语音情感AI正在改变我们与用户的沟通

客户世界 | 2018年11月19日 | 2018年, 客世原创 | 评论已关闭 | 1568

用户的需求归根结底都是情感需求。用户因为有利而接受你的服务，因为无利或有害而弃用你的服务。在服务或销售场景中，理解用户情感可以大大提高销售成功率、提升客户满意度。2016年开始，我们利用语音情感技术和深度学习算法，基于客服中心的真实应用场景，建立了语音情感应用模型，实现客服中心情感量化管理，让企业听见客户的心声，让客户获得贴心的服务。

一、没有情感,生命就失去了意义

情感是什么？它是如何工作的呢？这是当今世界的两大难题，困扰着一代又一代的科学工作者。综合心理学家、哲学家、科学家的各种定义，这里为“情感”做出描述，方便理解“情感是什么”以及“情感如何工作”。

1872年达尔文阐述了《人与动物的情感表达》，达尔文很明确地认为情感只存在于人与动物之中。这是一个确定的事实，正常人能明确区分出动物和人有情感，而树木和石头是没有情感。动物与人有情感，既有生理上的痛苦与快乐感受，也有心理上的喜悦与忧虑感受，而树木与石头是没有这种感受的。正是基于这种基本事实，佛教中存在不允许杀害任何人和动物的严厉戒律，因为动物和人一样有痛苦、恐惧的情感感受。那么这种人与动物的情感，就是人和动物在与生存环境互动过程中产生的一种趋利避害系统，而这套系统是在进化中不断系统化和自动化。所以，情感就是用快乐来衡量有利之事，用痛苦来衡量有害之事，是人与动物趋利避害快速决策与响应系统，包含生理应激情绪反应和利害关系认知系统。博弈论经济学家Eyal Winter给出情感定性为“理性的情感”。1985年，人工智能之父Marvin Minsky指出： “情感是人们增强智能的思维方式”。1997年，MIT的Picard教授在《情感计算》一书中更是指出：情感有助于理性和智能行为。情感思维有别于逻辑思维，情感思维是分类的、结果性的、快速的、直接的、全局的、低能耗的。无论是人们谈论意义、意图、自我、意识、智能、记忆、思维，还是谈论喜悦、开心、愤怒、嫉妒、傲慢、贪欲、仇恨、愉快、厌恶等等，这些概念都是以情感为基础的，没有情感就没有这些概念存在。因此，毋庸置疑，人类与动物的所有行为，都是源于情感归于情感。

二、理解情感，才能理解你的用户

在企业提供产品服务给用户时，对于企业来说，当然是让客户满足需求后支付更高利润给企业。对于用户来说，企业提供的产品服务对自己有利时，情感上满意，产生购买行为；产品服务对自己无利或者有害时，情感上不满，产生投诉行为，或产生拒绝使用的行为。作为面对客户的服务或销售人员，识别客户不满、理解客户不满背后的原因，识别客户情感、理解客户情感背后的利益，做到与客户在情感上有效互动共振，把服务和销售落地在客户的心坎上，这是一项基本能力。只有理解客户情感，才能理解客户需求。

而在如今的实际工作场景中却存在四种情感沟通障碍让服务或销售人员的工作成效大打折扣。第一种障碍是人与人之间出现共情的可能性随时代发展在下降。现代生活情景种类变得多样，接触的信息丰富多彩到爆炸，因而人与人之间生活经历与经验信息差异性呈现扩大趋势，代沟越来越大，对上一代人的信任逐步丧失，情感经验的传承已经断层，情感认知系统出现分化，与他人的共情共鸣越来越稀少，漠视他人利益的情况越来越多。虽然这种现象并非客服中心独有，但如果客服和销售人员缺乏这种共情能力，客户没有知己感和温情感，企业的服务与销售效果只能越来越不理想。第二种障碍是负面情绪之间存在感应与放大效应。服销人员只要是一个普通人，就有生理周期和心理周期，情绪的波动和人类本身的不耐烦特性，不但会影响对客户情感表达的公正判断，也会对客户的“无理”要求产生厌烦情绪反应，从而触发客户的负面情绪应激，给企业带来不必要的负面影响。第三种障碍是信息不对称下的认知偏差。客户数量庞大，客户群体接触的信息量远远超过任何单一的服务与销售人员，有了这种信息不对称，服务与销售人员对客户需求越来越无法把握，也无法对不满原因进行合理猜测，更无法理解客户情绪产生的原因，管理客户情绪和需求也就无从谈起。第四种障碍是无法感应客户现实处境。座席人员长期在一种单调的工作环境中，容易陷入封闭情景，无法理解和感应客户的各类情景，造成了沟通话语情景不协调不一致，沟通不畅顺，甚至产生沟通误解，服务和营销效果就一般般。

