空无专访:打造有情感、有温度的智能服务

    |     2020年9月18日   |   访谈对话   |     评论已关闭   |    268

本期封面人物介绍:

空无(赵昆):阿里巴巴集团智能服务事业部资深总监,CCO线联合创始人,阿里人工智能客服小蜜之父,专注于通过数据技术驱动,赋能客服业务,用智能的方式带给用户带来更好的体验。

《客户世界》:外界都称您为阿里人工智能客服“小蜜”之父,能否介绍一下您的从业经历?

空无:我的阿里花名,叫做“空无”。从2009年加入阿里以来,创建了淘宝第一代数据产品——数据魔方,并参与建立阿里大数据平台。2015年,我开始组建阿里第一个智能客服技术团队,创建小蜜系列智能客服产品。截止到目前,这些智能客服产品已经应用在50多个阿里BU,每天服务于40多万商家,数千万消费者。

《客户世界》:阿里云达摩院涵盖了基础科学和颠覆式基础创新的研究,号称是探索人类科技未来的实验室。能否为我们介绍一下这个在外界看来有点神秘的“组织”呢?

空无:达摩院是马老师建立的组织,定位于基础科学和创新技术研究。跟大学的科研机构一样,达摩院科研和生产的结合。目前达摩院分为多个实验室,分布在全球4个国家、7个主要城市。达摩院隶属于阿里巴巴云智能事业群,也在探索如何将先进技术转化为规模化的商业结果,如何将先进的技术产品化和产业化,让技术更多地普惠于企业和商家也是达摩院的使命。

《客户世界》:2020年的疫情对客服行业带来巨大冲击,同时也对AI发展带来了很大的机会,在您看来,接下来3-5年的“智能客服”领域发展上会有那些精彩的表现?

空无:虽然目前智能客服已经有了不少的应用,市场已经有很多智能客服的产品,但是我认为这个领域仍然处于早期。之所以这么讲,是因为:首先,在技术上,无论是自然语言处理和对话,还是语音识别合成相关技术,技术仍然处在一个快速发展的阶段。当前的智能客服重要价值在快速响应,但是它并没有很完美的解决客户体验问题。第二,在客服的应用上,传统客服先解决售后、投诉等疑难问题,但是客服是一个宝贵的客户触点,售前营销转化以及售后的客户关系维护都是非常重要的事情,在这方面,智能客服的技术也是大有可为。第三,在服务的模态上,从文本、语音到视频,是一个不可避免的趋势,AI技术能力可以让多媒体的服务变得更容易,随着3D图形图像技术的演进、低成本iOT设备和VR/AR设备的落地,用户将来会有更互动的体验。因此,我相信,3-5年,随着技术的突破,智能客服会对行业更大的改变。

《客户世界》:阿里在疫情期间接到了很多来自政府的管理需求,为防控疫情做出了很大的贡献。在和官方进行智能服务的合作中,既要满足特殊时期智能外呼和数据管理的要求,又要做好交互体验,阿里是如何做到平衡兼顾的?

空无:主要是二个方面,一个是技术方面,我们的团队一致在努力提升语音识别的准确性、全国方言识别能力、对话意图识别的准确性、对话上下文承接能力、地址和医疗名词的命名实体识别和纠错等,所有的badcase都会分析技术的问题。第二个是大幅加强VUI对话设计和体验测试环节,所有的外呼电话任务,都必须先完成2轮内部试呼,第一轮是研发人员,第二轮是项目组所有成员。所以我经常在白天晚上都会接到我们自己的外呼电话,经常一边吃饭一边和机器人进行对话,模拟一些攻击测试,如果遇到问题,会在群里反馈,开发和运营人员看到后会立即跟进。

《客户世界》:今天的智能客服很多都给人感觉是冰冷的,让智能客服变得有情感、有温度,让交互变得有灵魂,您和您的团队有哪些方面的探索来增强它的感知?

空无:在几年前,我们在阿里小蜜里面发现一个case,用户1周之内进来多次,找人工有难度,进了人工也没有解决问题,不管是机器人还是人工,第一句话都是“亲”。后面我们深度复盘了这个case,我们启动一个项目叫做“充满‘亲’的冰冷世界”,做了一系列的事情来改善机器人的客户体验。我觉得冰冷,不是智能机器人才有的,很多时候,人工客服同样是冰冷的,而且让人绝望。我们做机器人一直是希望让服务有感情、有温度,阿里小蜜一直给用户一种比较亲切的形象。

《客户世界》:让人工智能在未来可以达到产品化、规模化,在各个行业达到成熟运用目前看来还是任重道远,您认为它的未来还有哪些挑战需要攻克?

空无:人工智能要规模化,挑战还非常大。在语音、NLP、视觉等AI感知技术上以及决策智能上都还需要很多技术突破,目前大量的算法需要依赖的数据量还太大,或者对于算力的要求非常高,对于GPU等终端硬件的成本要求很高,这都限制了AI的落地。当技术达到一个临界点时,自然会有很多大规模对于人脑决策要求高的领域都会被机器来替代。

《客户世界》:“人工智能训练师”已经成为国家人社部认定的新职业,阿里在这个岗位特定人员的培养方面有些怎么样的考虑?希望如何为全行业、全社会赋能?

空无:我在2016年最开始在行业提出了“人工智能训练师”这个概念,并且一直努力对外宣传这个岗位的价值,在团队的努力下,我们终于推动国家人社部正式认定了这个职业,建立了这个行业的标准。我觉得这是人工智能行业发展的重要里程碑。过去人工智能有一个影子岗位,就是数据标注外包,标注和评测是算法高度依赖的,但是如果外包来做,会有很多的问题。外包并不了解业务,并且不会对业务结果负责,我们推出的“人工智能训练师”还需要对于业务有很强的了解,并且有良好的业务数据分析能力,最重要的是要懂得怎么使用人工智能产品,对于人工智能技术甚至都需要有基本的了解。这些不是传统外包所具备的。我们也希望随着人工智能行业的发展,人工智能训练师也能成为一个新的岗位,被越来越多的同行和企业所认可,也创造新的高价值就业机会,也能实际的推动了AI应用的快速普及。

 

记者:郑洁

本文刊载于《客户世界》2020年9月刊。

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