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人工智能语音标注师,助力AI客服机器人更像“人”

    2018-11-19 18:11:01

  今天人工智能在智能客服机器人领域百花齐放的成功景象离不开算法工程师们的努力创新,也离不开人工智能语音标注师的辛苦付出。算法,大家自然知道,那“人工智能语音标注师”是做什么的呢!它对人工智能技术的进步有何影响呢?

  一、智能客服机器人的助推者——人工智能语音标注师

  几年前谈到客服,人们很容易将其与“接电话的人”划上等号;而现在随着人工智能技术的兴起,服务领域的智能化转型已经逐渐展开,智能客服机器人承担着越来越多的服务工作。

  从2015年开始,阿里巴巴在手机淘宝客户端推出了新一代智能客服产品——阿里小蜜,作为阿里服务体系中的首个服务角色,负责解答绝大部分简单、重复的标准化可识别问题;同时,将当前解决能力之外的、或不适合机器人直接回答的问题转交给人工客服,让人提供更有温度、更个性化的服务。

  以阿里小蜜为代表的智能客服产品,使得传统服务基本靠人力堆积的大团队模式转变为“智能客服机器人为人工客服打辅助”模式,极大地降低了客服部门的人员成本,提高了客户响应速度,驱动着用户体验的变革和客服人员的转型升级。

  传统的客服岗位工作内容单一、工作强度大,主要负责快速响应客户问题并做出解答;为了保障智能客服的应用效果,一批优秀的服务专家转型成为人工智能语音标注师,将服务中沉淀的经验通过业务流程梳理、语料累积标注、服务路径设计等方式赋能给智能客服,帮助智能客服提升服务能力。

智能电话机器人

  二、“人工智能语音标注师”的五大核心工作

  以阿里巴巴为例,人工智能语音标注师是一群伴随着人工智能发展,转型并成长起来的服务专家。成为人工智能语音标注师之前,他们都是在电商客服领域工作多年的业务专家,直面客户的服务需求,具有敏锐的服务嗅觉、洞察客户痛点的能力和对业务全流程的高度理解,并能够精准把握客户的服务体验。

  1、培育教化“智能客服机器人”

  在智能产品的初始设计环节,人工智能语音标注师扮演的是算法模型的“老师”角色,把本可以连贯完成的动作,拆解成一步步分解动作,好让算法模型能对每个环节行为关键点进行充分学习;

  要想让智能客服的服务更好,需要给算法模型输入大量的人工客服和客户的对话记录,并将服务专家的优秀服务记录作为标准样本累积起来,在算法模型上线前作为机器人服务效果的校验标准;智能客服上线后,还需要人工智能语音标注师像老师一样“批改”智能客服的回答,判断机器人回答的对和错,再通过算法工程师将这些反馈回流到模型,帮助机器人一起成长。

  这项工作需要模型开发者对服务流程和服务标准非常熟悉,且有正确的判断。如果模型学习的对象不是服务专家,则很难保证智能客服可以提供标准、专业的服务。

  在智能产品投入使用阶段,除了“老师”这一角色,人工智能语音标注师也承担着智能客服日常的运营管理工作。这些工作主要包括服务数据分析、业务知识管理以及服务体验改进等

  2、收集分析数据,应用到智能机器人系统

  针对人工客服的服务绩效指标,会有专门的效能改进人员帮助其提升;

  而智能客服的绩效指标则由人工智能语音标注师帮助提升。对于人工客服,效能改进人员需要负责提升人工客服的服务承接能力、一次解决率、服务满意度;

  相应地,人工智能语音标注师也在帮助智能客服提升服务场景的承接能力、解决率、满意度等指标。想要了解如何提升这些指标,必须对智能客服和人工客服的服务方式都非常熟悉,才能更好地解析现有的服务指标是如何构成,可以提升的部分是哪些。

  例如,阿里小蜜上线初期,“卖家不发货怎么办”的问题无法被很好地解答。通过人工智能语音标注师对智能客服聊天记录的分析、人工客服处理方式的对比,我们发现人工客服可以很快找到客户咨询的卖家未发货订单,而阿里小蜜则很难定位。

  基于这个原因,增加了阿里小蜜对未发货订单识别能力,大大提升了该场景的小蜜解决率和客户满意度。

  4、持续数据,优化智能机器人系统

  服务知识库是智能客服的大脑,人工智能语音标注师只有通过高效、清晰的知识管理,才能让智能客服越来越强大。智能客服的兴起,也推动着知识管理的革新升级。

  过去,知识储备分散在客服人员手上,当一个客服更新了自己的业务知识储备,很难将这个知识同步给其他的服务人员,也不容易对其他客户产生积极的影响;并且,当客服人员离职时,还面临着知识流失的风险。

  引入智能客服后,人工智能语音标注师可以高效、敏捷地根据用户和智能客服的聊天记录更新智能客服的知识储备(知识库),而这些知识又可以通过智能客服被迅速应用,保证每一个被服务的客户都能够受益。更进一步设想,如果智能客服不仅应用在直接的客户服务,还可以作为人工客服代表的助手,则能更好地保障每一位客服代表都能够接收到一手的服务知识更新。

  4、划分行业场景,优化服务流程描绘服务全景,

  由于人工或线下服务记录的收集难度较大,当企业在全渠道使用智能客服进行客户服务时,会更容易获取全局服务数据,并找到各类服务问题的占比。

  在大数据的背景下,更容易对客户问题有综合的把握,进行服务问题分析,从而对服务流程和客户体验有全局化的推进和提升。通过分析智能客服的会话历史,对流程和效能优化部门提出改善意见,正是人工智能语音标注师的价值所在。

  智能客服在服务数据收集上占据着天时地利的优势,人工智能语音标注师可以充分利用这一优势,描绘服务链路全景图,并呈现每个环节上的服务问题。

  而传统的基于个别客服经验感知问题的方式来了解服务问题,容易产生认知与实际的偏离。

  当企业的管理者询问某个客服代表,你觉得现在客户投诉最多的问题是什么?他的回答可能是根据自己近期所服务的客户反馈中印象深刻的内容,而并不是占比最多的问题;但是人工智能语音标注师可以灵活地取出不同时段、不同客户群、不同服务渠道的聊天历史记录,并运用数据分析工具展现更全面的景象

  5、技术支持下人工智能语音标注师的核心价值才可以发挥

  在一些人工智能领域高新技术的落地推广上,人工智能语音标注师的作用不可或缺。

  2017年,机器阅读理解技术方兴未艾,在人工智能领域仍属于“皇冠上的明珠”,模型的效果表现越来越强大,但是技术如何助力工业界的发展,看起来仍然有一定的距离。阿里巴巴的达摩院+智能服务事业部合作机器阅读项目就面临这样的挑战。

  机器阅读模型越来越强大,甚至已经达到准确率世界第一、表现首次超过人类,但是在真实的服务场景该如何应用?如何保障使用效果?这些都需要人工智能语音标注师作为业务和技术之前的桥梁,帮助新技术在服务的土壤中开花结果。

  在技术赋能业务的过程中,人工智能语音标注师承担着业务解释(Explainer)的重要职责。一方面,需要面向技术的应用者——智能客服的管理团队,解释技术的特性、优势、应用范围及配置方法;另一方面,需要了解业务场景,向技术、算法团队解释业务的需求、特点、技术可应用的机会点。

  三、人工智能语音标注师,促使智能客服机器人更像人

  人工智能语音标注师不断的收集整理语音数据、客户信息数据、需求数据等,并将数据分析的结果持续的优化到智能客服机器人系统中,在技术更新迭代下,让“智能客服机器人”更像一位真正的人工客服。

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