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爱科学网--谷歌发布Contact Center A

发布时间:2021-11-15 09:29:13 阅读: 来源:无缝管厂家

导语:文/柯鸣来源:智能相对论(aixdlu)今天清晨,Google又有了大动作。GoogleCloudNex18大会上,李飞飞于李佳组合再次联手推出了1个新的产品。这是谷歌【爱科技网】文/柯鸣

来源:智能相对论(aixdlun)

今天清晨,Google 又有了大动作。

Google Cloud Next 18 大会上,李飞飞于李佳组合再次联手推出了1个新的产品。这是谷歌推出的第1个 Solution Product (行业解决方案产品)Contact Center AI。其集虚拟助理、智能信息发掘和情感分析等功能于1身,帮助 Contact Center 的工作人员更有效的解决问题和用户提升体验。

就在 Google Cloud Next 18 大会开始前,佳飞组合更是提早发布朋友圈,说明这会是两人合作的又1新里程碑。

Contact Center AI 是如何智能的?

早在 2017 年 11 月,Google 就已推出 Dialogflow 企业版,这款软件是用于构建会话代理的综合开发套件,有着超 60 万的业内开发人员用户。而 Contact Center AI 的出现,为这1套件再次增加了新内容。谷歌通过 DeepMind 的 WaveNet 和用于电话集成的 Dialogflow 电话网关添加了新功能,如文本到语音转换功能。

所有功能都致力于使用负责任的、以人为本的 AI 利用方式,即 Contact Center AI,谷歌认为它可能提升用户的全程服务体验。

而 Contact Center AI 的任务,1是替人类客服接电话,2是帮人类客服更好地接电话。

Contact Center AI 恍如与 Duplex 的模式非常类似。后者是谷歌在今年早些时候的I/O大会上推出的,可以为人们提供自己的对话人工智能助理,以便进行预约,或通过电话完成其他平常任务。其实,Contact Center AI 和 Duplex 是两款截然不同的产品,它们共用1些底层组件,但技术堆栈和整体目标却截然不同。

Contact Center AI 的运作方式是当用户给客服中心拨打电话时,首先由虚拟助理接起,其能够根据用户需求完成与用户之间的复杂多轮对话,并独立完成1些任务,而如若指令超出 AI 处理范围,其将能够转接至人类客服,保证效率的同时也完善用户体验。

这类情况下,AI 转变成支持功能,由此 Contact Center AI 为人类客服代表提供相干信息。利用 Dialogflow 的知识连接器,可以从公司的知识库中找到相干度最高的知识性文章,确保能够以近乎实时的方式为客户提供最好解决方案。

Google Cloud Next 18 大会上,谷歌以电商的退换货场景作为展现案例向用户展现目前客服 AI 的强大能力。效果显示,这个接电话的 AI 可比那个话费充值请按1,人工服务请按0的人工智障可智能的多。

在现场的视频中,Contact Center AI 可以与人类用户完全进行自然语言交换,这与 Duplex 的情势10分类似国家征地果树补偿标准,AI 可以根据订单信息料想人类用户的大概意图,在人类用户提出退货的时候,能正确理解人类向干什么,还能给人发送退货信息的邮件。

更利害的是,它接电话还接出了One More Thing:问人类要不要找 eBay 的时尚专家帮选1下尺码。因此,就到了人类出场的时刻。

固然,这个人类,也是 AI 分析了用户以后,挑选出来的。

当人类参与以后,AI 的工作并没有停止,其能够实时监测人类客服和用户的对话,并实现文本转换,基于 Agent Assist 系统,能从公司的知识库中提取最关键的文档,为人类客服提供对话相干的信息,还会列出1些建议问题。

这个解决方案除能够作为 AI 来电客服外,还能支持更多元化的交换,比如电话、信息,乃至以后 AI 客服进行视频交换也有可能。

我们距离不再智障的智能客服还有多远?

