迈向场景的智能化进程

panjl | 2024年5月30日 | 2024年, 客世原创 | 评论已关闭 | 790

一、未来不是梦

当座席成为数字人，交互于虚拟场景，座席不是去接电话，而是你与你的数字伴侣，一起与客户打游戏，玩儿《剧本杀》，这一天可能真的不会太远。
五年前，2019年，我发表过一个演讲《场景，数字化从概念到体验的进程》。五年中，智能客服的四大件中，机器人、座席助理、质检和评价，我们看到的还是产品化有余，而场景化不足。我们期待的是，在一种跨网、跨界、跨平台的极其复杂的服务结构中，Agent不仅是个键盘侠，他更需要一位数字人做为伴侣。我们可以畅想，在人工智能参与服务的流程中，有一种游戏化的设计，它能让智能客服，自由的切换于人机之间，放肆的穿梭于服务态势感知、建立连接与超级意图判断、服务流程自动化、知识辅助和服务评价之中，整个服务进程，统一、连续、流畅、好玩，行云流水，一气呵成。
就象我们开车导航的体验，地图只是一种产品，而导航就是一种场景。更精确说，地图导航就是一款游戏软件，地图导航已经成为现代人出行的必备，是不是我们可以偿试将导航的情感体验迁移到客服，那我们的Agent的工作就象地图导航，就像微信聊天，就象游戏。而我们的工作场景有真实的人与人的交互，有外挂的，虚拟的、代理的，数字人交互。
五年后，Open AI开发的Chat GPT4和近期爆红的Anthropic Claude 3让我们看到了，一线希望。

二、数字化，客服新质生产力

从物理世界到虚拟世界的过程，就是一条数字化的轨迹。而，我们的社会正在这条轨迹上快速数字化。从大型商超shopping mall到淘宝、天猫、京东；从星罗棋布的酒肆饭庄、苍蝇小馆到美团，你饿了吗？从私家车、出租车到无处不在网约车；从卡卡的红纸、绿纸到移动支付；从购买产品的物理介质到了订阅服务。这种数字化的能量直接推动社会的资源、企业资产配置、供应链的变化，推动了政府管理社会的数字化进程。社会、政治、经济、民生，数字化无处不在。

从信息化到数据化我们的社会用了十年的时间。而从数字化到AI人工智能我们只用了五年。人工智能是信息化、数据化到数字化概念演进，是经历了从量变到质变的必然结果。这种生产力与生产关系，经济基础和上层建筑的变化，正是新质生产力理论呼之欲出的土壤。无疑，人工智能将成为第四次工业革命的标志，成为新质生产力的核心生产要素。

AI的发展并非如人类的美好期待一样，人工智能与新质生产力的产生，也是经历过生命和鲜血的代价。波音MAX 8对人类的伤害，至今我们仍然记忆犹新。

同样，人工智能对于客服价值取向，充满矛盾与博弈、价值与体验。如果我们这个社会彼此间只有脆弱信任，你能够信任一个不是人类的机器，可以向你提供更善意的服务？所以我们在讨论这项创新应用之前，必须避免历史上讨论客服技术那样，直接从技术界入，而人工智能更多需要关心是法律、伦理、道德的问题。当五年前客服机器人因技术被过度滥用而被限制，智能客服的信任感已经受到过一次打击和创伤，那么，十字路口的智能客服，需要重塑机器人的人设。重新定义自己的价值取向，是每一个客服必须做出决定。

三、智能是工具，不是决定性

智能客服是人工智能天然的领地。AI并不需要你关心这个大模型是如何建设和运转，就能够以生成式的方式向你提供无限想象的应用。但是，在达成这些能力输出，得到你想要的结果，并不是AI关心的事，因为，你必须学会如何与AI打交道。不一样的Prompt设计，得到完全不同的结果。Prompt，以及RPA（Robotic Process Automation）即机器人流程自动化需要的多点AI赋能和集成，如何裁剪AI能力为我所用，又为我们未来高级客服经理提供了施展才华的空间。AI的这个天然的短板将成为AI无法超越人类的最后屏障。从这个意义上说，大模型对于客服技术路线的影响是工具性的，但是，不是决定性的。

Midjourney是我目前使用众多AI图片生成工具中的一种，并且认为是比较好的智能创意图片的工具。以此分享不同的Prompt对于图片生成的影响。
Prompt: A Chinese female operator, short hair, focused expression, fashion, headphones and microphone, black background fashion photography, by Giorgio Armani

提示词：一个中国女接线员，短发，表情专注，时尚，耳机与话筒，黑色背景时尚摄影，由Giorgio Armani

Prompt: A Chinese female operator, short hair, focused expression, fashion, headphones and microphone, red background fashion photography, by Giorgio Armani

提示词：一个中国女接线员，短发，表情专注，时尚，耳机与话筒，红色背景时尚摄影，由Giorgio Armani
我改变了一个词 black& RED，画面背景就发生了很大变化。Prompt无论在Midjourney的图片生成、还是SORA的视频生成，还是与Chat GPT等等大模型交互中，都具有重要的人的决定意志。在实际的智能系统构建中，大模型的能力非常重要，但是并不代表它可以无所不能，更多的系统集成是多种技术的组合，而不同的应用场景需要不同的机器人为我们服务，我们完全可以用我们的方式去创造我们需要的人工智能机器人。

