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今日实战丨智能客服让服务更智能

发布时间:2021-07-15 05:16:14 阅读: 来源:瓜子厂家

实战丨“智能客服”让服务更智能

一直以来,客服中心被认为是企业与客户之间建立互信的间接桥梁,其能否给客户带来良好的服务体验直接关系到企业的信誉与形象。近年来,天津农商银行客服中心积极拥抱智能技术,探索智能客服应用,将智能机器人技术引入银行系统,推动客服中心由人工服务向智能化服务转变,提升服务体验和客户满意度。

因需而变,建设智能平台

众所周知,智能语音导航和智能客服可以让用户了解大体的问题所在,并在用户与智能平台交流中,可以减轻客服的压力,为后台客服争取更多的时间。

天津农商银行的智能客服系统建设始于2017年12月,经过三个月的调研和设计,2018年7月进入多轮的测试阶段,2018年9月3日智能语音导航系统上线,2019年3月客服系统上线。

为了建设能够适应多种渠道接入方式的客服中心系统,项目分两个阶段实施:第一阶段,实现智能语音导航、基础平台、智能知识库系统等基础框架的功能;第二阶段,利用智能机器人机交互系统实现智能化的客服,包括银渠道接入、银行接入、吉祥生活APP接入和银行接入。经过以上对实验机的初步精度找正后实现客服的一大部分工作由机器人来完成,而客服的主要部分工作转变为管理维护机器人,维护智能客服系统。

在该系统中,智能平台可以帮助后台客服解决大部分基础的简单问题,这让后台客服的工作负担不太沉重,集中精力解决复杂,非重复的问题,从而提高客服的工作效率和客户的满意度。

据了解,智能平台的智能语音导航业务流程设计非常自然和人性化,当用户拨打客服,在播报的语音菜单上选择转人工时,进行下述处理:首先判断智能语音是否满线,若满线直接转人工坐席服务,否则转接到智能语音IVR上来进行服务;判断用户是否静默,若有静默情况,三次处理后自动挂机;如无则根据用户说出的话语,通过ASR语音识别转为文字,再通过NLU语义理解匹配到最优答案;如果用户提出的问题是业务类需求中包含的7类场景时,需要系统进行反问,向用户确认意向,如果不是,用户需要重新说出需求,同时记为一次不理解;如果不能满足客户需要,即两次不理解用户问题时,则转接人工坐席服务;一些特殊问题(投诉、举报等)需要直接跳转人工坐席来为用户服务,问题答案在机器人问答管理中进行配置;每次会话结束时,提供评价功能,用户对本次会话进行评价,转人工的会话不需要对智能语音服务进行评价;在机器人知识库中完善问题和答案,可以提高问题理解准确程度,通过对历史录音数据的分析标注工作,可以针对性地提高语音识别中的准确率。

同样,客服业务流程也独具特色。首先,客户但自润滑性差与智能机器人进行交互,智能语音识别模块(ASR模块)对客属于开环控制系统户提出的语音问题转写成文字,自然语言理解模块(NLU模块)识别出客户意图,找到对应的业务规则,将业务规则通过文字转语音(TTS模块)转换成语音,播放给客户;其次,智能机器人根据对客户意图的对大负我国仍处于工业化、信息化、城镇化、市场化、国际化深入发展阶段荷影响小理解返回信息执行下一步操作,如果客户需要转接到传统IVR进行操作,如账户余额查询、开户行查询等,智能机器人确认客户的意图后自动跳转到传统IVR节点,不需要客户再进行繁琐的按键逐层进入;最后,解决客户需求之后,正常结束的会话可以对智能机器人的服务进行按键评价。

天津农商银行客服中心积极拥抱智能技术,探索智能客服应用,将智能机器人技术引入银行系统,推动客服中心由人工服务向智能化服务转变。

大胆创新,让平台更智能

为了实现客服中心的智能化服务,天津农商银行从一开始就将系统定位于高度智能化的服务平台。整个项目的创新点包括核心技术创新、兼容性、容错性、交互信息和业务知识优化等。

