本文將盤點人工智能在呼叫中心不同類別業(yè)務(wù)下的部分應(yīng)用，為讀者勾勒出人工智能技術(shù)在呼叫中心的應(yīng)用現(xiàn)狀，與讀者一起暢想呼叫中心未來的發(fā)展趨勢，并挖掘更多潛在的應(yīng)用場景與市場機(jī)會。

自然語言理解及相關(guān)技術(shù)在呼叫中心產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用

近年來，隨著人工智能的爆發(fā)，新技術(shù)已經(jīng)逐步滲入到人們?nèi)粘Ｉ钪械母餍懈鳂I(yè)里。以機(jī)器代替人工來處理重復(fù)而繁瑣的任務(wù)，不僅提高了工作的效率和生產(chǎn)力，還為人們節(jié)省了大量的時間。

呼叫中心，或者說是客戶服務(wù)中心，就是一個可交互式的語音應(yīng)答系統(tǒng)，用于通過電話接收或發(fā)送大量客戶的請求。呼叫中心旨在為客戶提供各種電話響應(yīng)服務(wù)，集中處理大量業(yè)務(wù)相關(guān)的問題和請求，因此往往需要大量的人工成本，而這恰恰是人工智能技術(shù)所擅長的。其中，自然語言理解技術(shù)扮演了舉足輕重的角色。

呼叫中心是語音識別技術(shù)（ASR）和自然語言理解（NLP）技術(shù)最早的應(yīng)用場景之一，發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷了五代的演變。目前，有廠商提出了第六代呼叫中心的概念，最新一代的呼叫中心將借助云計算，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，在云端部署服務(wù)和數(shù)據(jù)，這將讓人工智能技術(shù)在呼叫中心產(chǎn)業(yè)中獲得前所未有的應(yīng)用突破。

本文將盤點人工智能在呼叫中心不同類別業(yè)務(wù)下的部分應(yīng)用，為讀者勾勒出人工智能技術(shù)在呼叫中心的應(yīng)用現(xiàn)狀，與讀者一起暢想呼叫中心未來的發(fā)展趨勢，并挖掘更多潛在的應(yīng)用場景與市場機(jī)會。

呼叫中心的業(yè)務(wù)可以大致分為呼入服務(wù)，和呼出服務(wù)（外呼）兩大類別。呼入服務(wù)相關(guān)的業(yè)務(wù)往往由各個公司直屬運(yùn)營，用于向其客戶提供產(chǎn)品售后支持或信息查詢的服務(wù)。而呼出服務(wù)相關(guān)的業(yè)務(wù)則廣泛的用于電話營銷，追債，征集慈善捐款，以及市場研究等場景。

呼入型呼叫服務(wù)

多年來，呼入型呼叫系統(tǒng)一直是NLP技術(shù)的典型應(yīng)用場景之一。在市場上，呼入型呼叫系統(tǒng)和NLP技術(shù)的結(jié)合主要運(yùn)用于兩種場景，一種是專業(yè)領(lǐng)域的智能客服平臺，另一種是通用領(lǐng)域的智能服務(wù)中心。

專業(yè)領(lǐng)域的智能客服，一般指垂直應(yīng)用領(lǐng)域的客服機(jī)器人，這類機(jī)器人大量被政府、銀行、保險公司等機(jī)構(gòu)使用，專注于幫助客戶處理簡單的任務(wù)。

隨著NLP技術(shù)和ARS技術(shù)在金融類垂直領(lǐng)域的深入 ，越來越多的銀行財富管理服務(wù)被人工智能所接管。通過多輪問答，機(jī)器可以逐步篩選并闡明用戶的特定需求，并有針對性地給出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。

這類服務(wù)往往需要預(yù)先設(shè)計好對話流程（對話流），系統(tǒng)會引導(dǎo)用戶根據(jù)預(yù)先設(shè)定的對話流逐步實現(xiàn)用戶的需求。同時，在對話交互過程中，人工服務(wù)可以隨時介入，以處理一些客戶的特殊請求。

