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外呼機器人可能是人類歷史上第一次，在不知情的情況下和機器大規(guī)模地對話，這是一種嶄新的信息交流方式。 ?智能服務行業(yè)頂級峰會洞察者2018北京論壇大會上分享他對外呼機器人產(chǎn)業(yè)的看法。 主要談到六個方面： 外呼機器人是一種終極的人工智能' target='_blank'>人工智能產(chǎn)品形態(tài) 外呼機器人的市場的崛起 外呼機器人的挑戰(zhàn)和風險 外呼機器人產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展 機器人和人之間的行為規(guī)范 語音機器人' target='_blank'>語音機器人家族 以下為演講的原文，略有刪減。 我大三的時候去德國電信實習，當時的崗位叫做技術支持，其實就算是客服了。我當時做的事情非常簡單，我們的辦公區(qū)域前方有一個大屏幕，大屏幕上是德國電信在中國幾條骨干網(wǎng)的健康狀況，由綠色、黃色、紅色來表示，我們工作內(nèi)容之一就是當看到上面的橫條變成紅色的時候打電話給工程師，讓他們?nèi)ヅ挪橐幌码U情。后來我們和工程師形成了默契，他們在接起電話后，我們都不用說話，他們直接回復說我知道了，電話就掛了。 十年過去了，當我們今天在做外呼機器人產(chǎn)品的時候，我經(jīng)常會想起那段做客服的時光。我們的客戶有物流企業(yè)，他們常常在后半夜收到訂單，在使用外呼機器人之前，他們要派幾十人的團隊值夜班，給各地的司機用戶打電話，協(xié)調指派訂單，通過我們的外呼機器人，他們減少了大量的夜班人員，外呼機器人讓大家晚上能睡個好覺，為客戶創(chuàng)造了價值。 01 外呼機器人是一種終極的人工智能產(chǎn)品形態(tài) 數(shù)據(jù)、信息、知識、決策、行動是數(shù)據(jù)系統(tǒng)發(fā)展的幾個重要階段，也是一個遞進關系。數(shù)據(jù)就是我們常說的0和1，是對物理世界的客觀表現(xiàn)。信息是融合了更多上下文的數(shù)據(jù)，知識是信息中蘊含的規(guī)律，決策告訴你應該怎么做，而行動是決策的執(zhí)行。 在語音數(shù)據(jù)系統(tǒng)中也可以得出產(chǎn)品不同的進化思路，錄音數(shù)據(jù)在呼叫中心系統(tǒng)中保存下來，是數(shù)據(jù)層面的工作; 將錄音數(shù)據(jù)與銷售代表打通，可以把同一個座席的所有錄音信息都找出來，這樣的系統(tǒng)就在信息層面; 接下來如果我們做了一個統(tǒng)計分析的BI系統(tǒng)，或者智能質檢系統(tǒng)，這些都是知識層面的能力; 外呼機器人是行動層面的產(chǎn)品，可以替代人工完成一段對話，所以說這是一種終極的產(chǎn)品形態(tài)。 細心的你可能會問，有實現(xiàn)決策層面的產(chǎn)品嗎?我這里先賣一個關子，等下為大家揭曉。(好奇的你可能會先滑到最后一睹為快) 02 外呼機器人的市場的崛起 2018年上半年的外呼機器人異?；鸨?，據(jù)不完全統(tǒng)計，已經(jīng)有50-100家企業(yè)上線了這個新產(chǎn)品，我們認為市場的崛起主要有以下三方面的原因。 一是人工智能技術的成熟。首先語音識別的準確率在過去的幾年中有了顯著的提升，實驗室環(huán)境下的語音識別準確率已經(jīng)從2013年的87%提高到了2017年的97%。另外在語義理解上，在 2018年初也取得了突破，在由美國斯坦福大學組織的閱讀理解測試SQUAD中，人工智能第一次取得了比人類更好的成績。 二是來自于對商業(yè)價值的考慮。今天的互聯(lián)網(wǎng)流量越來越貴，電話反而成為了相對便宜的用戶觸達渠道，同時一些場景下人工智能能夠代替人工，進一步降低了通過這個方式獲客的成本。 三是由于電話本身的特點。