智能交互是一個容易長期被忽略的產(chǎn)業(yè)，消費者需求場景的多樣化，對高質(zhì)量的客服獲取和精準的服務(wù)匹配需求，推動客服產(chǎn)業(yè)向智能化方向發(fā)展。

無論是淘寶、京東還是微信平臺，巨大流量背后是用戶對精準決策的期待，客服如何為用戶提供專業(yè)、迅速、有質(zhì)量的解答，同時維持用戶留存和高活躍度，這對后期交易的達成或者社區(qū)維護至關(guān)重要。

如今，許多企業(yè)都隱藏了人工客服的渠道，以全智能的客服代替人工客服。然而，大多數(shù)的智能反饋并沒有知識圖譜的依托，僅停留在簡單地根據(jù)關(guān)鍵字對請求進行回復(fù)的階段。對于一些需要人工解決的問題，這些產(chǎn)品不能及時判斷是否應(yīng)轉(zhuǎn)接人工客服，這給消費者帶來了較差的消費體驗。

管理者同樣頭痛不已，互聯(lián)網(wǎng)時代的每一個人都知道數(shù)據(jù)的價值，但如此龐大且缺乏結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，往往令管理者望而卻步，他們難以尋找一種合適的方式去對信息進行歸類處理。

智能交互可以解決這一問題，未來 “人機協(xié)同”無疑將成為主流生產(chǎn)和服務(wù)方式。因此，許多科技企業(yè)投身其中，嘗試提升人機交互效率、使計算機具有認知能力。

在諸多智能交互企業(yè)中，標桿企業(yè)北京來也網(wǎng)絡(luò)科技有限公司（以下簡稱來也）正嘗試借助人工智能技術(shù)提出的智能對話式運營解決方案，以人機協(xié)同的方式嘗試解決電商中的客服問題。同時，來也也嘗試運用知識圖譜對相關(guān)數(shù)據(jù)進行整理，為客戶挖掘其中的潛在價值。

客服企業(yè)如何構(gòu)建壁壘？智能交互時代，人機協(xié)同又將迎來怎樣的發(fā)展？帶著問題，動脈網(wǎng)對來也進行了專訪。

人機協(xié)作定制化解決客服問題

來也創(chuàng)辦于2015年，由常春藤盟校歸國博士和麻省理工學(xué)院MBA等杰出人士共同發(fā)起，致力于成為人機共生時代具備全球影響力的智能機器人公司。如今的來也擁有深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）、個性化推薦和多輪多模交互等核心技術(shù)，并嘗試用最前沿的科技切入商業(yè)領(lǐng)域與大眾領(lǐng)域。

來也聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO汪冠春曾擔任百度智能交互團隊、小度機器人、百度筷搜等項目負責(zé)人，這些項目經(jīng)歷讓汪冠春對智能交互技術(shù)有了獨特的見解。離開百度后，他開始思考如何將交互技術(shù)與線化程度越來越高的服務(wù)行業(yè)結(jié)合在一起，打造一款人機協(xié)同的機器人平臺。

在研發(fā)過程中，汪冠春發(fā)現(xiàn)純粹的知識圖譜并不能完全解決問答環(huán)節(jié)，相比之下，AI與HI（Human Intelligence）的結(jié)合是一種更為貼合實際的方式。

因此，來也運用數(shù)據(jù)庫打造細分領(lǐng)域的對話數(shù)據(jù)，建立知識點。當用戶向來也的機器人提問時，來也會根據(jù)知識點將問題進行拆分，對用戶問題進行預(yù)處理。

來也CEO汪冠春告訴動脈網(wǎng)記者：“收到問題后，來也的機器人將把用戶問題的可行答案發(fā)送給客戶服務(wù)代表，由客戶服務(wù)代表來確認回復(fù)結(jié)果。通過這種方式，過去客戶服務(wù)代表需要花費超過一分鐘來思考、編輯回復(fù)的內(nèi)容，如今只需十余秒就能進行回復(fù)——客戶服務(wù)代表過去的填空題變成了如今的選擇題。這帶來的將是整個服務(wù)體系的質(zhì)量提升。”

