知识和洞察,可预见的技术未来

    |     2020年12月28日   |   客世原创   |     评论已关闭   |    563

快速创建和检索到相关知识对任一领域的生产效率改善和客户体验提升而言都非常重要。客户服务支持技术主要包括四个方面:建立客户连接、互动流程编排、知识和洞察力、资源管理,目前来说技术成熟度相对较低,未来发展想象空间巨大的是知识和洞察力。

这里主要有两个原因:一是客户连接、互动流程编排和资源管理目前来说都有相对比较成熟的解决方案,后续的主要方向是如何结合人工智能进行深度智能化定制,实现智能集成和一体协同,但知识和洞察力由于有相当多的非结构化数据,数据利用和技术发展的时间并不长,无论是技术本身还是解决方案目前都尚未到达足够智能化的程度。比如我们绝大部分的知识库受制于图谱技术发展的影响,目前最大的场景主要还是在查询搜索方面。第二个原因是笔者认为目前的智能化相对简单,在决策判断和业务优化支持等方面还有很大提升空间,未来类人或“超人”的智能应能有效提供预测分析、规范分析方面的能力。

在不久的将来,在知识和洞察力领域的技术支持应该是怎样的?

笔者认为,可能会呈现明显的三个特点:集成一体、决策辅助、智能协同。

首先来说集成一体。作为早期信息化建设阶段的遗留,目前相当一部分的知识库仍然是独立运行的,和业务流程的衔接和协同有限。典型的表现是员工要在操作时另外打开窗口。但是知识作为生产的要素之一,他应该被集成在全流程的互动中,无论是口头的交互还是书面的交互。比如我们在内部IM即时通讯过程中,当我们提到某一个文件时,而该文件是知识库中存在的文档时,他可以显示成蓝色的链接,我们在授权许可的情况下,可以直接通过智能助手或手动操作把文档推送到交互界面上。而不是我们打开知识库从里面下载文件,然后再将其放到交互界面上。在邮件沟通中,也可以通过和知识库的集成实现附件知识甚至重要的正文摘取内容随时入库,当然也可以根据需要和授权从知识库中把文档放到附件中。而在文档创作的过程中,我们也可以在文档创作的界面上通过搜索直接提取和插入知识库的知识,从而大大提升文档创作的效率。从这些应用场景来说,知识库它不是作为一个单独的存储浏览系统而存在,而是和沟通和协作系统融为一体,就如我们的大脑,随时随地,按需存储、按需提取。

其次是决策辅助。许多业务决策对时间非常敏感,必须使用灵活组合的数据科学技术和工具组合来提供解决方案。但迄今为止,大多数商业智能和高级分析工具仅处理描述性、诊断性和预测性分析,没有建议具体决定或行动的能力,最终对改善业务成果的影响有限。但随着更高阶技术研究的深入,这一情形会逐步得以改善。譬如,借助知识图谱尤其事件图谱的技术,可在当前的数据关系发现的基础上提供围绕主题的演化趋势预测,从而提供结果和影响的推断。结合预测分析和规范分析能力,能进行备选解决方案结果和影响预测以及最佳行动措施的推荐。举例,当新闻中出现某一个紧急事件比如猪瘟或某个工厂爆炸,在事件图谱上我们能看到事件带来的后续可能影响结果和出现的概率,从而帮助决策者迅速采取措施降低损失。

最后是智能协同。通过知识和洞察力方面的技术支持,我们可以联动协同不仅是客服中心部门的相关系统和人员进行调度和迅捷反应,还能加快企业部门或供应链上下游或合作伙伴的反应速度。例如通过多次的现场应急调度数据沉淀和分析建模,我们可以建立相对更加优化的调度规则(即关于调度的经验知识),协同运营管理系统和客服平台系统进行人力和话务队列的高效匹配,优化整体的调度能力,更好做好高峰期服务水平管理的同时有效控制成本。而当在客户交互数据中发现一个很好的商机的时候,我们也可以迅速地根据原来构建的商机探索路径模型,迅速协同调研部门或外部调研单位和管理平台进行调研跟进进一步明确商机的可靠性。

联络中心早已不再是一个独立的部门,而是企业价值网络中的一个关键节点。企业在技术领域的进一步集成化、智能化成为必然,而知识和洞察相关的技术在未来的应用领域必将大放异彩。

 

 

作者:尹银萍;就职于杭州远传新业科技有限公司研究院;

本文刊载于《客户世界》2020年11月刊。

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