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通過這篇文章，我們來看一下人工智能技術(shù)在呼叫中心行業(yè)的一些具體運(yùn)用場(chǎng)景。

熟悉呼叫中心的人都知道，其實(shí)呼叫中心業(yè)務(wù)場(chǎng)景是隨著技術(shù)的變革一直在豐富和完善著的。從最初的單純解決客戶咨詢、投訴問題人工熱線外呼，到預(yù)覽式外呼，再到電話銷售、金融貸款、催收的預(yù)測(cè)式外呼和自動(dòng)外呼（這也是現(xiàn)在經(jīng)常困擾大家的電話騷擾）。其實(shí)你可以發(fā)現(xiàn)一直是技術(shù)在推動(dòng)著呼叫中心業(yè)務(wù)場(chǎng)景的變化，反過來客戶業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)也促進(jìn)技術(shù)的發(fā)展迭代。

作為一個(gè)學(xué)習(xí)型和擁有豐富項(xiàng)目運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)，我們一直以來一直著力于做一件事：研究新技術(shù)對(duì)呼叫中心行業(yè)的影響，并將實(shí)踐。這其中自然少不了現(xiàn)在正在大火的人工智能。（PS：最近boss又交代一個(gè)任務(wù)，研究區(qū)塊鏈在呼叫中心的可能應(yīng)用，真是殘忍但又不能佩服其眼光和境界）

那么，和呼叫中心相關(guān)的人工智能技術(shù)有哪些？人工智能究竟在呼叫中心行業(yè)是如何落地，又有什么具體的場(chǎng)景？筆者還是結(jié)合項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和自身學(xué)習(xí)，給各位剖析一二。

首先，我們要有一個(gè)普遍的認(rèn)知，當(dāng)前階段下，研究和應(yīng)用的比較成熟并且和呼叫中心有關(guān)系的人工智能技術(shù)主要包括：語音識(shí)別、自然語言處理、圖像識(shí)別等。

有了這個(gè)基礎(chǔ)，我們來看看人工智能技術(shù)在呼叫中心行業(yè)的一些具體運(yùn)用場(chǎng)景。

第一個(gè)，智能IVR和智能知識(shí)庫

以前的人，包括現(xiàn)在的大部分人，可能都有一個(gè)這樣的體驗(yàn)，你去某銀行熱線咨詢一個(gè)問題，你首先聽到的是語言的選擇（中文還是英文等）然后是業(yè)務(wù)選擇（儲(chǔ)蓄卡業(yè)務(wù)還是信用卡業(yè)務(wù)等），可能下一層是業(yè)務(wù)操作（掛失還是新辦），很多人其實(shí)在這過程中會(huì)變的很不耐煩，會(huì)直接切換到人工。

其實(shí)這種行為是違背企業(yè)設(shè)置IVR業(yè)務(wù)以減少人工服務(wù)量的初衷的。那么，有什么能解決這個(gè)問題嗎？是的，你可能通過智能IVR和智能知識(shí)庫很好的解決這個(gè)問題。

具體的邏輯如下：你撥通某銀行的熱線，在進(jìn)入服務(wù)層級(jí)之前，我們的智能IVR進(jìn)行業(yè)務(wù)需求引導(dǎo)（比如：你需要辦理什么業(yè)務(wù)？）。這個(gè)時(shí)候，你需要的是直接說出你的需求（比如：我想要辦理新卡）。

這個(gè)時(shí)候，我們的智能IVR能通過語音識(shí)別和自然語言處理，快速并且高效的理解你的需求，并通過銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)的智能知識(shí)庫，進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索，鎖定該業(yè)務(wù)的答案，并且通過TTS、系統(tǒng)錄音或者最原始的短信將當(dāng)前業(yè)務(wù)的答案發(fā)送或者觸達(dá)給你。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)你節(jié)省了大量的時(shí)間，客戶滿意度一下提升，同時(shí)銀行業(yè)也省去大量的人工，運(yùn)營更加高效。

我們?cè)?jīng)做過一個(gè)測(cè)試，針對(duì)某銀行的同一個(gè)項(xiàng)目中的同一個(gè)業(yè)務(wù)，相比于傳統(tǒng)的按鍵式IVR，這種智能IVR和智能知識(shí)庫的組合能節(jié)省客戶43秒，這種效率不得不說是非?？捎^的。這里出來說明一下，智能知識(shí)庫和傳統(tǒng)知識(shí)庫的差別，主要是表現(xiàn)在智能知識(shí)庫能根據(jù)大數(shù)據(jù)算法，按照你設(shè)定的規(guī)則，進(jìn)行階段性重點(diǎn)關(guān)鍵問題的智能排序，和報(bào)表生成，有助于企業(yè)實(shí)時(shí)關(guān)注客戶痛點(diǎn)和關(guān)注點(diǎn)的變化，并采取針對(duì)性的措施。