談到智能交互產(chǎn)業(yè)需要解決的難題，無非就是拉新、留存、促活和轉(zhuǎn)化，這需要強大的數(shù)據(jù)挖掘和處理能力來完成的，來也在這些方面技術(shù)壁壘很強，能夠?qū)⑸虡I(yè)和技術(shù)完美結(jié)合。

如今，來也開發(fā)的吾來對話機器人平臺覆蓋母嬰、消費零售、通訊等行業(yè)，包括中國移動、美團等近百家大型企業(yè)客戶，而在健康領(lǐng)域，來也為惠氏搭建了一流的客服平臺，解決其面臨的微信端客戶管理問題。

母嬰行業(yè)案例：用AI管理千萬級粉絲惠氏媽媽俱樂部

母嬰領(lǐng)域是來也切入的第一個泛健康領(lǐng)域，惠氏項目也是針對B端市場的第一個項目，該案例榮獲2018機器之心“全球三十大AI應(yīng)用案例”。一年有余，來也已經(jīng)在同惠氏的合作中獲取了豐富的經(jīng)驗與數(shù)據(jù)，知識圖譜在不斷的實踐中已經(jīng)更加成熟。

母嬰群體在醫(yī)療健康領(lǐng)域決策周期長，非常慎重，母嬰場景也相對復(fù)雜，不同場景又會產(chǎn)生不同的問題。相比于其他行業(yè)更聚焦簡單的判斷類問題，母嬰場景中的對話一般都為復(fù)雜的多輪對話，需要客服人員對消費者進行引導(dǎo)，層層獲取相關(guān)信息后才能得出結(jié)論。

相對于此，來也為惠氏提出了人機協(xié)同的解決方案。即由人工智能率先對母親提出的問題進行語意解析與分類，再將其推送到相應(yīng)的客服代表處。同時，人工智能會為客服代表根據(jù)知識圖譜羅列出答案組?？头頍o須自行輸入，只需點擊其認可的答案，即可快速回復(fù)消費者。

在人工智能的輔助之下，客服代表的工作由“填空題”變成了“選擇題”，處理消費者咨詢的速度得到了數(shù)倍的提升。

消費者也因此受益。過去冗長的等待時間給予了消費者糟糕的咨詢體驗。如今更快的客服回復(fù)速度讓消費者與企業(yè)的交流更加迅速，消費者滿意度由此提升。

同時，當消費者需要比較不同類別的產(chǎn)品時，過去客服需要自行調(diào)取相關(guān)產(chǎn)品信息，而在人工智能的輔助下，調(diào)取信息與產(chǎn)品比較在轉(zhuǎn)瞬間即可完成。過去人工客服不能回答的問題，人工智能可以協(xié)助回答。

同時，惠氏還面臨客戶管理方面的問題。營銷及獲客成本越來越高，注冊率低，用戶遷移頻繁，留存和銷售轉(zhuǎn)化率并不十分理想。如何吸引到有粘性的母嬰用戶，并提供精準服務(wù)，成為惠氏的頭號難題。

對于這一問題，來也在與惠氏的合作中逐漸找到了解決方案。

在客戶對話中，對話機器人將不斷的收集消費者的消費習(xí)慣、消費能力及各類訴求。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，惠氏消費者的畫像也逐漸清晰。由此，機器人將對不同的消費者進行標注，為其定制推送符合其消費能力、消費習(xí)慣、消費需求的產(chǎn)品。

通過這種方式，惠氏的新客獲取手段由傳統(tǒng)的粗放式宣傳轉(zhuǎn)化為高效率的定向推送。這一轉(zhuǎn)變意味著惠氏能以更低的新客轉(zhuǎn)化成本，收獲更忠誠的客戶。

僅需6步，對話機器人賦能惠氏微信客服

相較于電子病歷、病種匯集的知識圖譜，母嬰客服打造的知識圖譜內(nèi)容更為精準地契合用戶與消費者的生活需求。且整個個性化產(chǎn)品的搭建僅需數(shù)月即可交付。具體而言，整個搭建過程包含一下幾個步驟。

一、挖掘歷史預(yù)料，分析用戶主要需求：在與惠氏的溝通過程中，來也先后共拿到3份對話數(shù)據(jù)，共清理出近60萬個對話。這些對話數(shù)據(jù)大部分為典型的多輪對話，平均會話長度11輪，長度少于6輪的會話約占總量的17%。遠高于其他行業(yè)客服復(fù)雜程度。

