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AI注入,解散客服还是解放客服?
作者:admin     来源:未知     更新时间:2019-08-30
 
2019年(第三届)中国客户联络中心行业华南峰会--黄礼宁主题分享


黄礼宁:深圳市一号互联科技有限公司 运营总监

嘉宾介绍:

       拥有8年以上呼叫中心领域从业经验,在统一通信和呼叫中心解决方案领域有深厚的专业经验,是小A机器人的发起人之一,负责小A机器人项目的总体策划和运营,推动小A机器人的市场应用和发展。

分享主题:AI注入,解散客服还是解放客服?

内容摘要:


       大家上午好!我是一号互联科技的黄礼宁,今天我跟大家探讨一个关于AI是解散客服还是解散客服的话题。
       第一,我们先从客服市场的数据来看。
       可以明确看到全媒体客服占比越来越大,逐渐成为了我们客服中心的标配。虽然说语音呼叫中心逐年在降低,但是目前占据了我们绝大部分的份额。
       今天主要是从语音呼叫中心方面来探讨。
       第二,呼叫中心的数据和情况。
       语音呼叫中心市场应就是60—100亿的市场,但是从薪酬规模可以看到是非常高,1千多个亿。因为人力成本非常高,人员流失非常大,以及下沉到三四线城市。
       我们分4个部分来讲,第一个部分讲智能语音交互,呼叫中心主要的难题,比如人员成本高、培训市场长、人员流动性大,最近我拿到了一个数据,季度流失率在27%,我还没有验证这个数据的准确率,我不知道大家怎么看这个数据。27%的季度流失率是非常高的,一年相当于洗牌一次。我们前期在人的身上培养和招聘的成本都会随之流失。
       昨天我们也聊到,很多坐席人员做到了一到两年之后很难待得下去。主要原因有2方面,一方面是非常单调重复;另一方面职业发展难。我们普通的坐席人员说有2年的工作经验,能否有进一步的发展?很难。
       在整个呼叫中心历程里面,我们应用了很多技术来解决问题。早期的时候,通过交互及实现了语音客服的支持;接下来是IVR,自动语音来优化呼入的接入。再下一步我们采用的是先进的操作系统和大型数据库。前面这部分,使用的都是板卡式的,不同的品牌不同通用,用了新的操作系统之后,扩容非常方便,软硬件通用。再来到了网络多媒体客服中心,我们还可以支持文本和不同的媒介。再到全业务支撑的客户互动服务中心。
       我们现在每天讨论和关注的焦点是在基于人工智能的新一代的智能呼叫中心,无论是文本,还是语音,我们都在关注到底它能给我们带来哪些价值。
       解散人工客服命题,我们可以进行讨论。
       如果要彻底解散人工,前提条件应该是什么呢?是智能客服可以做的和人工客服一样好。能不能做到一样好呢?这里画了一张图,这是能力雷达图。蓝色的部分是AI客服,绿色的部分是我们的人工客服。可以从图上直观看到,我们的能力偏向性有比较大的差别。负载能力、经济性、效率、扩展性、稳定性以及响应速度方面,智能客服有明显的优势。
       但是是否可以做得都比人工好?目前做不到。比如说里面有一个共情能力,比如我们安慰人的时候,没有操作的手册,比如好朋友分手,应该怎么样去安慰他。我们要去倾听,我们要去理解,我们要去共鸣,我们要去安抚,这部分的工作是人工可以做得更好。包括一些VIP,比如在座的客户一年带来好几个亿的资金。VIP客服能否交给AI服务呢?我觉得不能。还有复杂的处理,比如跨场景的,客户会花10分钟告诉你发生了什么事情,然后让你提供方案。对于复杂能力的理解以及跨场景问题的处理,人工可以做得非常好。还有客户的体验度和客户的信任度,目前来说这是比较核心的一点。为什么?我们在呼入的时候,很多客户因为不了解,不熟悉,可能也没有很好的体验过,所以他潜意识还是认为人工可以更好地为我们解决。实际上我们有一部分的问题,AI客服可以解决得更好和更快。
       注入AI可以实现一些目标:
       第一,比如说提升产能。国庆、过年、双11的时候,不同的时期,我们需要突然去扩大产能很难做到,但是AI可以弥补提升产能的能力。
       第二,减轻坐席压力,这是非常的重要。人员的离职率很高,因为工作强度大,我们如何减轻坐席的压力,同时又保证服务。
