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呼叫中心杂谈: 智能客服做什么
时间:2018-10-10 点击:2718 智能客服

最近交通银行推出了一款类人可移动的门店客服机器人,可以用稚嫩的童音和客户交谈,在网上流传的一段视频中,这个名为“交交”的萌娃机器人一板一眼又奶声奶气的和人聊天,交交说是这几天很多人和“她”聊天,问了很多问题,主持人问“她”,都有什么问题的时候,交交说不太记得了,说自己这几天有点不太舒服。主持人逗她,要不要打针,交交说不想,怕疼。问她要不要吃药,交交说:我吃药会漏电的。于是全场哄堂大笑。

在这个场景中,交交的表现就像一个在上幼儿园的可爱娃娃,童真童趣,语气和一问一答都要把女主持人给萌化了。但从客服业内视角来看,交交只是一个拟人化的智能问答机器人,而不是智能客服,也就不能提供企业的用户所需的客户服务。这就引申出一个问题:智能客服做什么?

任何两个掌握同一种语言的人之间都可以对话,和一个小朋友对话往往可以获得童真无邪,简单单纯的快乐。但要一个小朋友提供快速准确完整的客户服务就有些过分了。毕竟客户服务是一份需要有专业知识和服务技能的工作。如果把开放式对话(也就是智能问答的形式)比喻做从红外线到紫外线分布广阔的光谱,智能客服相当于在这光谱中狭窄的一条,如蓝色光,而其他的频谱都不是客户服务的范围。智能客服的限制要求比智能问答要严苛得多。

让我们先暂时回到人工客服的场景:现在的客服中心,管理上越来越精细化和人性化,往往在人员招聘之初就进行诸多测试,找出拥有客户服务特质又与本企业文化相匹配的客服代表,在文凭和计算机和普通话能力的基本要求之外,还需要更多的“客服基因”。同时辅以入职之后严格标准的全套职业培训。这些都将用来确保我们的客服代表在工作过程中,为客户展现为纯正标准的“蓝色光谱”--快速、准确、完整的客户服务。加之人性化语言和恰到好处的礼仪,为客户提供如沐春风的服务。

实际上,智能客户服务的目标亦是如此,我们认为智能客户服务应该包含两个重要的特征:一是人类自然交互方式的实现(包括语音、肢体语言等),这就要在实现了简单的完全匹配的一问一答的自助服务基础上,增加人机自然交互的功能:如接入自然语音处理(ASR和TTS)和语义处理,从而能听懂客户的需求内容,以及用客户化语言来进行服务。

二是在服务过程中自学习优化的实现,即通过对本次服务交互过程中,客户的反馈来自动优化下一次同类型服务诉求的服务方式或内容。在实现这两个重要特征基础上的智能客服,才能表现为像人一样交流,并能提供符合客户期望的服务。

在交交身上,我们看到了自然语言的交流和理解,以及人性化拟人化交流的实现。从各类报道中来看,交交能提供简单的如某款理财产品的年化收益率是多少这一类的问题,但若进一步询问,这款产品的细节,以及相应的保障条款和类似产品对照时,交交就无法作答。也就是说,在作为客户服务这一核心能力,在交交身上却是欠缺的,目前大家把交交当做一个新鲜事物来看待,对其并没有如柜面人员一般的业务能力上的要求或期待。但等新鲜劲一过,客户还是会回到传统的模式,通过柜面人工来咨询和办理业务。卖萌的交交若无法在接下来的时间内,快速准确掌握业务,边缘化会是迟早的事。这和互联网领域内,如小黄鸡等一批能插科打诨的智能交互程序,最终无法应用到客服场景的结果是一样的。

因此,智能客服首先得做好客服这一基本职责,并且服务水准至少能达到客户可容忍阀值之上。智能客服机器人需要对自己回答问题的信心度有个评估,若评估的信心度很高,就可以直接和客户交互,若信心度很低,则需要机器人将问题转发给人工客服代表,由有处理经验的客服代表进行处理后回复给客户。在这个过程中,智能客服机器人同时也进行一次针对性的学习,为下一次独立回答客户同样问题提供储备。

其次是智能客服对人类自然交流方式的掌握,要能在客户服务场景下准确识别客户的语言或表情,将其转换为准确的服务请求,并在寻找到恰当的结果后,用语言或行动来为客户提供服务。一方面,智能客服要有识别服务场景的能力和柔性的交互过程(如寒暄和适当的幽默),另一方面,也要有及时收敛归纳服务请求的能力,即能在寒暄之后快速进入服务正题。为客户提供高效且聚焦的服务。

最后智能客服可以将在任何一次的服务学习结果,应用在后续的类似服务过程中,而因为智能客服的多触点和系统集中的天然优势,服务的量越多,学习的能力越强,效果越明显,实现客户服务能力的快速进化。智能客服将逐步拓展服务范围从简单重复的业务,慢慢拓展到能理解各种服务场景下的精准服务。从而将人工客服代表从简单重复劳动中解放出来,去从事更有价值,需要真正打动人心的服务中去。


关于联信志诚(MyComm)

北京联信志诚信息技术有限公司(MyComm)成立于2006年,一直专注于呼叫中心的研发和服务,核心技术团队由国内首批呼叫中心研发团队成员组成,是一家专业从事以电话呼叫中心产品为主的技术研发、运营以及服务一体化的国家双软认证和高新技术企业。

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