燕飞:AI 时代,打造人与智能技术融合的团队

    |     2018年6月17日   |   访谈对话   |     评论已关闭   |    245

——度小满(百度金融)客户服务中心总经理燕飞专访

2018年4月,百度宣布旗下金融服务事业群组完成拆分,百度金融启用全新品牌“度小满金融”实现独立运营。

承袭百度技术基因、主打金融科技品牌的百度金融客服体系具有怎样的架构特点?作为百度人工智能技术的重要应用场景,客服机器人的表现如何?度小满客服中心在业务管理、人员管理上有哪些创新经验可以分享?

近期《客户世界》媒体对度小满客户服务中心总经理燕飞先生进行了专访。

《客户世界》:可否介绍一下您的教育背景和职业经历?您从何时起担任目前的职务?

燕飞:我在callcenter这个行业已经工作14年了,先后任职于联想和百度两家公司,销售型CC运营管理做了7年,服务型CC运营管理也做了7年,这期间个人拿到了COPC注册协调员、六西格玛和PMP的认证,但其实很少有人知道我是做技术出身的,西安电子科技大学计算机专业毕业之后,我加入联想担任高级主管工程师,也正是这种职业身份的转换让我更深刻地领会到,无论是技术的精进还是人员的管理,殊途同归,我们矢志不渝追求的其实是用户的信任和喜悦。

我于2010年加入百度,最先负责百度搜索营销体系企业大学的设计与落地,搭建绩效管理中心,随后任职百度北京分公司综合部总监,全面负责市场部、培训部、数据部、行政部、业务支持部的管理工作。北京分公司是百度所有运营单位中规模最大的公司,拥有两千名员工,我任综合总监期间,持续推动各部门深度结合,盘活资源助力业务实现连续两年高速增长。

2016年,我担任度小满(百度金融)客户服务中心总经理,致力于推动AI技术与客户服务工作的深度结合,同时调整组织架构,延展部门功能,力争在每个接触点上用值得信赖的服务让用户喜悦。

《客户世界》:在度小满(百度金融)客户服务中心创建之前,百度的服务体系是一个怎样的架构?您从百度北京分中心综合总监这样一个职岗跨跃到新的岗位,在负责的工作领域上最主要的变化是什么?

燕飞:度小满(百度金融)客户服务中心自2016年成立,全面为度小满的消费金融、支付、理财、保险等客户提供值得信赖的互联网金融服务。我们将在此之前分散在各产品部门中的服务团队整合成规模化的服务中心,实现了由精细化运营管理和平台系统整合升级带来的效益增长。从百度搜索到百度金融的职位调整其实算不上跨跃,更准确的说法是让以往的工作经验在新的岗位上得到了更充分的激发和释放。

以往不论是在联想还是百度搜索体系,我负责的都是传统呼叫中心的运营管理工作,而目前最大的区别是在AI时代,如何让百度人工智能的技术优势与客服场景有更深度的结合,产生更大的价值贡献。所以我们在度小满客户服务中心的职能边界上做了创新性尝试,以客服中心为主体,以人工智能为手段,探索AI时代客户服务中心的纵横捭阖之道:在公司组织功能上,从“客诉安抚处理中心”向“问题解决推动引擎”转变;在产品业务价值上,从“滞后性集中式单一服务”向“预见性伴随式增值服务”转型。

《客户世界》: 度小满客服中心的服务愿景是什么?整个服务体系的搭建经历了怎样的过程?比较大的挑战是什么?

燕飞:百度的新使命是“用科技让复杂的世界更简单”,度小满金融的愿景是“用科技为更多人提供值得信赖的金融服务”,度小满客户服务中心则致力于“在每个接触点上用值得信赖的服务让用户喜悦”。