对智能客服,用户1直都是批评多于嘉奖,究其缘由是在于人们对 AI 客服的期待很高,而 AI 客服在实际利用中的低劣表现让许多用户大失所望。

随着移动互联网的愈来愈热,企业开始拓展 APP、微信多新型轻渠道农民土地征用补偿标准,通过人工参与粘度低来保护低本钱,同时随着 AI 的到来,人工智能恍如为这类繁琐而简单的工作提供了1个很好的取代解决方案,因此入局企业蜂拥而至,但是发展至今,智能相对论(aixdlun)分析师柯鸣认为,我们离不再智障的智能客服依然有1定距离,其发展仍然存在着不言而喻的痛点。

1、鹦鹉学舌般的深度学习能力

鹦鹉学舌是借由人类语言的模仿行动,其类似于当前由数据驱动的 AI。乌鸦喝水则是1个完全的自主行动,其含括了感知、认知、推理、学习和实行,这是智能客服朝想象力、创造力更高层次的进阶。

但是,目前的深度学习模式都只是鹦鹉学舌而已。智能客服领域的深度学习主要包括业务上和技术上的学习。业务上1是企业知识的补充或更新1般都是在新政策新业务需求非常明确的情况下才会做进1步梳理和更新,管理流程比较复杂,操作周期较长;另外1个就是客户的问题有可能会超过知识库回答的范围,此时系统就没法给出准确的答案。这使得 AI 进化的能力10分缓慢,有时候会存在答非所问等情况。

而在技术方面,深度学习作为智能客服系统的核心算法,目前大多数智能客服系统在算法的优化更新方面的速度非常缓慢,有些乃至几近就不更新,根本没有考虑到随着需求变化去进行实现系统本身算法参数上的调解以便及时优化本身推荐机制、提高推荐准确率。

2、尚需提高的自然语言处理

目前企业所用的智能客服系统普遍用于业务解答,系统的开发模式主要基于企业的知识库,采取关键字匹配来推荐答案,这类方式虽然直接,但其实没有很好地考虑到客户的提问习惯。

当下的智能客服语音辨认主要基于语音辨认的基本架构、声学模型、语言模型并进行解码,而真正能够根据客户需求和话术进行个性化适配的智能客服少之又少。其实,不同用户的性情、特点、知识层次都不相同,如果有预设的用户画像,那出现话术误读的可能性也会大大减小。

目前语音辨认的通常模式

对普通客户而言,发问1般以相对口语化的方式进行,而系统则1般以结构化的语言去读取,在客户自然语言和计算机结构化语言之间一定需要1定的机制去做好翻译工作,例如客户的口语化提问方式、上下文智能关联等,但目前大多数智能客服处理这类问题的能力其实不强,客户提问的内容1旦比较复杂或表达不完全,系统就没法完全、正确辨认客户问题,导致目前1些智能客服利用在实际使用进程中推荐答案的准确率其实不高,从而影响客户的使用体验。

3、难以提高的用户接受度

目前,我国全部客服市场范围已超过千亿。而在线客服最为使用率最高的客服系统,到达了 73.9%,呼唤中心使用率 50.7%,但是,其中智能客服的使用率仅为 31.5%。

用户接受度直接影响着产品的利用范围。对用户接受度低的缘由,无疑是两个方面。首先是用户本身使用习惯,以笔者而言,许多的用户其实不喜欢智能客服机械式的回答,而是更喜欢与人工智能1对1的谈话,虽然效率可能不及智能客服,但是在特定问题的解决上,人工客服能够提出更多个性化的建议。另外1方面,目前市面上的智能客服更多的是噱头大于功效,其糟的使用体验,使得用户不能不放弃它。

固然,在业界人士看来,智能客服目前仍然处于萌芽发展期,但作为风口行业,其发展前景是大有可期的。

总的来说,Contact Center AI 的出现为当前的智能客服领域打了1针强心剂,谷歌也开始与 Cisco、Five9、Twilio、Appian 等企业合作落地 Contact Center AI 的具体产品。固然,许多情况下概念永久要比实际利用强大的多,在具体利用中能够表现如何,这还需要利用企业和用户们来亲身检验。

智能相对论:深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+ 医疗、机器人、智能驾驶、AI+ 硬件、物联网、AI+ 金融、AI+ 安全、AR/VR、开发者和背后的芯片、算法、人机交互等。

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