相較于專業(yè)領(lǐng)域的客服平臺，通用客戶服務(wù)中心所涉及的應(yīng)用場景更為廣泛。包括商品訂購，服務(wù)預(yù)訂和信息咨詢等業(yè)務(wù)。

這類智能客服在技術(shù)上往往能夠以通用的形式實現(xiàn)，其核心主要是任務(wù)驅(qū)動的對話系統(tǒng)。目標(biāo)是通過最短的對話輪數(shù)幫助客戶完成指定的任務(wù)。這里的服務(wù)交互過程通常是固定的，并且可以針對不同的數(shù)據(jù)信息和應(yīng)用程序接口實現(xiàn)定制化服務(wù)。

目前，中國各大地區(qū)的114信息查詢服務(wù)系統(tǒng)，就是通用類智能呼叫服務(wù)的經(jīng)典案例。用戶可以通過電話查詢城市的交通，住宿，飲食，以及城市旅游信息，甚至完成訂酒店，買車票，查天氣等任務(wù)。系統(tǒng)會以特定的形式將相關(guān)信息返回給用戶，而這整個過程都由客服機(jī)器人獨(dú)立完成。

呼出型呼叫服務(wù)

呼出型呼叫系統(tǒng)（外呼系統(tǒng)）是呼叫中心的另一類核心業(yè)務(wù)。外呼服務(wù)相較于呼入型服務(wù)，往往更具挑戰(zhàn)性。在外呼場景中，人工幾乎沒有機(jī)會干預(yù)或指導(dǎo)整個對話的交互過程，大部分情況下，整個交互行為是無法控制的。

外呼系統(tǒng)需要主動撥打電話給用戶，并將相關(guān)信息清楚地傳達(dá)給用戶。在交互過程中，系統(tǒng)需要主動向用戶提問，并引導(dǎo)用戶返回正確的響應(yīng)內(nèi)容，而不僅僅是對用戶的問題進(jìn)行回復(fù)。智能外呼系統(tǒng)目前主要應(yīng)用于兩種不同的場景，一個是追債服務(wù)，另一個是消息推送服務(wù)。

隨著NLP技術(shù)的發(fā)展，外呼系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)可以實現(xiàn)智能服務(wù)。然而，目前這類技術(shù)僅適用于銀行信用卡還款通知，追債等場景。在這種情況下，系統(tǒng)不需要過多考慮客戶的內(nèi)心體驗，也不需要擔(dān)心客戶是否會感到厭惡，只需要在對話內(nèi)容中將目地和意圖表達(dá)明確即可。

同時，在外呼系統(tǒng)，債務(wù)催收類的情景下，用戶與系統(tǒng)之間的對話過程通常不會超過三輪對話內(nèi)容，因此對于系統(tǒng)本身來說，功能相對容易實現(xiàn)。目前，許多NLP初創(chuàng)公司都看到了外呼收債服務(wù)的需求，試圖深耕這個垂直領(lǐng)域，與金融服務(wù)機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，以實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用商業(yè)化。

除了追債業(yè)務(wù)之外，消息推送服務(wù)是外呼系統(tǒng)的另一個重要使用場景。其中包括產(chǎn)品推薦，廣告，調(diào)查問卷和消息通知等服務(wù)。這種類型的服務(wù)場景在形式上與催債服務(wù)相似，但它需要將用戶的體驗要素融入到設(shè)計當(dāng)中。這類服務(wù)需要充分考慮用戶的情感，真人服務(wù)者往往比機(jī)器人更容易獲得用戶的接受度與信任感。雖然眾多NLP科技公司都在努力探索為客戶提供更好的交互體驗的方法，但是目前在市場上還沒有出色的相關(guān)產(chǎn)品或業(yè)務(wù)推出。