今天在手機上，電話的打斷優(yōu)先級是最高的，電話可以打斷你在使用手機時候的一切行動，逼著你要對一個來電進行選擇。電話是一個同步的溝通方式，這種溝通方式在人們長時間的交流中形成了一種默契和禮貌規(guī)范。 03 外呼機器人的挑戰(zhàn)和風險 了解外呼機器人的挑戰(zhàn)和風險才能更加了解技術和產(chǎn)品的邊界，在降本增效的同時，盡量不影響用戶體驗。 首先是語音識別技術的挑戰(zhàn)。由于實際環(huán)境中有大量的噪音、口音、聲源遠近等問題，語音識別率只能達到85%左右。在外呼機器人這個領域，短語音識別是一個難點。因為在缺少更多上下文信息的時候，語音識別很難確定你發(fā)的音和對應的字之間的關系。比如lao shi ，這在不同的語境下，可能是指老師‘，也可能是老實。 來自于技術方面的第二個挑戰(zhàn)是多輪對話。人的自然語言特別依賴上下文關系。比如說我想訂一個房間， 什么位置?， 中關村附近，什么時間?，周六... ...這個例子里面，關于訂房間的信息是散落在多輪對話之間的。如何綜合全面考慮上下文信息一直是學術界的一項挑戰(zhàn)。 第三，人類的對話行為模型非常復雜。因為在外呼機器人場景下，人們期待的是和另一個人之間的交流而不是一臺機器。研究顯示，人們自然溝通的場景中，發(fā)音會含糊，會省略很多字詞，也會在句子中突然修改前面的對話信息，這些都給語音識別，語義理解造成了極大的困難。 最后，利用語音合成技術讓機器能發(fā)出像人自然對話中的抑揚頓挫，并且騙過人是一件非常困難的事情。人的耳朵對于音頻的敏感程度遠超過人眼對圖像的敏感程度，這也讓語音合成這件事情的難度更高。 除了技術上的挑戰(zhàn)之外，在業(yè)務層面外呼機器人的產(chǎn)品形態(tài)也存在著諸多風險。 我們今天大部分的外呼機器人都是以營銷為主，如果外呼機器人普及而又沒有加以限制的話，一般用戶將不勝其擾。 今天外呼機器人的接通率已經(jīng)很低了，接下來的情況可能更糟糕。一方面用戶被長期培養(yǎng)出來的習慣是只要是陌生電話就完全不接。另外國家也不會坐視不理，甚至可能出現(xiàn)一刀切的管理，讓整個行業(yè)都遭受重創(chuàng)。 04 面對挑戰(zhàn)和風險，如何能讓這個產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展? 核心是己所不欲勿施于人。把我們想象成客戶，如果你正在開發(fā)的外呼機器人連自己都不想聽的話，那你也不要給客戶打了。 另外作為行業(yè)內(nèi)部的人員也要自律，設定一些保證用戶體驗的規(guī)則并嚴格執(zhí)行，比如對撥打電話頻次、時間段、內(nèi)容等的規(guī)定，行業(yè)內(nèi)部需要形成共識。要主動尋求監(jiān)管，配合國家和各級部門對于話術、錄音的備案。 最后我們要為客戶創(chuàng)造價值。就像互聯(lián)網(wǎng)廣告剛剛興起的時候，各種流量劫持，彈屏等讓用戶不堪其擾，但今天以千人千面為代表的更多定制化和更懂客戶的服務及廣告內(nèi)容正在逐漸被大家所接受，廣告主和用戶之間的關系更加和諧。 05 機器人和人之間的行為規(guī)范 外呼機器人可能是人類歷史上第一次，在不知情的情況下和機器大規(guī)模地對話，這是一種嶄新的信息交流方式。 人和人之間交流的默契和行為規(guī)范，是否仍然適合于人和機器交流呢? 我們是否應該發(fā)展出一種新的禮貌規(guī)范來約束人和機器之間的交流，繼而讓人的感受更好呢? 是否要在對話的一開始就自報家門，讓對方知道自己是機器人呢? 是否至少通知對方這一通電話可能會被錄音呢? 我們再往下想，接下來我的手機上可能會安裝一個人工智能小秘書，自動幫我把在通訊錄上的電話放進來，然后自動幫我接聽陌生來電，自動幫我記錄對話內(nèi)容，之后給我發(fā)一個會議紀要。 再比如說也可以像網(wǎng)站對待搜索引擎的檢索一樣，約定一個機制告訴對方，我不希望接聽任何機器人來電，請幫我自動過濾等等。 