无论是淘宝、京东还是微信平台，巨大流量背后是用户对精准决策的期待，客服如何为用户供应专业、迅速、有质量的解答，同时坚持用户留存和高生动度，这对后期交易的达成或者社区掩护至关主要。
如今，许多企业都隐蔽了人工客服的渠道，以全智能的客服代替人工客服。然而，大多数的智能反馈并没有知识图谱的依托，仅勾留在大略地根据关键字对要求进行回答的阶段。对付一些须要人工办理的问题，这些产品不能及时判断是否应转接人工客服，这给消费者带来了较差的消费体验。
管理者同样头痛不已，互联网时期的每一个人都知道数据的代价，但如此弘大且缺少构造化的数据，每每令管理者望而生畏，他们难以探求一种得当的办法去对信息进行归类处理。
智能交互可以办理这一问题，未来 “人机协同”无疑将成为主流生产和做事办法。因此，许多科技企业投身个中，考试测验提升人机交互效率、使打算机具有认知能力。
在诸多智能交互企业中，标杆企业北京来也网络科技有限公司（以下简称来也）正考试测验借助人工智能技能提出的智能对话式运营办理方案，以人机协同的办法考试测验办理电商中的客服问题。同时，来也也考试测验利用知识图谱对干系数据进行整理，为客户挖掘个中的潜在代价。
客服企业如何构建壁垒？智能交互时期，人机协同又将迎来若何的发展？带着问题，动脉网对来也进行了专访。
人机协作定制化办理客服问题
来也创办于2015年，由常春藤盟校归国博士和麻省理工学院MBA等精彩人士共同发起，致力于成为人机共生时期具备环球影响力的智能机器人公司。如今的来也拥有深度学习、强化学习、自然措辞处理（NLP）、个性化推举和多轮多模交互等核心技能，并考试测验用最前沿的科技切入商业领域与大众领域。
来也联合创始人兼CEO汪冠春曾担当百度智能交互团队、小度机器人、百度筷搜等项目卖力人，这些项目经历让汪冠春对智能交互技能有了独特的见地。离开百度后，他开始思考如何将交互技能与线化程度越来越高的做事行业结合在一起，打造一款人机协同的机器人平台。
在研发过程中，汪冠春创造纯粹的知识图谱并不能完备办理问答环节，比较之下，AI与HI（Human Intelligence）的结合是一种更为贴合实际的办法。
因此，来也利用数据库打造细分领域的对话数据，建立知识点。当用户向来也的机器人提问时，来也会根据知识点将问题进行拆分，对用户问题进行预处理。
来也CEO汪冠春见告动脉网：“收到问题后，来也的机器人将把用户问题的可行答案发送给客户做事代表，由客户做事代表来确认回答结果。通过这种办法，过去客户做事代表须要花费超过一分钟来思考、编辑回答的内容，如今只需十余秒就能进行回答——客户做事代表过去的填空题变成了如今的选择题。这带来的将是全体做事体系的质量提升。”
谈到智能交互家当须要办理的难题，无非便是拉新、留存、匆匆活和转化，这须要强大的数据挖掘和处理能力来完成的，来也在这些方面技能壁垒很强，能够将商业和技能完美结合。
如今，来也开拓的吾来对话机器人平台覆盖母婴、消费零售、通讯等行业，包括中国移动、美团等近百家大型企业客户，而在康健领域，来也为惠氏搭建了一流的客服平台，办理其面临的微信端客户管理问题。
母婴行业案例：用AI管理千万级粉丝惠氏妈妈俱乐部
母婴领域是来也切入的第一个泛康健领域，惠氏项目也是针对B端市场的第一个项目，该案例荣获2018机器之心“环球三十大AI运用案例”。一年有余，来也已经在同惠氏的互助中获取了丰富的履历与数据，知识图谱在不断的实践中已经更加成熟。
母婴群体在医疗康健领域决策周期长，非常慎重，母婴场景也相对繁芜，不同场景又会产生不同的问题。比较于其他行业更聚焦大略的判断类问题，母婴场景中的对话一样平常都为繁芜的多轮对话，须要客服职员对消费者进行勾引，层层获取干系信息后才能得出结论。
相对付此，来也为惠氏提出了人机协同的办理方案。即由人工智能率先对母亲提出的问题进行语意解析与分类，再将其推送到相应的客服代表处。同时，人工智能会为客服代表根据知识图谱罗列出答案组。客服代表无须自行输入，只需点击其认可的答案，即可快速回答消费者。
在人工智能的赞助之下，客服代表的事情由“填空题”变成了“选择题”，处理消费者咨询的速率得到了数倍的提升。
消费者也因此受益。过去冗长的等待韶光给予了消费者糟糕的咨询体验。如今更快的客服回答速率让消费者与企业的互换更加迅速，消费者满意度由此提升。