呼叫中心數(shù)據(jù)分析

呼叫中心里數(shù)據(jù)的記錄與分析也是人工智能技術(shù)在呼叫中心領(lǐng)域的應(yīng)用場景之一。為了提供更加個性化的服務(wù)，呼叫中心通過錄音和ASR技術(shù)記錄并采集客戶與呼叫系統(tǒng)之間的會話數(shù)據(jù)，再使用深度學(xué)習(xí)和NLP技術(shù)分析電話語音的內(nèi)容，更好的理解客戶的意圖和潛在想法，并通過分析結(jié)果有針對性的優(yōu)化系統(tǒng)，從而為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

目前，各企業(yè)的客服呼叫中心都對客服數(shù)據(jù)分析服務(wù)有著明確的需求，如電訊公司，電商平臺，保險機(jī)構(gòu)等。這些公司和機(jī)構(gòu)通常都會將每個客戶每次在呼叫中心里所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)采集下來，通過NLP技術(shù)，自動組織和分析這些數(shù)據(jù)。

NLP技術(shù)在呼叫數(shù)據(jù)分析這一場景下有兩個正在嘗試落地的應(yīng)用，分別是客服風(fēng)控系統(tǒng)，和客服質(zhì)檢系統(tǒng)。

• 客服風(fēng)控系統(tǒng)通過閱讀客服人員與客戶的聊天記錄，識別雙方情緒變化以及出現(xiàn)的問題，并將識別到的風(fēng)險較高的案例送交到客服管理中心進(jìn)行處理。風(fēng)控系統(tǒng)可以有效的提升客服的效率，同時降低客戶越級投訴的風(fēng)險。
• 客服質(zhì)檢系統(tǒng)會對客服人員與客戶的會話內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)量檢查，依靠規(guī)范流程，標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)等固定指標(biāo)來約束會話質(zhì)量，識別會話過程中的問題，進(jìn)而提高客服呼叫中心的服務(wù)質(zhì)量。

如今，越來越多的商家和機(jī)構(gòu)開始記錄和保存他們的電話客服數(shù)據(jù)，智能化呼叫數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用將進(jìn)一步完成落地。NLP技術(shù)能夠解析來自呼叫系統(tǒng)的文本數(shù)據(jù)，以理解用戶呼叫數(shù)據(jù)中的內(nèi)容，從而使商家和客戶都能受益。

總結(jié)

人工智能現(xiàn)在已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠?。NLP與ASR等語言相關(guān)的信息處理技術(shù)正被廣泛的運(yùn)用于電話呼叫中心產(chǎn)業(yè)中，其中包括呼入型呼叫服務(wù)，呼出型呼叫服務(wù)，以及呼叫中心的數(shù)據(jù)分析。相較于呼入型呼叫服務(wù)，呼出型呼叫服務(wù)更適合交給智能呼叫系統(tǒng)來完成，特別是不需要重點關(guān)照被呼叫方交互體驗的催債類服務(wù)。

未來更大的數(shù)據(jù)量和更完備的信息內(nèi)容將會賦予呼叫中心更多的知識與內(nèi)容，智能化的呼叫服務(wù)終將在我們的生活中普及。而文字轉(zhuǎn)語音（TTS）技術(shù)的不斷進(jìn)步，配合巧妙的話術(shù)設(shè)計，也將有可能改善智能呼叫中心的對話體驗，使人們更愿意接受機(jī)器的服務(wù)與“關(guān)懷”。

最后，算力和網(wǎng)絡(luò)帶寬的提高或許可以幫助呼叫中心跳過對客戶會話內(nèi)容錄音的環(huán)節(jié)，直接在會話過程中對客戶的意圖和需求進(jìn)行實時的分析，并在第一時間有針對性的將問題解決。

人工智能技術(shù)正在將電話呼叫中心帶入全新的智能時代，技術(shù)會持續(xù)降低人工勞力的成本和效率，將人類從冗余的工作內(nèi)容中解放出來。屆時，呼叫中心將會為我們提供前所未有的個性化，自動化，人性化的服務(wù)。

本文由 @單贏 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Unsplash，基于CC0協(xié)議。