06 語音機器人家族 說到這里，我們談的都是外呼機器人的問題，而外呼機器人不等于語音機器人，語音機器人的應用更加廣泛。我們一起來看一下語音機器人家族的其它成員。 教練機器人： 在座席和客戶溝通過程中，教練機器人會實時地給出對話的提示，包括階段話題的順序，問題的解答，客戶畫像的自動提取，實時質檢，客戶轉化率或者滿意度的評分。 AI教練，就是我們前面提到的決策層的產(chǎn)品，因為它在你對話的過程中，實時告訴你，應該說什么怎么說。雖然它還不能代替你說，但我們認為這個產(chǎn)品是外呼機器人發(fā)展的必由之路，因為機器可以在真實對話中學習人類說話的方式，讓我們的外呼機器人越來越智能，能適用的情況越來越多。 陪練機器人： 外呼機器人的角度是模擬銷售代表給客戶打電話，陪練機器人的角度模擬客戶，陪銷售代表進行對練，適用于新人入職培訓的場景。 實體機器人： 不難想象當包括國內(nèi)的天貓、小米、京東等智能音箱，或者人形機器人變得越來越普及的時候，我們希望能夠直接通過他們得到某項產(chǎn)品的服務。這個時候語音是很關鍵的一項技術。
外呼機器人可能是人類歷史上第一次，在不知情的情況下和機器大規(guī)模地對話，這是一種嶄新的信息交流方式。
?智能服務行業(yè)頂級峰會洞察者2018北京論壇大會上分享他對外呼機器人產(chǎn)業(yè)的看法。
主要談到六個方面：
外呼機器人是一種終極的人工智能' target='_blank'>人工智能產(chǎn)品形態(tài)
外呼機器人的市場的崛起
外呼機器人的挑戰(zhàn)和風險
外呼機器人產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展
機器人和人之間的行為規(guī)范
語音機器人' target='_blank'>語音機器人家族
以下為演講的原文，略有刪減。
我大三的時候去德國電信實習，當時的崗位叫做技術支持，其實就算是客服了。我當時做的事情非常簡單，我們的辦公區(qū)域前方有一個大屏幕，大屏幕上是德國電信在中國幾條骨干網(wǎng)的健康狀況，由綠色、黃色、紅色來表示，我們工作內(nèi)容之一就是當看到上面的橫條變成紅色的時候打電話給工程師，讓他們?nèi)ヅ挪橐幌码U情。后來我們和工程師形成了默契，他們在接起電話后，我們都不用說話，他們直接回復說我知道了，電話就掛了。
十年過去了，當我們今天在做外呼機器人產(chǎn)品的時候，我經(jīng)常會想起那段做客服的時光。我們的客戶有物流企業(yè)，他們常常在后半夜收到訂單，在使用外呼機器人之前，他們要派幾十人的團隊值夜班，給各地的司機用戶打電話，協(xié)調指派訂單，通過我們的外呼機器人，他們減少了大量的夜班人員，外呼機器人讓大家晚上能睡個好覺，為客戶創(chuàng)造了價值。
01
外呼機器人是一種終極的人工智能產(chǎn)品形態(tài)
數(shù)據(jù)、信息、知識、決策、行動是數(shù)據(jù)系統(tǒng)發(fā)展的幾個重要階段，也是一個遞進關系。數(shù)據(jù)就是我們常說的0和1，是對物理世界的客觀表現(xiàn)。信息是融合了更多上下文的數(shù)據(jù)，知識是信息中蘊含的規(guī)律，決策告訴你應該怎么做，而行動是決策的執(zhí)行。
在語音數(shù)據(jù)系統(tǒng)中也可以得出產(chǎn)品不同的進化思路，錄音數(shù)據(jù)在呼叫中心系統(tǒng)中保存下來，是數(shù)據(jù)層面的工作;
將錄音數(shù)據(jù)與銷售代表打通，可以把同一個座席的所有錄音信息都找出來，這樣的系統(tǒng)就在信息層面;
接下來如果我們做了一個統(tǒng)計分析的BI系統(tǒng)，或者智能質檢系統(tǒng)，這些都是知識層面的能力;
外呼機器人是行動層面的產(chǎn)品，可以替代人工完成一段對話，所以說這是一種終極的產(chǎn)品形態(tài)。
細心的你可能會問，有實現(xiàn)決策層面的產(chǎn)品嗎?我這里先賣一個關子，等下為大家揭曉。(好奇的你可能會先滑到最后一睹為快)
