AI+心理学在客户中心行业的应用

    |     2020年12月24日   |   客世原创   |     评论已关闭   |    249

心理健康这个词并不是一个热门的词,但是在疫情期间,却热门起来了。心理健康到底是什么?有人说:心理健康就是“我不是神经病”,“我没有抑郁症”。也有人说:心理健康就是“我很开心,没有烦恼”。也有人说:“心理健康就是在一定程度的压力下,自己可以很顺利地应对。”

我认为心理健康有三个重要的指标,第一是心理健康要有正常甚至良好的心身健康状态,这个标准之下我也许都不太健康。第二点是你要具备这个年龄段、人生阶段中所需要的核心心理健康知识,这样才能保证你在应对突发事件时能够恰当应对。第三,心理健康的人应该具备社会适应资源,当你不开心时会有正常的发泄渠道,去打球、跑步或和朋友喝酒,都能够将你的情绪缓解。当然如果有比较合理的方式,找心理咨询师会更好。

中国人的心理健康状态到底如何,我这里有一个数据源自2019年中科院心理学所颁布的《国民心理健康蓝皮书》。其中有两个数据很有意思,第一个是大量的调研后发现只有12%的人认为现在的人心理健康问题不严重,有88%的人或者认为很严重,或者说不清。这代表人们对当前社会心理状况的预期和评估已经非常低了。第二,你认为获得适宜的心理服务是否便利,74%的受访者认为不便利,无法获得良好的社会资源。疫情期间以及之后,国人的心理健康状况又是如何呢?

我们目前服务了700多万的民众,覆盖了全国每个省市,以及一些国外的城市,从这些数据中我们可以清晰地感受到目前年轻人(30岁左右)是心理特别不健康的群体,尤其是女性朋友。因为她们所担负的社会身份比较多,女性比男性在心理上的压力更大,负面情绪更多。从全国民众心理健康水平来说,真正健康的人已经不足50%,这个数字在疫情之前是49%,这几个月的疫情让人的心理更不健康了。比较突出的维度包括强迫性症状,针对处理人际关系时的紧张、敏感,也包括了负面的情绪状态,比如抑郁、偏执、焦虑和敌对。心理健康会影响到身心健康,已经有30%多的群体由于心理的不健康造成了身体的反应。

目前来说,在重点的心理困扰上,国人是来自于情绪。疫情期间,一些事件对人们造成了困扰。情感问题、发展问题、人际问题,是目前国人最多的问题。在心理健康大数据之中,可以抽取典型用户画像,教育、医护等行业从业者都是典型的心理健康有问题的群体,也包括服务工作从业者。以客户中心为例,在我们的数据中绝大多数是女性,她们的心理亚健康状况占比已经超过65%。很多群体存在人际和职业的困扰,相对来说她们的社会适应资源也很薄弱,换句话说,就是出了问题不知道怎么办。

我们再重点分析一下客户中心的行业特点,她们的实际困扰和心理健康状态如上面所说,65%的人存在亚健康状态,严重的已经影响到身体健康。同时,她们的负面情绪集中在抑郁、职业倦怠等方面。她们的实际困扰,重点集中在职场中的自我证明、获得更多机会、平衡工作和家庭关系、获得家人对职业的认可、缓解工作中的高负荷、上下级关系,以及薪酬待遇的提升。分析这些实际困扰,她们最想要的核心诉求就是被倾听,被理解,被认同和被支持。

我相信,各位客户中心的从业者对员工的心理状况是很关注的,也会去做宣导。总结客户中心的心理服务工作,主要有四个痛点。

第一,心理服务方式不够完善。很多企业花了钱,在员工的心理健康和关怀中做了投入,但服务比较传统,基本是以心理咨询沙龙、讲座为主,这和中国人的文化习惯是相冲突的,中国人不愿意把自己的心理问题分享给别人,这和西方人的生活方式不一样,这导致很多时候花了钱也没有效果,流于形式。

第二,服务的链条不够完善。大多心理服务是集中在后端的治疗阶段,对前端的科普引导、中端的发展跟踪比较缺失,基本上心理服务就等于精神病治疗,没有形成完善的体系。

第三,心理服务的供给缺口非常大。一方面人们对心理服务的需求量巨大,而专业的人员机构很缺乏,特别是疫情之后,客户中心座席对心理健康的需求是进一步扩大的,但心理服务的成本很高,一个客服要获得一次心理咨询,普通可能是500元,好一点的要上千元,很难获得普惠的产品支撑,导致很多人无法得到心理服务。

第四,数字化的精准管理手段是缺乏的。服务的传统化,人与人的服务很难标准化,这导致企业很难对职工的危机情况提前预警,对职工的心理状态和诉求有数字化的掌握,更不要提精准化的管理了。

所以我们想,是否可以通过人工智能、数字化手段来解决这些问题呢?