二：歸納需求，找到人工客服痛點：通過分析對話語料，來也發(fā)現(xiàn)，客戶服務(wù)代表回復(fù)的事實類消息普遍較長，此外，客戶服務(wù)代表還會經(jīng)常用到一些模板消息（如會話開始打招呼話術(shù)、會話結(jié)束話術(shù)、教育話術(shù)）。

這些話術(shù)的特點是內(nèi)容固定，如果客戶服務(wù)代表每次使用都手動輸入，會對回復(fù)效率造成瓶頸。這是客戶服務(wù)代表使用惠氏多客服系統(tǒng)時的典型痛點，因此，來也問答系統(tǒng)的具體目標是優(yōu)先覆蓋這些高頻回復(fù)話術(shù)。

三、建立知識庫：完成上述分析，來也開始有目的性地打造知識庫。通過綜合使用層次聚類、分類、領(lǐng)域關(guān)鍵詞挖掘等算處理數(shù)據(jù)，并結(jié)合AI訓(xùn)練師人工復(fù)查，多次迭代后，最終產(chǎn)出的知識庫包含1500余個知識點，20000余條問題。

四、搭建問答機器人：根據(jù)清洗后的對話語料和訓(xùn)練師復(fù)查過的知識庫，來也搭建了基于“檢索+排序”的問答機器人方案。

具體而言，對話語料和知識點被導(dǎo)入ElasticSearch檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)接收到用戶消息后，從檢索系統(tǒng)中搜索相關(guān)的知識點或歷史會話片段，然后借助rerank算法對搜索結(jié)果做精排，使得最相關(guān)的知識點或歷史會話片段盡量被排到前面，最終取top6結(jié)果顯示到多客服界面，供客戶服務(wù)代表選擇。

五、根據(jù)業(yè)務(wù)場景，提供輸入提示功能：結(jié)合來也內(nèi)部系統(tǒng)的使用經(jīng)驗和客戶服務(wù)代表的使用場景，來也認為如果客戶服務(wù)代表能借助關(guān)鍵詞召回完整話術(shù)，或者系統(tǒng)根據(jù)客戶服務(wù)代表當前輸入能自動召回完整話術(shù)，會對回復(fù)效率有明顯提升，用戶使用體驗也會有更好的保證。因此，來也開發(fā)了輸入提示功能供客戶服務(wù)代表使用。

六：開發(fā)BI系統(tǒng)：來也提供的BI系統(tǒng)支持自定義關(guān)鍵詞，系統(tǒng)會自動監(jiān)控包含這些關(guān)鍵詞的消息，統(tǒng)計它們被提及的會話個數(shù)及近期變化趨勢，從中可以發(fā)現(xiàn)一些有意義的特征。如“感冒”在冬季被提及的次數(shù)，用戶對不同的奶粉系列的關(guān)注熱度等等。

整個知識圖譜的搭建過程視項目大小而定，長度在1-6月不等?？焖俚慕桓端俣纫馕吨髽I(yè)可以迅速從傳統(tǒng)的管理模式轉(zhuǎn)化為人工智能賦能后的數(shù)字化模式。對于來也而言，迅速的項目推進速度則凸顯了其將人工智能產(chǎn)品化的能力。

從母嬰到大健康

母嬰領(lǐng)域的成功為來也在健康領(lǐng)域的布局塑造了一個良好的開端。而類似于惠氏這樣的企業(yè)廣泛分布于醫(yī)療消費、醫(yī)療健康領(lǐng)域。

由于醫(yī)療知識的專業(yè)性，C端用戶對于醫(yī)療產(chǎn)品的消費將伴隨著更繁瑣、更廣泛、更專業(yè)的人工智能交互問答，不少醫(yī)療領(lǐng)域的項目更需要人機協(xié)作提升效率。

這對于來也而言既是機會也是挑戰(zhàn)。在2019年的實踐中，來也已經(jīng)達成了與阿斯利康等大型藥企的合作，幫助阿斯利康搭建合規(guī)機器人，通過人工智能產(chǎn)品降低運營成本，挖掘數(shù)據(jù)價值。