同时，当消费者须要比较不同类别的产品时，过去客服须要自行调取干系产品信息，而在人工智能的赞助下，调取信息与产品比较在转瞬间即可完成。过去人工客服不能回答的问题，人工智能可以帮忙回答。
同时，惠氏还面临客户管理方面的问题。营销及获客本钱越来越高，注册率低，用户迁移频繁，留存和发卖转化率并不十分空想。如何吸引到有粘性的母婴用户，并供应精准做事，成为惠氏的头号难题。
对付这一问题，来也在与惠氏的互助中逐渐找到理解决方案。
在客户对话中，对话机器人将不断的网络消费者的消费习气、消费能力及各种诉求。随着数据的不断积累，惠氏消费者的画像也逐渐清晰。由此，机器人将对不同的消费者进行标注，为其定制推送符合其消费能力、消费习气、消费需求的产品。
通过这种办法，惠氏的新客获取手段由传统的粗放式宣扬转化为高效率的定向推送。这一转变意味着惠氏能以更低的新客转化本钱，收成更忠实的客户。
仅需6步，对话机器人赋能惠氏微信客服
相较于电子病历、病种搜集的知识图谱，母婴客服打造的知识图谱内容更为精准地契合用户与消费者的生活需求。且全体个性化产品的搭建仅需数月即可交付。详细而言，全体搭建过程包含一下几个步骤。
一、挖掘历史预见，剖析用户紧张需求：在与惠氏的沟通过程中，来也先后共拿到3份对话数据，共清理出近60万个对话。这些对话数据大部分为范例的多轮对话，均匀会话长度11轮，长度少于6轮的会话约占总量的17%。远高于其他行业客服繁芜程度。
二：归纳需求，找到人工客服痛点：通过剖析对话语料，来也创造，客户做事代表回答的事实类普遍较长，此外，客户做事代表还会常常用到一些模板（如会话开始打呼唤话术、会话结束话术、教诲话术）。
这些话术的特点是内容固定，如果客户做事代表每次利用都手动输入，会对回答效率造成瓶颈。这是客户做事代表利用惠氏多客服系统时的范例痛点，因此，来也问答系统的详细目标是优先覆盖这些高频回答话术。
三、建立知识库：完成上述剖析，来也开始有目的性地打造知识库。通过综合利用层次聚类、分类、领域关键词挖掘等算处理数据，并结合AI演习师人工复查，多次迭代后，终极产出的知识库包含1500余个知识点，20000余条问题。
四、搭建问答机器人：根据洗濯后的对话语料和演习师复查过的知识库，来也搭建了基于“检索+排序”的问答机器人方案。
详细而言，对话语料和知识点被导入ElasticSearch检索系统，系统吸收到用户后，从检索系统中搜索干系的知识点或历史会话片段，然后借助rerank算法对搜索结果做精排，使得最干系的知识点或历史会话片段只管即便被排到前面，终极取top6结果显示到多客服界面，供客户做事代表选择。
五、根据业务场景，供应输入提示功能：结合来也内部系统的利用履历和客户做事代表的利用场景，来也认为如果客户做事代表能借助关键词召回完全话术，或者系统根据客户做事代表当前输入能自动召回完全话术，会对回答效率有明显提升，用户利用体验也会有更好的担保。因此，来也开拓了输入提示功能供客户做事代表利用。
六：开拓BI系统：来也供应的BI系统支持自定义关键词，系统会自动监控包含这些关键词的，统计它们被提及的会话个数及近期变革趋势，从中可以创造一些故意义的特色。如“感冒”在冬季被提及的次数，用户对不同的奶粉系列的关注热度等等。
全体知识图谱的搭建过程视项目大小而定，长度在1-6月不等。快速的交付速率意味着企业可以迅速从传统的管理模式转化为人工智能赋能后的数字化模式。对付来也而言，迅速的项目推进速率则凸显了其将人工智能产品化的能力。
从母婴到大康健
母婴领域的成功为来也在康健领域的布局塑造了一个良好的开端。而类似于惠氏这样的企业广泛分布于医疗消费、医疗康健领域。
由于医疗知识的专业性，C端用户对付医疗产品的消费将伴随着更繁琐、更广泛、更专业的人工智能交互问答，不少医疗领域的项目更须要人机协作提升效率。
这对付来也而言既是机会也是寻衅。在2019年的实践中，来也已经达成了与阿斯利康等大型药企的互助，帮助阿斯利康搭建合规机器人，通过人工智能产品降落运营本钱，挖掘数据代价。
文 | 赵泓维
微信 | ***850860074
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