度小满客户服务中心为信贷、理财、支付、保险四条业务线提供服务支撑;在功能上有服务和营销两大功能模块;在渠道上实现全渠道多媒体集成服务,但同时结合度小满APP产品的特性,将在线作为重点服务渠道,以便充分利用AI和用户行为埋点数据,实现预测式主动服务。此外,客服中心这个团队还承担着另外一项很重要的职能,即问题的推动与解决。我们会基于客户反馈挖掘客户诉求,再结合对产品的深度理解,形成产品优化方案提供给PM,与产品、研发团队一起提升客户对于产品的体验,从而提高客户满意度。我们还创设了数项关键指标,如客诉率(产品客诉量/交易量)、客诉严重度(产品线程度严重的客诉量U1+U2+U3 /客诉总量)等,并逐渐得到业内认可与效仿。

目前比较大的挑战来自两个方面,一是AI技术与客服领域的结合,机器深度学习需要大量数据积累,那么在积累过程中,如何实现人机互动,快速提高智能客服机器人的预测准确率和问题解决率;二是AI技术与互联网金融行业的结合,立足于度小满产品自身特点,如何运营AI基础功能跟产品前后端埋点所捕捉到的用户行为数据综合使用,更好地了解和帮助用户。

《客户世界》:百度金融业务对相应的智能化技术有哪些要求与期望?如何评价智能客服机器人的能力?

燕飞:百度自身有非常好的人工智能的技术积累,在语音识别、文字识别、人脸识别、图像识别、知识理解、语言处理基础技术等方面都有成果,目前基于智能技术本身的客服场景实践化应用主要有智能语音服务、智能客服机器人、智能质检、智能知识库、智能客服工作台等,带来的最直接结果就是人工效能提升和成本降低。

智能机器人的能力要从两个方面来看,一是现有水平,目前度小满智能客服机器人处理量已达80%,配合在线人工客服团队的专业服务,可保证百度金融用户在线咨询需求100%在20s内被快速响应,机器人解决率超过80%。另一方面是成长预期,金融领域智能客服机器人仍处在AI基础能力应用阶段,其成长不能仅依赖在大数据基础上的深度学习,而是需要配合智能机器人训练师,有针对性、分阶段、目标明确的进行专项提升。

《客户世界》:您认为智能技术给客服中心的服务(营销)业务、人员管理方面带来了哪些变化?百度在智能化转型的过程中有哪些可以分享的经验?

燕飞:技术上,我们作为百度AI技术落地的重要场景,随着智能客服机器人等多项技术手段能力不断优化,直接带来服务成本的大幅下降与服务效率的快速提升。

管理上,我们坚持“精细化运营”与“人文关怀”双引擎驱动,以确保服务团队能够通过电话、在线、微博、微信、APP等多媒体全渠道,持续为百度金融用户提供高品质有温度的服务;

职责上,我们不断延展传统客户服务中心的组织功能边界,作为服务链条上的最后一环,高效推进产品优化和流程改善。

与此同时,作为智能时代的客户服务中心,也正身处于拥有20多年历史的传统客服行业之中, 通过在上述三方面的创新,逐步得到了业内的关注与认可。我们正通过不断输出新技 术、新理念、新职责 、新标准 ,为整个行业注入活力,为传统客服领域的发展与变革贡献力量。

我们将设立“机器人训练师”新岗位,在AI 时代为客服人员提供新机会。

人工智能时代所有传统呼叫中心都会面临着一个共同的挑战,作为人员密集型且从事简单脑力劳动为主的产业,如果大量用户问题都被智能客服机器人解决了,那原有的客服人员怎么办?该如何培养如何发展,才能避免被时代淘汰?

我们尝试率先回答这一难题,通过“机器人训练师”这一创新性岗位设置为客服人员提供了新的职业发展机会。同时进行组织结构调整,例如将原有在线团队的人员构成由5 名在线人工客服,调整为4 名在线人工客服+1 名机器人训练师+1 个智能客服机器人,日均处理量可由500 提升至1600,在服务成本不增加的前提下,服务能力提升超过200%。我们已建立起完整的“机器人训练师”培养及任职机制,包括培养方式、课程内容、考核标准、绩效规则等,正引领AI 时代客服行业人员的发展方向。

本文刊载于《客户世界》2018年6月刊;记者:刘平。

转载请注明来源:燕飞:AI 时代,打造人与智能技术融合的团队

相关文章

噢!评论已关闭。