第二個(gè)，智能全量質(zhì)檢

在呼叫中心運(yùn)營中各項(xiàng)數(shù)據(jù)都非常重要，如：接通率、通話時(shí)長、投訴、客戶滿意度等。與這些數(shù)據(jù)直接相關(guān)的就是客服人員或者電銷人員的業(yè)務(wù)素質(zhì)。而不同人員之間的業(yè)務(wù)素質(zhì)差距，不是完全靠培訓(xùn)能就能全部解決的。

這時(shí)候，需要我們有一種監(jiān)控反饋提升的辦法或者機(jī)制，這就是業(yè)內(nèi)人常叫的話務(wù)質(zhì)檢。在以前，我們?cè)拕?wù)質(zhì)檢數(shù)量和質(zhì)量，其實(shí)也是差強(qiáng)人意的。

在一個(gè)中等規(guī)模的呼叫中心（50-100人叫中等規(guī)模），我們一般安排3-5個(gè)質(zhì)檢人員，你會(huì)發(fā)現(xiàn)1天的質(zhì)檢量其實(shí)也就是全天話務(wù)量的3%-5%，而且這還是在這幾個(gè)質(zhì)檢人員不怎么休息的情況下才能達(dá)到的質(zhì)檢量，其實(shí)這是非常低效率的，而且也不能避免存在樣本量檢查的變差，造成個(gè)別差的話務(wù)員“渾水摸魚”。

人工智能技術(shù)很好的解決了這個(gè)問題，可以說是給話務(wù)質(zhì)檢帶來質(zhì)的變化。具體的邏輯如下：我們通過ASR技術(shù)實(shí)現(xiàn)話務(wù)服務(wù)的全量錄音轉(zhuǎn)文本，轉(zhuǎn)換成文本后依據(jù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵核心詞匹配（事前可在大數(shù)據(jù)關(guān)鍵字抓取模型中輸入服務(wù)禁忌用于或者易出錯(cuò)知識(shí)點(diǎn)），最后完成全通話服務(wù)量文本的關(guān)鍵字標(biāo)紅和統(tǒng)計(jì)，這樣就能清楚的知道整個(gè)運(yùn)營現(xiàn)場(chǎng)的話務(wù)服務(wù)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)和趨勢(shì)，同樣也試用于單個(gè)業(yè)務(wù)員所有話務(wù)服務(wù)質(zhì)量分析。

其實(shí)這中間還有一個(gè)好玩的東西，給大家分享一下?，F(xiàn)在的呼叫中心在做全量質(zhì)檢的時(shí)候，其實(shí)可以往全面一點(diǎn)考慮，做好客服人員和客戶的雙質(zhì)檢（有個(gè)專業(yè)詞語叫音軌分離，意思是可分別對(duì)通話雙方進(jìn)行分軌道錄音，雙方之間基本不存在影響），這么做的一個(gè)好處是，你可以把客戶的全部錄音進(jìn)行文本轉(zhuǎn)寫，這樣你就能很好的統(tǒng)計(jì)和分析，客戶的具體需求和投訴點(diǎn)，并總結(jié)出相關(guān)規(guī)律，協(xié)助業(yè)務(wù)的開展和投訴的解決。

舉個(gè)真實(shí)的例子，有個(gè)客戶最近一段時(shí)間出現(xiàn)大量用戶投訴，如果他要運(yùn)用原來的方法進(jìn)行處理，耗時(shí)耗力。這個(gè)時(shí)候，我們了解到它的這個(gè)煩勞，我們幫助它用全量的音軌分離轉(zhuǎn)寫問題技術(shù)，在1個(gè)小時(shí)之內(nèi)，確認(rèn)了問題所在，原來它在部分區(qū)域的促銷政策和在廣告宣傳中的折扣不一致，導(dǎo)致客戶不滿投訴，最后經(jīng)他們內(nèi)部核查，原因是經(jīng)銷商的個(gè)人所為，最終它很好的解決了這個(gè)問題。

其實(shí)人工智能在客服行業(yè)的應(yīng)用還有很多，這些也深刻的改變著行業(yè)的效率及形象。由于篇幅和時(shí)間限制，不能一一細(xì)說，舉出兩例希望能激發(fā)諸位興趣。

最后，想通過最近的經(jīng)歷，告誡大家一句“生活其實(shí)和學(xué)習(xí)一樣，逆水行舟，不進(jìn)則退”。

2018年3月于成都。

本文由 @雄州谷雨忙 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自PEXELS，基于CC0協(xié)議