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今日AI金融应用智能客服取代真人为数亿用户解

发布时间:2021-07-14 13:28:27 阅读: 来源:电磁阀厂家

【AI金融应用】智能客服取代真人为数亿用户解决问题

际路公司发展到一定的规模之后,往往会面临如何更有效率地服务用户的问题。随着用户规模不断增加,若仍照草创时期的客服模式,持续扩大客服团队的规模,显然不是一个有效率的方法。蚂蚁金服首席技术官程立表示,对于一个大型站而言,如何不靠数千、上万人的客服团队,而能提供良好的客户服务品质,是一个非常基本的挑战,而面对这个挑战会全面性地从底层的运算、上层的数据,到整个智慧能力都获得锻链。

对于团队规模相对精实的蚂蚁金服来说,程立表示,能够服务数亿用户所依赖的就是人工智能。在客户服务的每个环节,如理解用户问题、识别问题、匹配与解决问题等,蚂蚁金服都发展出人工智能的能力。

在理解用户问题的能力方面,当用户在支付宝App发出问从政府层在外交上面题时,系统要能理解问题;在识别问题方面,当用户操作支付宝App的过程中发生问题的时候,系统要能根据用户的行为去定义问题。同时应加工1个检验棒系统要以机器学习的方式,自动从过去用户面临的各种问题,以及客服提供的解决方案中挖掘出知识,打造一个智慧知识库。过去知识库主要是靠人来维护,不仅人力消耗很大,而且知识库的品质也不太好,但使用机器学习的方法,则可以发展出巨量而且非常精准的知识库。接着则实验是没有问题的是如何匹配用户的问题,在机器质量好差啊用户遇到问题之后,先识别出问题,再自动定位到知识库的解决方案,找出问题与解决方案的匹配。目前蚂蚁金服已透过聊天机器人的型式,提供自动客服,亦可根据用户的历史行为预测其问题。

智能客服引擎除了自动为用户解答问题,蚂蚁金服也将其整合在客服小二系统,主动对客服人员提供用户的相关资讯,例到24小时测读裂缝如依据来电用户的使用行为预测其问题,自动启动后续的客服引导,协助提供更好的服务。

智能客服另一用法在异常监控。蚂蚁金服过去在客服上主要透过系统数据来监控异常,但后来发现光靠系统监控无法发现所有的异常问题,于是再进一步结合业务指标、分析用户打进来的,以及串联合作伙伴端的数据等等,将许多活的数据综合在一起后,才能保证可以完整的覆盖所有问题。然而这些五花八门的数据进来之后,得要将它们关联起来,再去做智慧分析、问题定位,然后自动推导解决方法,而机器智慧在这整个过程中发挥很大的作用。

程立表示,目前蚂蚁金服日常85%的客户问题已经由智能客服承接,只有15%的问题是由客服人员亲自处理,而机器解决问题的准确率目前已达70%。过去从发现异常问题,到完成解决要花2个小时,现在以人工智能辅助则只要30分钟,效果已经算是很好。

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