       第三,替代部分坐席。这部分我很有触动,我觉得会有一部分的从事人不开心,但是我们的眼光不要短浅,我们要用发展的眼光看问题。什么意思呢?他可能在当下觉得现在的岗位会被替代掉。但是换个角度,你为什么要跟AI客服去竞争一个比较低价值呈现的事情呢?我们能不能去做更高价值的感知内容?这部分的能力能否创造新的岗位更加好去实现他的价值?这是我们需要用长远的眼光去看。
       第四,降低人力成本。我觉得这个非常的重要,我们做服务,或者是做营销,最终是要创造利润。我们创造利润的时候,不得不考虑人力成本。我们为什么要下沉到三四线城市?我们在一线城市有很多很好的劳动力,我们有很聪明、学历又很高、又很有潜力的人。但是在呼叫中心这个层面上,我们必须要控制成本,不然前端创造再多的营收也很难弥补。
       第五,数据挖掘。我们把数据进行挖掘和应用,转化成营收,帮助我们从成本中心舒转型为经营中心。
       AI就像一个新员工应聘,我们不要期待说这个新员工把所有的业务做好,把所有的工作都做好。而是说我们找准它的优势点,帮它找准它的定位和分工。如何分工呢?第一,做人工轻易做到的,第二个是做人工难以做到的,第三个是做人工无法做到的。
       哪一部分是轻易做到的呢?比如说标准的回答。曾经的呼叫中心、客服中心,都不断让我们的员工标准化,因为我们的员工很多,遍布各大城市,我们可能有几千、几万人,所以我们没有办法说这几万人里面大家自由发挥,我们要求的是客服标准化,标准化去应答,不要自由发挥。这方面,AI可以做得非常好,因为它天生就是数据化和标准化。鼓噪的、重复单调的、无法体现价值的内容可以交给AI完成。
       哪一个部分是做人工难以做到的?比如需要大量的运算、高时效性要求的,这个时候AI可以做到非常好。
       哪一个部分是做人工无法做到的?比如说通宵值班,比如说节假日值班,还有突发的大量的咨询,这一部分都是非常反人类的,这部分可以交给AI来做。
       智能客服典型的场景。
       比如说还款提醒,比如说时间的告知等,现在短信的触达非常不好,平时短信我都不看,除了收验证码,短信真的没什么用。电话其实是更好的触达方式,比如说证券基金行业,我们更推荐的是通过语音和电话来完成,因为我们有录音存档,短信只是发送了,他有没有看到,有没有确认是很难去评估的。但是AI客服可以很好去确认这样的信息。
       从语音导航开始,我们用的就是这样的迷宫式按键的语音导航,这种情况对用户的体验来说感受不好。现在可以通过智能IVR来实现,这样的体验是非常大的跃升。我们可以智能路由到一问一答,如果是投诉可以转到人工进行情绪的安抚和解决,比如说查询可以对接到我们的系统,可以快速查到他想要的信息以及可以办理业务。
       我们也赋予了一些新的能力。
       比如说地址的识别,我们可以通过用户抽象的表达去捕捉到准确的地址位置。
       我们可以听一个简单的片段,这是我们做的地址识别的片段。
       我们还有车牌的识别,我们怎么能够从客户所表达的内容里面,去明确识别到一个准备的车牌号码?我们可以通过我们车牌的专项识别。
       语音和文本还是有比较大的区别,文本可以直接给我们输出一个准确的地址或者是准确的手机号码,或者是准确的车牌号码。但语音的话,比如说姓氏识别比较简单,但是人工告诉你姓张,到底是哪一个张,其实语音就有很多容易混淆和需要澄清的地方。
       比如我们可以支持对话中不断获取客户有效信息,最后生成一个有效的工单去处理。
       还有按键和语音的同时兼容以及俗语的校正。
       我们提出了人机耦合的理念。
       前期我们推出了一个叫机器人模式,我们常规的模式是机器人先完成初步的沟通,通过人工再去进行回访。回访的情况会比较不好,为什么?因为它存在了时间的延迟。你早上联系的时候,下午再人工去回访,时间差对于客户来讲是很影响体验的。我们有没有办法可以实时连接人工和机器人呢?而且确保转化率很高的情况下,又可以解放我们人工的客服压力,我们探讨了一个方向。
       我们某一些条件下就会触发一些产品,需要我们点击之后就实现接听,可以接听到我们的机器人和客户在聊一些什么,我们的机器人用的声音和客服本人的声音是一样的,点击了之后,就已经替代了机器人,这个时候就是人工在和客户谈。
