由CTI論壇主辦的2019中國呼叫中心及企業通信大會于3月28-29日在北京遼寧大廈盛大開幕。本次會議以“共建智能通信新生態”為主題。Udesk服務體系VP馬天才應邀出席此次展會并發表題為《AI時代，全場景智能客服體系的思考與實踐》的主題演講。馬天才指出，客戶體驗將超過產品和價格，成為最關鍵的品牌差異化，也是企業數字化轉型的根本使命。客戶服務和體驗是各行各業的發動機和輸血泵，企業高質量發展離不開數字化轉型，更離不開智能化升級；而提升企業數字化轉型的效率是推動高體驗客戶服務的重要因素，全場景智能客服系統可以提供最好的助力。

Udesk服務體系VP馬天才

▲演講PPT下載：http://www.ctiforum.com/uploadfile/2019/0401/20190401034518173.pdf，pdf格式

馬天才：大家下午好，我是Udesk的馬天才，Udesk在客服領域做了幾年時間做了一些產品也有一些思考，我剛才看了很多企業是CTI論壇的老朋友，這些企業都是比我們資力更老的。今天上午和下午整個演講題目和AI是很相關的，其實這么多年大家一直在探索思考呼叫中心客服領域的各種突破，近幾年各個行業從AI角度考慮問題的時候都會帶來突破，但是客服領域是最直接的，也是原來做CTI的客服行業里面非常好的機遇。

在座大部分是客服領域老人了，簡單看看客服行業發展的歷程，第一是工具時代，原來傳統客服的工具不用提了。第二是多系統的時代，之前專欄還有后面的在線客服、郵件工單微信，前幾年提出了全渠道整合的概念，記憶當中是Udesk最早提出這個概念的。全渠道整合是把原來多個系統時代提升到所有的渠道全整合到一個統一平臺上來。

從去年3月份Udesk提出了全場景的智能化時代，這是涵蓋了整個企業的獲客、營銷、售后服務、自助服務、客戶關懷、市場服務整個應用場景中的全場景的客戶服務，全場景里面要加入AI人工智能的思路。

全場景的概念，如果從客服角度考慮為什么提出全場景的概念，我們從客服整個價值體系、克服到底有什么樣的價值、只是單單的為客戶提供服務價值嗎，其實不止這些價值，我們總結第一是獲取客戶的價值，再有給客戶提供支持，傳統說的客服直接的展示，再有增長，有了客戶以外，客服有價值可以給企業帶來更多的增長、留存，特別是做saas平臺的，客戶的留存，如果不是做saas平臺做傳統的自建，客戶的推薦和口碑也很關鍵，客服的系統和整個的人員以及行業應該給客戶的旅程中提供什么樣的價值，從這個角度出發，全場景為什么要有智能，智能是想象從哪個點可以用智能，就像經常說的手里拿著一個錘子看哪都是釘子，但是我們回想一下為什么會在客服系統里面提供智能呢？用戶選擇現在是很多的，行業競爭態勢也很慘烈，品牌的忠誠度下降，品牌也很多嘛，社交媒體的崛起、口碑產品效率顯著，用戶溝通效率變高了，原來打個電話、發個微信，因為行業競爭不激烈，現在大家手里電話、微信、丁丁各種各樣的渠道，原來的被動式的客服要通過深度跟客戶的溝通變成主動式的客服，這是智能的切入點，當然也不是智能的全部。

我們的理解是以數據為基礎，數據是非常非常關鍵的，核心的地方寫了Insight（核心產品），提供全場景的客服系統，這是Udesk整個的外圍產品。

八大產品系列，全場景要覆蓋整個客服的場景，獲客的場景、電銷場景、售前、售后服務場景，智能自助場景、客戶關懷回訪場景、現場服務場景和企業內部服務場景。企業內部服務做客服為什么做企業內部呢，一個觀點是企業IT部門的服務、HR的服務，還有一個案例會提到，在外圍的服務要進入內部場景，也要覆蓋這一點，才能給客戶提供更好的服務。Udesk的產品目前有八個主要產品，語音機器人、客服機器人、語音呼叫中心產品、工單系統、智能電銷、在線客服系統、智能質檢等等，這些產品基于兩大平臺，首先是AI平臺、還有BI平臺。