四、智能客服的路径

(一) 过程的数字化

20多年的客服业界，已经积累了浩瀚的数据。但是，数据不等同于数字化，数据是静态的狭义的，它是收集方式、清洗规则、存储方式。而数字化是动态的广意的，其核心算法是数字化无法逾越的过程。它涉及数据采集、数字图像转换、信号处理、数据压缩、数据加密与安全、机器学习与模式识别、深度学习、自然语言处理、模拟仿真等等。Chat GPT等大模型的出现，客服业务涉及的声音、文本、影像和数据的处理，变得异常简单，智能客服的进程似乎已经触手可及。信息化是这个交易产生了，而数字化需要解释并证明，这个交易为什么会发生。所以，实现数字化的过程，我们需要打通所有关系客户体验的数据平台，因为它直接决定智能客服的智商水平。这些数据包括接触数据（声音、文本、影像和数据的交互）、业务数据CRM与ERP，实时数据、历史数据。让数据适合 AI，并构建用于 AI 的工具是一项目非常艰巨的任务，是万里长征的第一步，但是，今天的努力将决定了我们的智能客服在明天更具竞争力。

智能客服应用的主要方式包括文本聊天机器人、语音助手、自助服务平台、智能客服系统集成、虚拟客服代理人以及机器学习和数据驱动的客服优化等多种形式。但是完成这个目标的前提，我们需要为迎接我们自己客服的机器人做好准备，这就是从数据到数字的过程。换言之，大模型做为神一样存在，与神交流，需要神的语言，Prompt就是为大模型准备通关密码。

(二) 流程的自动化

客服智能化的最重要目标是实现流程自动化，完成人与机器的自然交互，实现业务目标。但是，我们不可能在每一个节点为上都去编写复杂的Prompt。为此我们可以用思维导图方式完成顶层目标设计，将RPA切割、分解为多个小目标，在多个小目标节点调用AI等大模型能力。可以自己去编写复杂的Prompt，也可以直接调用免费或者商用的插件。以实现智能客服的系统感知能力、意图判断能力、流程控制能力、自我评价和纠错能力。
智能客服机器人应该是文档处理助手，包括自动识别文档类型、提取信息、进行分类和归档。可以做到理解和处理自然语言输入，更重要的可以解释用户的请求、理解文档内容、处理电子邮件或聊天记录等。智能并自动建立服务工单，并且根据规则进行分配、控制和反馈。能够基于数据和规则做出智能决策，帮助客服根据收集到的数据进行风险评估、决策制定或者优化流程。

智能客服理解用户的情绪和意图。智能地响应用户并提供更加个性化的服务。通过分析大量的数据，发现模式、趋势和关联性，并提供有价值的洞察，帮助企业做出更好的决策。

集成机器学习模型，通过对大量数据进行训练，能够根据不断变化的环境和需求自我优化流程，包括创建更好的操作方式、根据算法优化资源分配，提高RPA流程效率和质量。

(三) 体验的场景化

什么是体验的场景化服务，莫过于在合适的时间、你有一个合适的问题、恰好有一个合适的服务和一个合适的文艺青年在等待你。
AI系统可以在多种客服渠道上实现场景化服务，包括在线聊天、电话、电子邮件等。通过跨渠道一体化，确保客户无论通过何种方式联系，都能够获得一致和高效的场景化服务。

运用自然语言处理（NLP）技术，理解用户的语义和意图，定位问题所属的类别或场景。通俗的说就是快速定位你的问题，揣摩你的意图。回答了，你是谁？你的问题是什么？你的诉求是什么？三个问题。AI能够流畅的将三大问题导引到预设场景，它涵盖常见的客户90%问题、需求或情境。一旦确定了客户所处的场景，AI系统可以根据预定义的场景模型提供相应的响应和解决方案。包括自动生成的文本回复、推荐的操作步骤或相关的信息资源。
即使这些预设无法满足匹配用户需求，AI能够智能的调用智能客服助理，对个体客户的历史数据和偏好进行分析，提供对个性化场景化服务，诸如根据客户的购买记录或浏览历史，提供针对性的建议或推荐，或者发现中断交易的原因。通过智能方式连接起来！或者将这个服务召回，将请求转移至人工服务。

反向场景和虚拟场景服务，AI能够通过预设任务，对于IoT类别进行反向服务。比如智能汽车、智能家居、移动终端的固件升级，错误修复，软件迭代、故障排除等等预设服务。除了运用AI我们可以创造预设场景服务机器人。比如咨询机器人、工单机器人、投诉机器人、回访机器人等等。也可以通过AI的个性训练和设计，创建座席数字人，提供1+N虚拟场景的，实现人机无缝的服务切换。
AI系统可以通过持续的学习和优化，不断改进场景模型和响应策略。这意味着系统可以提高AI的召回率，逐步提高对各种场景的识别和处理能力，从而提供更加智能、准确的客服服务。

人工智能，人与人，物与物，物与人的三大交互类别，人与人交互，无疑是AI这颗皇冠上的明珠，也意味，我们从一开始就没有选择。欣喜的是AI的竞争比我们想像的激烈和残酷。而进步比我们想像的快速。

Anthropic 在 2024年3月发布了Claude 3，Anthropic是由一群OpenAI 的叛军组成的AI创新团队，得到了OpenAI竞争对手、谷歌、亚马逊投资支持，Claude 3系列模型，在研究生水平、专家推理、基础数学、本科水平专业知识、代码等维度超过了GTP 4。在语义理解上的突破表现为文章总结能力非常强大，能够很好的抓住文章的重点，表达清晰流畅上下文能力，召回率达到98%，翻译能够自动分段。更独特的是它象一个通读文学经典文艺青年，具有很高的情商，如果GTP4 典型的工科直男，那么，Claude 3智力和能力了更接近人性或者说更接近人类。这应该是智能客服关注的一个重要方向，更智能、更人性、更文艺。

智能客服，从物理世界走向虚拟世界，未来可期。以此延伸，未来的世界， AI可能不是万能的，没有Al是万万不能的。

作者汪树森，总监北京才展软件有限公司。

本文刊载于《客户世界》文集2024第二辑•战略与创新。