       我们把前期的沟通、接待等全部交给机器人来做,当有异常的情况,比如说需要人工去关注的时候,或者是需要我们去转化的时候,这个时候就轮到人工出场,我们可以实时看到客户的一些标签,点击介入之后就是直接替代掉AI客服完成后半段的沟通,这样的话效率非常高,因为前面不需要我们的人工客服去说了,因为那些都是重复性的、常规性的。当人工介入进去的时候,客户可以做到没有任何的感知。
       我们由AI来了解客户的意图,回答客户的问题,总结服务的过程,提高工作的效率,实时监控对话,实时接管同化,解答难点问题,改进服务质量,提高坐席工作的满意度。每一个坐席真的非常累,简单的事情重复做,重复的事情坚持做,在客服层面来说,真的是很难。
       AI可以辅助坐席,可以判断客户的情绪,可以提醒坐席的说话有没有异常,有没有使用一些不合时宜的话术,有没有一些客户的画像可以实时提供给坐席,包括实时的提醒等。
       这是坐席辅助。
       知识库推荐,客户提出了一个问题,可以实时弹出这个问题推荐的回复是什么,还有实时对话记录的呈现。包括还有客户和我们坐席的情绪监测,包括还有实时的质检。我们经常谈质检,质检有两种很典型,第一种叫事中,第二种叫事后。录音生成之后再去质检的话是事后,坐席辅助可以进行实时的事中的质检。除了客户画像之外,还把客户说的关键信息提取出来,比如是客户的地址和生日以及身分证号码,我们可以同步保存到客户的信息里面,不需要人工去输入。
       我们的价值在哪里呢?可以提高坐席的响应效率,实时的预警提示,新员工的培训教练,因为对新员工来说,很多时候是很难把控的。比如我不熟的话语速会非常慢,如果熟悉的话又会说得太快。还有实时质检记录存档、用户画像生成、智能表单填写等。
       智能语音质检。
       每天的数据量非常之大,人工智能做质检,但是有很大的风险,但是智能语音质检可以做到100%的质检准确率。这里有一个潜在的好处,原来觉得不一定抽检,一时激动放飞了自我,好像没有发生什么,事情就过去了。现在就不一样,每一通,现在放飞自我,都很有可能被发现出来。这个时候,我们会更加提高我们的警惕,不要去放飞自我,一定要确保我们的服务质量。
       我们可以实现录音转文字和质检规则,可以自定义检测规则以及自动评分等。
       这里有几个关键点,一个是语音转文字的准确性,还有质检规则算法和情绪算法。
       场景应用。
       比如说我们现在提到的速递行业,会做派单、查询等,这些应用场景,都是可以通过我们AI客服来完成。比如说我们要下单,我们会跟客户去说请问你的收件地址在哪里,要从哪里寄往哪里,这些我们都可以捕捉到,结束通话之后可以路由给接待的人员。
       还有像保险行业,宽限期回访、失效保单回访、终止保单回访和营销员离职回访等。也有一些公共事业,我们做了好几个,比如说有一个政府部门是我们在今年的清明节,他要做一个市民的防火提醒,通过短信触达不好,通过电话该怎么去做呢?通过智能客服,通过一到两天去部署,说好了之后,通过两天的时间把它全面都送达。
       客户的呼入也是一样的,提高应答率可以节省人工,可以通知落实到位,可以树立更好的形象。
       还有一个比较有趣的是这个挪车,我们做了一个挪车的技术场景,比如说1和1有很多容易混淆的,还有不同的省份,我们需要中文、英文、数字同步识别,要确保准确,我们可以做到精准判断市民所提供的车牌号码,我们会复数澄清容易混淆的地方,可以直接转化成外呼任务,可以直接联系到违章的车主,可以确认他回复的态度,还有后续的跟进,挂机之后可以发送短信。
       我们公司是一号互联科技,是从事人工智能企业服务行业的子公司,今年的4月份,我们是复星集团控股,我们有分公司提供本地化的服务,超过400的员工,为超过3万的企业提供服务。
       我们推出了通信助手,2017年底的时候小A智能客服正式上线,2018年我们和中科院进行战略合作,颜永红博士成为我们首席的顾问,2018年也获得了很多的奖项,2019年的4月份复星集团控股,这是我们简单的历程。
       这是我们的分支机构。我们总部就在深圳,目前在隔壁,我们这个月正在开始搬迁,我们会搬到南山的科技生态园。我们提供了22个落地服务的分子公司。
       以上是我的分享,这是的微信二维码,如果接下来大家有什么好的思路,我们可以一起探索和探讨,谢谢各位! 
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