三、助力沟通的情感机器，与客户共情

我们希望通过建立理解人类情感的机器，辅助人类跨越情感沟通的四大障碍，让人类沟通更美好，让人类生活更和谐。就目前语音情感技术而言，完全可以构建一部共情机器，辅助人类沟通。机器没有情感，却有强大信息收集与信息处理能力，对于上述的人类第二、三、四类情感障碍，人类虽然不容易，机器却能够轻易实现跨越。另一方面，机器的共情能力就是机器识别情感和理解情感的能力。情感也是一种信息，每一个人的情感在日常沟通中不断流露出来，将这些数据收集起来训练机器，机器同样可以像人一样识别情感和理解情感。语音情感计算技术已经有20余年的历史，现在的深度学习算法，解决了事实性知识表示问题，让情感这类心理学范畴的事物也能实现识别与理解。2016年我们用端到端的方式训练深度学习算法，实现了语音情绪识别。目前许多企业在语音情感商业应用案例都止步于客户情绪识别，而我们的脚步却没有停止，继续深究情绪背后的动因——理解情感。2017年我们实现了某些语音情感理解能力。例如，我们利用语音情感运作原理、五大人格理论和沟通心理学理论，对大规模语音数据进行聚类学习，形成了沟通、社交、行为三方面的人格画像。

（1）在人与人沟通中，有人爱表达意见，有人逻辑思维强，有人喜欢控制说话局面，有人以和为贵。我们将语音沟通类型分为表达型、分析型、支配型、和蔼型。把相应人员的语音数据分类标签，然后训练出能够识别沟通类型的情感模型。

（2）我们依据说话人的亲和程度、思维差异等因素，对大规模语音数据进行聚类，发现分类结果主要聚集在四大向量及其周围。我们分别给这四类标上儿童型、女性型、男性型、成熟型标签。采用这四个标签，有利于体现这四类之间社交模式的转化关系，并非说这个名字完全概括了这四类人的特点（如图2）。

（3）我们依据五大人格理论，将语音情感数据与人的外向性、尽职性、亲和性、情绪稳定性和开放性建立理论模型，将人群进行人格特征标注。依据标注数据，将大规模的人员语音数据进行分类，我们得到了五种行为类型，它们分别是老师型、平均型、保守型、自我型、天才型。我们把分类结果统计发现,客服中心的座席人员，更多的是属于平均型和老师型，而普罗大众更多的是自我型和保守型,这与大家的直觉是一致的（如图3）。

识别谈话对象的人格特质，是我们理解说话对象情感的第一步，是我们建立共情感应机器的第一步。正是因为信息技术的高速发展，造成人类之间的共情能力下降，反而促成了利用信息技术和人工智能技术来弥补人类这些功能上的弱化。有了矛就必然会有盾，作为沟通助手的情感机器可以实现与客户共情。

四、与客户沟通更美好，我们在行动

我们用了两年的时间，将语音情感技术应用在大规模语音数据分析中，识别客户情绪波动、识别客户不满情感、监测客服态度、计算沟通亲和度、勾画沟通人格等等，并依此开发了满意度自测工具、服务态度检测工具、服务质量管理工具、座席与用户沟通匹配功能、座席实时沟通情感工具等。

1、识别客户情绪波动——开始理解客户情感

从语音中听出某类情绪，普通人的准确率低于60%，而且对于许多微弱情绪信号普通人是难于辨认的。情绪是情感的信号，同样的情绪可能有不同的情感动因，同样的情感动因可以不一样的情绪表现。要做情感识别和理解，首先要做情绪识别，它是语音情感技术的基础。要做好语音情绪识别少不了正确的情感理论、合理的情绪分类、真实情感的语音数据、正确的训练数据、先进的情绪识别算法、先进的语音信号处理技术等。我们实现了一组五类和若干组两类情绪识别能力，并发明了情绪波动曲线（如图4），为识别情感和理解情感提供基础条件。

