，之所以選擇與AWS進行技術合作，是因為首汽約車要有所為，有所不為。技術不是首汽約車擅長的事情，首汽約車關注的焦點在于提高乘客和司機體驗上，相信可以利用技術來改造生活，讓出行體驗變得更美好。
首汽約車非?？粗嘏cAWS的技術合作，對于開發(fā)的這套定制智能語音解決方案也是寄予厚望，認為它可以讓司機具備外語交互能力，迎接2022年冬奧會造訪中國的大量外賓，它還可以讓首汽約車在更多地區(qū)開展業(yè)務。
首汽約車還在做許多技術方案探索，魏東還表示，如果將來和AWS的合作進行的再深入，或許可以解決一些司機心理方面存在的問題，這將有助于提前預防和控制司機的過激行為。在過程中，首汽約車會把各種需求給到AWS。
首汽約車副總裁閆磊也表示，“之所以選擇AWS，是因為AWS不但提供服務支持，而且會跟我們討論場景，討論整個行業(yè)的解決方案，能比較全面地跟我們一起來構建解決方案，這是我們非常需要的。而現(xiàn)在得到的結果也非常好，我們會跟AWS去長期合作。
此次合作只是開始，未來還將有更多合作點。比如還將合作探索做語音處理，也就是說會實時地聽車內(nèi)的聲音，如果通過語義識別發(fā)現(xiàn)了問題，客服能立馬介入，比如車內(nèi)發(fā)生了沖突，或者其他危險行為，希望能在事情發(fā)生的時候就識別到并進行控制，這樣不僅能夠改善提高安全性，也能降低運營成本。
“定制”——AWS行業(yè)實踐的新階段
AWS與首汽約車合作開發(fā)的首個定制智能語音解決方案，是AWS賦能行業(yè)的一個縮影，而其中“定制”兩個字，能凸顯出AWS在行業(yè)實踐上的深入程度，這套系統(tǒng)行業(yè)內(nèi)沒有現(xiàn)成的方案，這是一套很有針對性的方案，可以說是填補了一項空白。
在以前，筆者主要看到AWS的機器學習有兩方面能力，一個是以云來交付的機器學習配套服務——Amazon Sagemaker，它能提高機器學習訓練效率的服務，能大大縮短訓練周期；另一個是亞馬遜電商等多少年來在AI領域積累的能力，主要指沉淀的算法能力。而今天，在與首汽約車的合作中，還應該意識到AWS其實還有行業(yè)落地的定制化實踐能力，能跟客戶一起挖場景。
AWS大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理顧凡介紹說，在與首汽約車的合作中，首汽約車有場景，有愿景，也有數(shù)據(jù)，而AWS有技術，AWS能幫助首汽約車用更少的人、更少的成本去快速試錯，快速驗證人工智能是否能夠幫助提升客服效率，提升客戶體驗。
在AWS看來，人工智能機器學習不是一種高端的技術，而是一種已經(jīng)在許多行業(yè)落地的能力，AWS在全球已經(jīng)服務了上萬家客戶，有大企業(yè)也有許多小企業(yè)，他們機器學習的工作負載正運行在AWS上。
顧凡介紹了許多中國的行業(yè)案例，比如，醫(yī)療行業(yè)里，益體康利用AWS的機器學習服務快速構建了智能遠程心電平臺的AI訓練和推理場景；在教育行業(yè)，嘰里呱啦使用 Amazon Polly 和 Amazon EC2 P3 實例，依托 AWS 機器學習服務快速地構建具有逼真語音體驗的在線學習平臺；在工業(yè)智能領域，天和榮采用了開箱即用的 Amazon Rekognition，短時間內(nèi)就為即視通平臺增加了人形偵測、人臉識別等能力；在游戲行業(yè)，行者AI利用Amazon SageMaker開發(fā)了游戲內(nèi)容過濾服務，對不恰當內(nèi)容的識別率超過96%，此外，行者AI還利用AWS云服務開發(fā)了AI對戰(zhàn)機器人、AI情緒控制、AI自動測試、游戲數(shù)據(jù)平臺等產(chǎn)品，幫助游戲企業(yè)改善運營，提高效益。
顧凡特別介紹了AWS對于汽車制造以及交通行業(yè)的理解，AWS的機器學習對于自動駕駛模型的訓練有價值，比如，文遠知行利用AWS計算、存儲、大數(shù)據(jù)分析等服務快速構建起了自動駕駛訓練系統(tǒng)；在供應鏈管理場景中，大眾汽車采用AWS的物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、分析和計算等一系列服務構建了工業(yè)云，構建了一個重塑汽車制造、供應鏈和物流的數(shù)字化生產(chǎn)平臺。對于市場銷售和市場營銷方面，AWS支撐了豐田的移動服務平臺（MSPF），幫助豐田工程師收集和管理豐田網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)應用于車輛設計和開發(fā)、汽車共享、拼車、車輛租賃等服務，甚至可以主動推送車輛維護通知和駕駛行為保險等新的服務。
而此次與首汽約車的技術合作，則是AWS在交通出行方面的探索。
網(wǎng)約車1.0向2.0的轉變
首汽約車CEO魏東在發(fā)布會上談到了網(wǎng)約車行業(yè)的發(fā)展，認為當前正處于網(wǎng)約車1.0時代的末尾和2.0時代的早期。1.0時代做好了連接的問題，重點是提升車輛和乘客的匹配效率，提供標準化的服務，而2.0時代的重點是探索智能化的道路，提供走心的服務，贏得消費者的信任。
所謂智能化，魏東首先提到了網(wǎng)約車平臺的智能調(diào)度，智能調(diào)度主要是指，對歷史數(shù)據(jù)分析后，能告訴哪些司機去哪個目的可以接單，讓乘客更早上車，提升打車的效率和使用體驗。
另一個重要的方面是用機器，用智能化的能力來管理司機的行為，包括用AI視覺識別和語音識別的能力來管理司機的行為，比如抽煙、打電話的行為，減少投訴，減少不必要的交通事故，提升滿意度。
魏東對于智能交通的未來也非常期待，智能交通可以根據(jù)人的使用習慣，同時根據(jù)路況智能地規(guī)劃路線，這需要智能導航技術，也依賴于自動駕駛汽車的發(fā)展，但歸根結底，核心都需要大量擁抱數(shù)據(jù)，需要大量運算，需要與AWS這樣的技術服務的支持。
