大有乾坤，售前機器人背后的 AI 技術(shù)

我們在網(wǎng)上購物時(shí)，無(wú)論多晚找客服咨詢(xún)，對面均會(huì )回復一句“在呢，請問(wèn)有什么可以幫助您？”，屏幕背后大部分為智能客服機器人。

在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景對話(huà)中，如何提高智能機器人對用戶(hù)意圖識別和對話(huà)邏輯控制，提高營(yíng)銷(xiāo)轉化，是每個(gè)智能機器人廠(chǎng)商不斷迭代的技能。

7 年來(lái)專(zhuān)注研發(fā)“AI＋SaaS”售前在線(xiàn)客服產(chǎn)品的易聊科技，作為較早一批將 AI 技術(shù)應用于售前客服領(lǐng)域的企業(yè)，打造出在線(xiàn)客服、售前 AI 客服機器人、CRM、SCRM、AI 智能外呼等產(chǎn)品。其中以售前機器人而言，其市場(chǎng)份額已超過(guò) 80%，覆蓋醫療、教育等 20 多個(gè)行業(yè) 70%的頭部企業(yè)。

為什么易聊科技售前機器人這么神？在近日的媒體溝通會(huì )上，易聊科技首席科學(xué)家&AI算法帶頭人王函石深度解析下。

01 別想當然，售前售后機器人大有不同

王函石表示，在對話(huà)的深度、明確的目標、相應的速度、聚焦對話(huà)管理這四方面處理上，均有一些差異。

（1）對話(huà)深度：在售前咨詢(xún)里，很多用戶(hù)的問(wèn)題不明確，售前機器人需進(jìn)行多輪對話(huà)，引導出用戶(hù)的真實(shí)需求，并總結變成真正的問(wèn)題，然后再做解答。

（2）明確目標。在售前場(chǎng)景中需給機器人定一個(gè)明確的目標，如拿到用戶(hù)的手機號碼、微信號等。而售后則是訪(fǎng)客問(wèn)什么問(wèn)題，機器人就解答什么。

（3）響應速度。在售前場(chǎng)景里，如果商家的回答速度慢了，很容易流失掉用戶(hù)，因此售前機器人的響應速度非常重要。

（4）聚焦對話(huà)管理。售前機器人不僅對當前對話(huà)搞清楚就可以，而是要記錄多輪對話(huà)以及明確終極導向目標，這是個(gè)整體對話(huà)的過(guò)程，對話(huà)控制尤為關(guān)鍵。

為什么易聊科技深耕售前機器人？

易聊科技聯(lián)合創(chuàng )始人張煒表示，做售后機器人的好處是風(fēng)險低、易切入，如售后機器人可以處理 40%的問(wèn)題，就相當于企業(yè)節省 40% 的人工成本，剩下部分處理不了的就交給人工來(lái)處理。反之，售前領(lǐng)域門(mén)檻高、風(fēng)險大，對訪(fǎng)客轉化率有需求，所以廠(chǎng)商很少，假如自己做得別人的轉化率稍高一點(diǎn)，便擁有很多機會(huì )。

02 多輪對話(huà)、NLP 技術(shù)，打造自然人機交互智能客服體驗

易聊科技在售前機器人的多輪對話(huà)和 NLP 技術(shù)上做了眾多算法創(chuàng )新，從而給用戶(hù)自然的人機交互智能客服體驗。

易聊售前機器人的對話(huà)系統邏輯結構主要分為意圖識別和對話(huà)邏輯控制兩部分。

一、意圖識別算法通過(guò)分析訪(fǎng)客話(huà)語(yǔ)，抽取特征（語(yǔ)義標簽），來(lái)識別訪(fǎng)客的真實(shí)意圖，獲得訪(fǎng)客信息。

通俗來(lái)說(shuō)，意圖識別主要是識別訪(fǎng)客在對話(huà)過(guò)程中表達的意思，其中可分為特定信息識別，如手機號、微信號等聯(lián)系方式。還有特征判別，如時(shí)間、地點(diǎn)、年齡、項目等，還有咨詢(xún)報名時(shí)間、咨詢(xún)項目?jì)r(jià)格等意圖。

二、對話(huà)邏輯控制算法則根據意圖、訪(fǎng)客信息，在場(chǎng)景間轉換，進(jìn)行特征遷移，根據更加細節的特征以及規則產(chǎn)生式生成回答，控制對話(huà)流以導向既定目標（比如索聯(lián)）。

對話(huà)管理可分為對話(huà)記憶和場(chǎng)景。對話(huà)記憶是記錄整個(gè)對話(huà)流程，便于了解用戶(hù)當時(shí)和歷史意圖。場(chǎng)景是在指定前提條件下，訪(fǎng)客可能會(huì )說(shuō)什么內容，機器人將做出什么應答。

目前易聊科技已擁有 100 萬(wàn)級的特征，近 6萬(wàn)場(chǎng)景，近百萬(wàn)遷移產(chǎn)生式的對話(huà)系統規模。

舉例來(lái)說(shuō)，在實(shí)際應用中，用戶(hù)與智能客服對話(huà)時(shí)，常常遇到用戶(hù)需要重復多次，機器人才理解的場(chǎng)景。對此王函石表示，在技術(shù)上需要拆成兩部分來(lái)看，一是機器人對訪(fǎng)客的理解是不是需要訪(fǎng)客多次重復問(wèn)題后才能理解，二是當機器人理解后，是否回復多次相同的回復。

首先，機器人對訪(fǎng)客問(wèn)題的理解由意圖識別的精準度、覆蓋率和意圖識別的記錄來(lái)決定，它會(huì )對上下文做相關(guān)記錄。如果是在電商售后場(chǎng)景上，基于單問(wèn)單答的方式，對上下文不會(huì )做太多處理；在售前場(chǎng)景上，會(huì )在多輪對話(huà)上做優(yōu)化，再結合上下文來(lái)處理。

二是問(wèn)題理解后，可以避免重復回答。為了讓這個(gè)回答顯得更加自然，對同樣含義的問(wèn)題會(huì )備很多回答，機器人將隨機選擇一個(gè)之前沒(méi)有回答過(guò)的進(jìn)行回答就好。

03 機器學(xué)習模型加持，知識庫輔助

值得一提的是，客服機器人使用機器學(xué)習模型的方法主要應用在意圖識別部分，提高識別正確率是模型優(yōu)化的目標。易聊客服機器人結合Bert深度模型，并根據模型占用算力的差異采用了分層識別架構，加上自適應快速聚類(lèi)方法和知識庫輔助構建，以及主動(dòng)學(xué)習、小樣本學(xué)習、強化學(xué)習等機器學(xué)習技巧，相較于早期簡(jiǎn)單識別方法，新方法將識別正確率提高到98%以上，在部分場(chǎng)景下識別正確率可達100%，而識別速率幾乎沒(méi)有下降。

售前機器人的效果主要依賴(lài)背后的知識庫，易聊科技也不斷地在豐富自己的知識庫。問(wèn)答知識庫通過(guò)原始客戶(hù)提供的對話(huà)記錄，抽取相關(guān)的問(wèn)題。采用半自動(dòng)構建的方式，自動(dòng)抽取QA+人工檢驗。產(chǎn)生式知識庫用于特征辨別，來(lái)確定場(chǎng)景。采用人工構建的方式，其中可通過(guò)聚類(lèi)分類(lèi)的方法來(lái)降低人工量。

最后告訴大家一個(gè)好消息，易聊在線(xiàn)客服系統（IM）于日前宣布永久免費向公眾開(kāi)放，助力企業(yè)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)轉化。