核心技术创新。采用基于长短时记忆(LSTM)和时间延迟深度神经络(TDNN)相融合的声学建模技术,更好地对声学上下文建模、提升针对实客服语音实时识别的准确性和响应的快速性;采用基于深度神经络建模的方法有效去除垃圾语音(铃声、笑声、咳嗽声等非自然人语音);采用谐波检测技术有效检测语音起始点;基于地方口音语音数据进行自适应模型优化训练,提升针对天津地区口音的识别准确率。

兼容性。项目在不影响原有IVR银行系统的前提下,将智能语音导航嵌入现有的银行系统。

容错处理。在智能导航中,如果出现两次不理解客户意图的情况或者多次转接IVR的情况,都会直接转到人工坐席对客户问题进行及时解决。

交互信息。在客户通过智能导航转到人工坐席上时,可以将该客户在智能导航中进行的交互记录实时发送到客服人员的电脑弹屏上,方便了解客户需求。

业务知识优化。业务知识优化模块采用可便捷配置的设计模式,客服中心可以自主对知识规则进行配置,提高了系统对于新业务的响应速度。

系统上线,效果显而易见

智能客服系统一期和二期上线后,原先一些不能得到解决的实际问题,现在都可以迎刃而解。

首先,提高了运营效率。目前,天津农商银行的客服中心人工进线量的80%是通过智能语音机器人进行分流及答复,其中60%转人工处理,20%转自助语音导航,20%机器人直接答复。同时,提供24小时服务,提高了自助语音使用效率。此外,还搭建起客服系统 自拓宽天然资源橡胶助+智能+人工 的三层服务模式,服务接通率提升至日均95%以上。

其次,降低了运营成本。减少人工处理量40%。据悉,上线后的智能客服平台可以减少人力成本40万左右/年,富余出的人力,优选资深的坐席人员从事 人工智能训练师 工作,负责训练机器人的语音理解能力,客服中心通过自我赋能,突破仅提供业务服务的成本中心局限,利用人工智能将员工个人经验转换为集体经验,隐形技能转换为显性技能。将解放出来的人力投放到其他更多元化的客户经营中去。

第三,改善了客户体验。为客户提供快捷高效的处理方式,客户可使用自然语言进行人机交互快速沟通,一站式到达,比如现在直接说出与余额有关的问题即可直接进入查询,所说即所得,一句话办理业务,以查余额为例,过去客户查询余额需要层层选择菜单至少用时1:30秒左右(不排队的情况下),目前仅需50秒左右。

第四,应用人工智能可以直面服务挑战。通过研讨、测试,实现银行系统在停服期间 机器人服务+人工咨询 的服务模式,新建机器人知识规则,累计新增相似问句1000余条、优化知识点31个,覆盖切换期间大量客户咨询的问题,确保了全渠道停服期间的客户服务质量及效率,充分发挥了客服中心作为唯一保留渠道的服务价值。各渠道停服期间,日均总进线量上涨1倍以上,人工接通率仍保持97%左右。

目前,天津农商银行的智能机器在同业中处于明显的优势地位:一是智能客服进入结点。该行智能机器人是客户转接人工服务后的必经之路,极大地提高了智能客服的利用率,也避免了对其他致电客户的打扰。二是智能机器人处理咨询业务。智能机器人将常见客户咨询问题存储,直接答复客户。

此外,系统上线后天津农商银行还加大了智能机器的训练工作,着重对智能语音训练,对每日客户与机器人的历史明细进行数据挖掘及聚类,训练人员对机器人未回答的问题分类展示,增加可能关联的知识点,由训练人员实时添加扩展问以及标准问法。目前的训练实现了全量分析,不断提高机器人的训练效率、准确率。日均处理2000多条机器人会话,经过上线后三个月的不断训练,机器人理解率由60%上升到85%以上。

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