2、满意度自测工具——实现客户满意度管理的智能化

我们利用客户的情绪波动曲线和客户的基本信息，利用深度学习算法，识别了客户在每通电话中的不满及其变化。通过客户不满及不满情况的变化，我们可以评估一个座席的服务客户的能力，可以评估一个产品的满意度，可以预测客户满意度总体水平及变化情况。因而也能针对客户不满，发现企业短板，增强企业体魄。因而也能针对客户不满，发现新产品新功能新商业需求。因而也能按照时间维度、产品维度、区域维度、班组维度灵活呈现满意度情况。因而也能对任何提升满意度措施进行全面、实时、动态、精准的效果评估。通过语音情感技术实现满意度管理的自动化智能化，为企业带来大幅度降低市场调查和满意度调查的费用，带来客户满意度实时监测能力，带来迅速响应市场需求的能力。本工具获得2016年中央企业创新创意熠星大赛三等奖。

3、服务态度检测工具——实现质检工作的降本增效

我们对座席人员的每次对话都进行态度监测，对插话、不耐烦、生气、厌恶、音量突变、语气冷淡、态度恶劣等可能的不良态度进行识别，计算这些情况出现与态度不良出现的互信息，依据互信息值由高到低排序，再由质检人员进行二次质检复核（如图5）。相比于传统人工质检，它是全量质检，体现公平；它定位到语句，人效提升数倍，实现高效。相比于纯文本内容的所谓智能质检，它检准率高，实现超10倍提升；它利用二次质检结果自学习自训练，实现自我优化，越用检准率越好；它复核精准而简便，侦听工作量从整段对话转为某几句话，大大减少工作量。原本一个人一天完成60次对话质检，现在可以完成150次对话质检。能够减少一半以上的质检员人数。

4、服务质量管理工具——实现对座席的柔性管理

在社会进入美好生活追求的时代，“管理从简”已经深入人心。但是，传统的座席考核指标体系，繁杂、主观而有失公平，不但无法改善工作成效、反而让座席反感，考评者与被考评者之间争议不断，也会造成客户满意度下降，甚至造成客户损失和公司损失。我们以满意度测量工具和服务态度检测工具同时使用，建立以客户评价为核心的柔性考核制度。实行管理减肥，释放管理资源，降低管理成本，提高员工满意度。

（1）以客户评价为核心重建评估体系。依据一通电话客户不满情况变化、不满原因归类，建立座席实时自动服务评价体系，实现减少人为主观考核的公正，实现高效实时的公开，实现全量客户角度的公平。以客户评价为核心，可以实现分区域、市场、业务、班组多维度便捷评价。

2）以态度为边界划定考核红线。业务如何解释得好？话该如何说好？这类事情仁者见仁、智者见智。但是，不良态度很大程度会引发客户不满等负面影响，而态度好的员工，其能力与业绩迟早都会好。用说话态度作为过程监测的指标，可以大大简化考核内容，降低考核复杂度，降低考核成本，有效引导座席人员改善本身工作态度、提升自身工作能力上来。

5、人格画像工具——让服务与营销沟通顺畅而富有温情

我们对座席与客户进行人格画像，依据人格匹配关系，用合适的座席与客户沟通，实现人与人沟通配对。我们把客户的情绪、语言内容、沟通人格画像展示在座席实时交互的操作界面，并提供沟通策略，提醒沟通重点（如图6）。这样做有助于提升沟通效果、提高销售业绩、改善客户满意度，让服务与营销沟通顺畅而富有温情。

总之，在企业与用户接触的界面里，不仅仅是业务信息的交互，更为重要的是企业与用户在情感上的交互。语音情感AI技术为理解客户情感、实现贴心沟通提供了解决方案，我们也在这条道路上迈开了第一步，实践证明这条道路不但可行而且带来了公司业绩和客户满意度的双提升。在与各行各业客服中心交流中，我们了解大家对引入情感量化管理的热切希望，同时又难于抛弃习惯了的传统管理方式。新技术的革命浪潮汹涌澎湃，大浪淘沙，不改革一定是死路一条，只有那些勇于拥抱新技术新管理的企业，才有可能生存发展。我们相信，随着人口红利的下降，入口流量的耗尽，那种粗暴对待客户的企业将越来越少，而精耕细作经营好自己的每一个客户的企业将越来越多，这些企业将通过语音情感AI技术理解用户情感，预知用户诉求，构建企业情感管理能力，实现企业与用户共情共赢。

本文刊载于《客户世界》2018年11月刊；作者为钟法强李志雄陆青燕，作者单位为中国移动。