我們覆蓋了全場景的整個服務體系，我們給企業解決了哪些問題呢？第一是所有渠道的統一，好多年前就已經解決完了，剛才各個同行也是提出了各種各樣的解決方案，還有全服務流程的統一，原來獲客的流程有一套系統、銷售也有一套系統，每一個服務的流程可能是單獨的，要提供統一的服務流程，人工和智能的統一，智能像水，目前大家關注的一點是怎么去用機器人代替人工，應該應該不止這一點。

現場和現場服務的統一，比如接了單子，這個人去了有一些現場服務的，比如需要安裝一個熱水器，或者是巡檢，這是脫離到整個服務體系，這是運營和監控的統一，原來系統不是一個用一個監控可能不統一，數據分析的統一也是非常關鍵的，以數據為基礎、以智能為核心，數據分析統計是重點，各個系統產生的數據放在一個分析平臺上才能整個優化服務體系，每個節點應該怎么做，通過數據分析平臺可以統一。

簡單介紹目前的實踐，通過這幾年的努力做出來的一些東西，第一是全渠道整合的客服，全渠道接入、穩定的云平臺、功能靈活高效的客戶工作臺，Udesk各個系統所有的數據都可以通過這個平臺來進行統一的分析，包括幾個部分，第一儀表盤和大屏是用戶展現的方式，可以定時的分享，數據分析的報表，每天什么時間給誰發郵件可以進行定義，自由的移動，儀表盤什么位置、用漏斗還是用曲線圖去顯示等等可以自由的配置，通過過濾器自己可以過濾各種各樣的信息，通過多維度去分析數據，聯動設置、創建圖表，大屏主要用于展示，主要是實時監控的部分，編輯器，通過數據集、通過字段和各種函數和共識，圖表本身的內部數據的過濾和大屏的編輯工具和權限的設置，這是Insight這是基本的結構。

可交互式的，這些圖表都可以讀來讀去可以配置成各種各樣的圖表，數據當然是要先選擇的，包括定時的分享。大屏的展示，大屏后面截圖本來是空空的，可以選擇各種顏色，數據來源從什么地方來的，可以配置出來，配置當然并不一定好看，這是IM的，比如要監控IM的數據，就可以配置當時的繪畫數，什么時間的人還可以配置出敏感詞，比如當天在聊的敏感詞是哪些。自定義自動化、降低時間的成本，可以隨時改變報表，不用這個開發一個報表再去個視圖，因為這樣要求也會比較高，現在很多是自動化的，有些是現成的東西嘛，數據驅動業務，本身可以全景的探查從客戶、業務數據自由的分析及時的反饋，大屏監控和全面高效安全。

最直接的方式是機器人，前面已經講了很多了，簡單的介紹一下，2015年我們做了很多案例，通過我的心得體會，機器人的訓練是非常非常重要的，機器人技術目前各個廠家也掌握的差不多了，其實數據是很關鍵的，數據基礎模型是非常關鍵的，用戶使用過程中如何讓機器人落地、如何讓機器人自然的理解各種各樣的問題，找到準確的答案，向多人會話，這是需要訓練的，如果沒有好的訓練工具，第一輪冷啟動的時候怎么辦呢？機器人相當于一個剛出生的孩子一樣，所以就需要一個好的訓練工具，常規訓練、個案訓練、快速訓練，適合于機器人上線過程中不同的階段。算法聚合，可以通過機器人自身的算法，可以對訓練的進行相似度的推薦，可以直接點擊是否可以加入相關的應用中去。聚合難度還是有的，比如做一個案例，就把通話語音原來歷史對話數據如何快速聚合出數據庫，生成的是要通過人工的檢查，可以自主的發現問題，對話中自主發現會話的過程，找到應該加到的知識點。

