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天貓雙十一阿裡“秘密武器”，支付寶智能客服全面發力
[ 億歐導讀 ] 在今年的天貓雙11，去往年壓力最大的任務——支付寶客服，也被交給瞭AI。毫無疑問，AI技術的出現，或者說互聯網、大數據等技術的進步，才使得雙十一這樣人類歷史上難以想象的大規模購物行為成為瞭可能。
雙十一我們關註的除瞭馬雲的功守道和自己的購物車外，還能關註些什麼？支付寶的智能客服或許是一個答案。
事實上，無論是支付寶的智能客服、名為魯班的海報制作AI，還是更早之前出現的電商客服機器人、全方面支持雙十一的智慧物流系統，人工智能的身影已經在人們的網購行為中頻繁出現瞭。毫無疑問的是，AI技術的出現，或者說互聯網、大數據等技術的進步，才使得雙十一這樣人類歷史上難以想象的大規模購物行為成為瞭可能。
本文原標題為“支付寶換上‘讀心術’AI客服，就為配合雙11剁手的你”，轉載自量子位。
今年雙11，隨處皆AI。
上周我們介紹過，阿裡內部把4億張宣傳海報的制作任務，交給瞭一個名為“魯班”的AI。
而同樣還是今年的天貓雙11，另一項去往年壓力最大的任務——支付寶客服，也被交給瞭AI。
在今年天貓雙11的備戰中，支付寶正式將智能客服系統全面鋪開，不僅是分擔工作壓力，也是直接通過最強實戰檢驗產品。
更有意思的是，智能客服的上線，也搶走瞭每年雙11後支付寶內部評選的“金膀胱獎”，原先那些以“硬憋”著稱的工作狂，在AI面前顯然不堪一擊。
所以支付寶智能客服，都能幹些什麼？
智能客服
可以從三種場景感知一二。
第一種，快捷應答。即客戶撥打客服電話，然後描述自己的問題，接著通過智能客服應答、明確問題，最後解決用戶問題，中間免去之前機器客服引導中的“按鍵”流程。
當然，這隻不過是AI“能聽會理解”的能力展示，算不上稀奇，後面兩種方是核心技術流。
第二種，主動客服，這種“主動”主要體現在App端，嘗試把客戶可能遭遇的問題解決在“打電話”之前。
比如最常見的案例是支付寶綁定銀行卡，因為手機和銀行卡預留不一致，導致很多用戶中途放棄。於是支付寶內部會根據模型判斷，在用戶1-2小時沒有綁卡成功或放棄操作後，推送相應解決信息給相應用戶，提供主動客服服務。
第三種，未問先答則是前兩種場景能力的綜合應用。
顧名思義，“未問先答”可以在用戶開口第一句話，或者開口前就識別用戶問題並進行相應回答。
比如雙11當天，有用戶第一次使用“花唄”服務，並進行瞭“花唄”相關的操作，然後再進一步打入電話尋求客服服務時，可能智能客服就會主動問他是否是“花唄”中某個具體的問題瞭。
這像是AI的某種“讀心術”，但最核心關鍵的還是技術模型能否足夠準確，因為一旦不夠準確，就會對用戶造成幹擾。
技術模型
這種“未問先答”的技術模型，主要涉及三方面：
首先，數據。
支付寶智能客服技術負責人劉學亮介紹說，所有工作的基礎是用戶行為數據，一種是通過客服加工過的有規則的精準因子，這個用戶是什麼樣的特征，意味著什麼樣的問題；二是大量用戶在支付寶操作、點擊、頁面調轉行為軌跡的特征。
三是客戶在服務渠道上咨詢過什麼問題、求助過幾次之類的數據；四是用戶所描述過的信息，在支付寶、服務端描述過的和他的需求和相關的文本信息。
這些數據在進行清洗後，進入下一步工作流程：加工。
加工數據，主要通過深度神經網絡算法，不同數據會有不同的處理方式。比如軌跡類數據，用的是RNN模型，其中會涉及時間先後順序的表現。而對於用戶畫像和人工設計的精準因子，更多用全連接文本網絡處理。
本質上，加工數據的核心工作是處理特征，在支付寶智能客服模型中，涉及特征達10萬以上，這些特征中有很多標類問題，後續的數據工作就是找到這些標類問題，與支付寶的標類問題進行精準匹配。
第三是利用反饋數據進行自學習優化。在一次性做完後，很難達到理想水平，支付寶技術團隊會利用反饋數據進行自學習優化。
反饋有兩種，正、負反饋。正反饋就是用戶認為這個比較準，相應加強，負反饋是客戶認為是不對的，這個也會優化模型訓練，整個過程是數據閉環和自學習的過程。
在支付寶智能客服上線前，這樣的自學習優化進行瞭半年多演練，中間最大挑戰在於如何把多年沉淀采集的數據應用得更好更準確。
應用效果
在今年天貓雙11的全面應用前，支付寶智能客服已經開始瞭實戰測試，並有瞭一些小效果。
整體效果上，每天進入到支付寶客服場景的用戶差不多有400萬，其中50%的問題——200萬的服務量可以通過“未問先答”第一個場景“猜你問題”識別並且解決。
資源節省方面，“主動服務”可以平均每天能觸發100個場景左右的問題，服務用戶超過100萬，服務的客戶服務滿意度可以達到91%。此外，通過主動服務接觸過這些用戶以後，這部分用戶向熱線或者客服咨詢的比例，減少一半。
效率也在大大提高。語音交互部分整體切換成語音交互後，IVR求助時長降低瞭三分之一，重復來電減少一半；未問先答在上線後，平均單個客服電話求助時長縮短瞭10秒。
最後，支付寶方面稱，“未問先答”的智能客服，是給今年天貓雙11準備的“秘密武器”，未來會逐步考慮對外輸出，包括技術扶持、算法開源等。
不過還無法直接“賦能”每傢公司，“因為每個行業都有每個行業的具體客服問題，他們需要有自己的數據基礎做應用，而且還是比較強的數據基礎。”
但AI給客服行業帶來的變革，已然開始瞭。
也不知道今天瘋狂剁手的你，遇到瞭“AI客服”沒有？
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技術模型
這種“未問先答”的技術模型，主要涉及三方面：
首先，數據。
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