首先可以解决接受度的问题。我们希望通过这样的机器人,形成绝对私密化、不见面的人机互动,解决大家不愿意对人倾诉自己的心理状况的问题,来建立接受度问题。第二,可以解决精准度问题,真正形成数据,来应对原来缺乏数据样本而形成的情况。第三,我们希望通过机器人将心理服务的费用降下来,形成普惠的、标准化的心理服务,让更多人可以享受优质的心理服务。第四,是解决大数据的问题。

因此,我们简单来说就做四件事情——心理普及与教育,心理评估与状态分析,心态建设和问题预防,情绪舒缓与事件干预。

心理学的普及与教育是比较常见的问题,比如长期接听投诉电话变得烦躁应该怎么办,这样具体的事件,我们会对事件做定义,它会对你造成的影响,以及你应该怎么去应对。做这样的科普可以帮助她很好地应对生活中的困扰,从而摆脱心理问题。同时,我们通过发展心理学,形成了系统的心理学学习操作系统。每个年龄段的人,社会身份是不同的,这要求他要掌握核心的心理健康知识,我们通过心理学习系统,帮助他去了解这些知识,他才能在生活中很好地应对。

第二,心理评估和状态分析。大多数人对心理学的认知就来自于心理测试,朋友圈有很多心理测试题,那些测试并不专业,我们所用的心理学评估和分析都是量表。和普通的心理测评不同的是我们的载体是机器人,我们在做人机交互的同时来评估分析你的状态。为什么要这么做呢?相信大家做过心理测试的人都知道,我其实是可以操控答题的,我想让结果变成什么样,就可以选择怎么回答问题,真实的数据很难获得。但人机交互可以在不知不觉中抓取特质,从而获得评估维度。

第三,心态建设和问题预防。前段时间,习大大在提到疫情工作时多次提到健康的关键是做好预防。尤其是心理,当你真的有问题时,它不是简单做一下咨询、了解一些知识、冥想之类的训练就可以好的,它就需要吃药了。所以我们希望尽量把问题前置化,在它还没有成为问题的时候把它预防掉。

第四,针对真正有负面情绪困扰和遭遇生活事件的时候,我们会提供情绪舒缓和事件干预。怎么做人机交互的情绪舒缓和事件干预呢?一方面,我们用机器人来模拟心理咨询师解决心理问题,很多人会认为这不就是个FAQ吗?我们目前已经提供四十多个关系类型的知识谱图,这是一个比较罕见的数量级。我们希望通过人机交互的方式,来了解事件背后的成因,这样才能对症施药。使用的技术包括认知疗法、焦点解决办法等心理咨询技术,目标是帮助她们缓解心理问题,预防心理疾病。

同时,我们还提供了数字化的解决方案。因为我们发现,有一些人也不愿意和机器人聊天,但他还是想解决问题。所以我们借鉴了KEEP的方式,用这种心理技术,来提供智能化、周期性的线上训练方案,来帮助他调节和锻炼心理能力,来完善自我的心理潜能的发展。

前端给用户提供服务,在服务中积累了大量数据,这些心理大数据的应用就是给后端的企业、政府。

第一个是用户的画像系统,很多互联网公司都在做这件事,他们做的更多的是通过行为来分析,但没有从心理学的角度来评估座席的适应力、情绪稳定性、信心程度、价值观和安全感怎么样。她是否有情绪问题?是否有诉求、观念和想法?这些做的很少。我们可以从心理角度来弥补人员管理中缺失的那部分数据,来辅助人员的精准管理。

第二个是通过用户使用,我们可以形成预警、预测和真实的诉求、想法的分析总结和结论输出。通过人机交互的大量数据,来挖掘用户潜在的心理因子和内在的特征,来动态预测她是否能够完成工作,是否有社会心理问题,比如不稳定,甚至是会影响到企业安全的行为。同时,我们在发现预警的时候,会有一套分析问题、解决问题的闭环,线上机器人干预,推送人工服务,同时将危机事件通知到相关责任人,让后端的管理者可以及时了解。

第三,这套系统可以形成人员智能的管理系统,前面的画像系统、预警系统、诉求分析系统,我们可以帮助政府、企业有效掌握个体和群体的特征画像、实际困扰和诉求,从而提升人员的精准化管理水平,为企业更好的发展奠定基础。

我们希望让更多的人健康快乐,成为更好的自己,用AI成就美好社会。

 

 

注:本文为2020客户世界年度大会演讲实录。

 

演讲者:张无忌;为浙江连信科技联合创始人、副总裁;

本文刊载于《客户世界》2020年12月刊。

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