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94%的雙11問題誰回答了 螞蟻金服是這么用人工智能的

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912億的全天銷售額背后需要多少人來解決用戶的疑問,需要成倍增加嗎?螞蟻金服科學家說,不需要,用人工智能會做得更好。事實上,由于還包含了更多線下場景、商家以及人與人之間的支付,雙11當天螞蟻金服的支付量遠超912億,與此同時也經歷了500多萬人次的咨詢,但有趣的是94%以上都通過“我的客服”解決,比如花唄的人工介入率只有1%。

912億的全天銷售額背后需要多少人來解決用戶的疑問,需要成倍增加嗎?螞蟻金服科學家說,不需要,用人工智能會做得更好。事實上,由于還包含了更多線下場景、商家以及人與人之間的支付,雙11當天螞蟻金服的支付量遠超912億,與此同時也經歷了500多萬人次的咨詢,但有趣的是94%以上都通過“我的客服”解決,比如花唄的人工介入率只有1%。

也就是說真正回答用戶疑問的,是由螞蟻金服集團、阿里巴巴集團科學家團隊打造的人工智能機器人客戶大軍,包括了MyRobot、服務寶等幾項核心人工智能技術。

據了解,雙11當天,螞蟻金服客戶中心整體服務量超過500萬人次,其中自助服務承接占比94%,客服人員的精力集中在處理疑難個案。這被客服人員稱之為是近年來最為輕松的一個雙11。

當用戶通過支付寶客戶端進入“我的客服”后,人工智能開始發揮作用,“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇,這里一部分是所有用戶常見的問題,更精準的是基于用戶使用的服務、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點;在文字交流中,則通過語義分析等方式獲得關鍵信息再給予匹配。由于較大的樣本庫以及不斷調優的算法模型,使得交流中不再是傳統的機械應答,有了“人味”。

據悉,服務寶問題識別模型的CTR準確率大幅提升,在花唄等業務上,機器人問答準確率從67%提升到超過80%。而比如NLP(自然語言處理)技術已經應用到了客戶中心。據阿里云iDST自然語言研發團隊負責人初敏介紹,目前系統已經能夠做到把大量常規、重復性的服務自動化,如呼叫中心的錄音文件自動轉化成文本。有了文本,企業就能更容易地監控服務質量、發掘用戶聲音、實現安全過濾等等。
螞蟻金服客戶中心負責人云長表示,“客戶中心按照業務增長來同步擴展是不可行的,必須要解放人,去做一些更重要的事情,比如說開發人工智能技術去服務用戶。”

可能很多人仍舊很難想象客服會是一個技術含量很高的行業,但螞蟻金服科學家漆遠表示,“當前的準確率和自助服務率還只是開始,隨著研究的深入,螞蟻金服有可能會出現一個完全由科學家組成的客服小組。”

責任編輯:鳶瑋 來源: 螞蟻金服
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