任務型會話，用戶如何配置任務，比如多倫的會話，一個上下文的關聯關系，大家經常舉例是買機票，我要買機票，這是意圖判斷，要主動的進行提問，是買從哪到哪、什么時間的，這是實體的意圖的判斷，實體的抽取，回答也是多樣的嘛，包括圖表、各種鏈接、圖文的各種各樣的回答方式。

多渠道接入，機器人是后臺的一個技術，原來得多渠道都可以，區分是同一個問題通過不同渠道來的，答案也是不一樣的。語音的機器人確實是比文本機器人更難的地方，語音的識別率到底是多少，這是響應速度怎么樣，敲文本，人語音感知是200毫秒，機器人反應超過200毫秒感覺是跟人聊天有些卡頓了，這種技術在細微中都可以做，只是每個優化的效果不同而已。

機器人識別是saas識別的情況，根據不同行業有不同語音識別的優化，針對不同的企業，比如大型企業可以提供定制的語言模型的訓練，可以快速提高語言識別的準確率。機器人還支持打斷，機器人正在說話的時候我突然插了一句話，這是快速的打斷切換意圖，這也是機器人技術里面的一個應用點。

質檢，原來的質檢是人工的抽檢之類，現在智能加入質檢是很明顯的一點。文本的質檢、工單的質檢，現場服務質檢都可以通過智能方式可以解決人工工作量很大的問題，可以通過各種方式去配置，簡單的是過濾一些禁用詞，不應該罵人或者是過程中不應該報價，話術是不是客服是標準流程解決了這個問題，是不是按照流程解決，是不是已經解決，這些問題解決過程中是不是有情緒，這些問題都是要智能質檢要解決的問題。生成評分報告，修改的時候機器人會學習到，這次評分了，修改之后機器人可以自主的學習，隨著數據的積累，質檢的評分質量也會越來越高。

CC-PaaS，這個平臺主要功能，Udesk提供了很多產品，但是很多非常專業的產品需要對接CC-PaaS，要提供云機器人的功能、提供呼叫中心的功能、也要提供IM的功能，怎么去做呢？我只關心業務，這些功能如何提供呢，可以進行直接的對接，這套平臺Udesk內部也在用，這個平臺是最近在1月份正式發布的，在內部Udesk整個客戶體系所有應用都用這個平臺，跟第三方對接的業務活動，提供工具條的對接，這是最簡單的，還有前端的SDK的對接，前端也可以調用API，數據的同步，可以實時推送各種各樣數據，語音機器人電銷和客服，語音機器人整個流程多輪會話中走到每一步用戶是不是有意圖，要實時得到數據的嘛，有意圖要馬上轉人工的，各種標簽打完了之后實時數據可以直接推到業務系統中去嘛，定時數據的拉取，一些統計報表和監控以及預測可以定時拉取數據，自帶人工智能，云機器人圖形化智能的拖拽，可以單獨對接語音識別、對別機器人，包括預測外呼，現在有了新的AI技術以后，預測外呼也要提升一個臺階了，原來是統計分析的方法現在是不是可以用人工智能方法來做預測外呼呢？

現場服務產品，這是覆蓋線下的產品，大概解決的典型場景，一是調度派單的，工單系統創建一個工單要遠程溝通，說現場某個位置派一個單，然后上門服務，申請支援，最后是用戶反饋，整個流程線上線下的溝通起來。日常的巡檢，有些門店特別多，某一個時間到達點巡檢進行什么任務等等。可以生成各種各樣的任務，可以做成一個圖譜。

語音機器人可以跟司機交互，交互過程中會匹配到底有沒有意圖去接這個膽子，是不是需要轉人工，標的時候可能需要轉人工客服，前面有幾個講者聽了一下，在AI應用里邊想去全場景都用AI目前是不可能的，我們以AI為核心看某一個點，落地非常好，想法就可以做了。Udesk2013年底，全渠道場景上線2014年底，2015年9月發布AI客服機器人和大數據平臺，2018年3月發布了全場景的客服平臺解決方案，2019年1月發布了CC-PaaS平臺，對接各種業務系統應用的，上面是融資的情況，如圖。

Udesk的口號是您負責偉大的產品，我們幫您打造偉大的服務。謝謝大家！