02
2018年上半年的外呼機器人異?；鸨?，據(jù)不完全統(tǒng)計，已經(jīng)有50-100家企業(yè)上線了這個新產(chǎn)品，我們認為市場的崛起主要有以下三方面的原因。
一是人工智能技術的成熟。首先語音識別的準確率在過去的幾年中有了顯著的提升，實驗室環(huán)境下的語音識別準確率已經(jīng)從2013年的87%提高到了2017年的97%。另外在語義理解上，在 2018年初也取得了突破，在由美國斯坦福大學組織的閱讀理解測試SQUAD中，人工智能第一次取得了比人類更好的成績。
二是來自于對商業(yè)價值的考慮。今天的互聯(lián)網(wǎng)流量越來越貴，電話反而成為了相對便宜的用戶觸達渠道，同時一些場景下人工智能能夠代替人工，進一步降低了通過這個方式獲客的成本。
三是由于電話本身的特點。今天在手機上，電話的打斷優(yōu)先級是最高的，電話可以打斷你在使用手機時候的一切行動，逼著你要對一個來電進行選擇。電話是一個同步的溝通方式，這種溝通方式在人們長時間的交流中形成了一種默契和禮貌規(guī)范。
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了解外呼機器人的挑戰(zhàn)和風險才能更加了解技術和產(chǎn)品的邊界，在降本增效的同時，盡量不影響用戶體驗。
首先是語音識別技術的挑戰(zhàn)。由于實際環(huán)境中有大量的噪音、口音、聲源遠近等問題，語音識別率只能達到85%左右。在外呼機器人這個領域，短語音識別是一個難點。因為在缺少更多上下文信息的時候，語音識別很難確定你發(fā)的音和對應的字之間的關系。比如lao shi ，這在不同的語境下，可能是指老師‘，也可能是老實。
來自于技術方面的第二個挑戰(zhàn)是多輪對話。人的自然語言特別依賴上下文關系。比如說我想訂一個房間， 什么位置?， 中關村附近，什么時間?，周六... ...這個例子里面，關于訂房間的信息是散落在多輪對話之間的。如何綜合全面考慮上下文信息一直是學術界的一項挑戰(zhàn)。
第三，人類的對話行為模型非常復雜。因為在外呼機器人場景下，人們期待的是和另一個人之間的交流而不是一臺機器。研究顯示，人們自然溝通的場景中，發(fā)音會含糊，會省略很多字詞，也會在句子中突然修改前面的對話信息，這些都給語音識別，語義理解造成了極大的困難。
最后，利用語音合成技術讓機器能發(fā)出像人自然對話中的抑揚頓挫，并且騙過人是一件非常困難的事情。人的耳朵對于音頻的敏感程度遠超過人眼對圖像的敏感程度，這也讓語音合成這件事情的難度更高。
除了技術上的挑戰(zhàn)之外，在業(yè)務層面外呼機器人的產(chǎn)品形態(tài)也存在著諸多風險。
我們今天大部分的外呼機器人都是以營銷為主，如果外呼機器人普及而又沒有加以限制的話，一般用戶將不勝其擾。
今天外呼機器人的接通率已經(jīng)很低了，接下來的情況可能更糟糕。一方面用戶被長期培養(yǎng)出來的習慣是只要是陌生電話就完全不接。另外國家也不會坐視不理，甚至可能出現(xiàn)一刀切的管理，讓整個行業(yè)都遭受重創(chuàng)。
04
面對挑戰(zhàn)和風險，如何能讓這個產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展?
核心是己所不欲勿施于人。把我們想象成客戶，如果你正在開發(fā)的外呼機器人連自己都不想聽的話，那你也不要給客戶打了。
另外作為行業(yè)內(nèi)部的人員也要自律，設定一些保證用戶體驗的規(guī)則并嚴格執(zhí)行，比如對撥打電話頻次、時間段、內(nèi)容等的規(guī)定，行業(yè)內(nèi)部需要形成共識。要主動尋求監(jiān)管，配合國家和各級部門對于話術、錄音的備案。
最后我們要為客戶創(chuàng)造價值。就像互聯(lián)網(wǎng)廣告剛剛興起的時候，各種流量劫持，彈屏等讓用戶不堪其擾，但今天以千人千面為代表的更多定制化和更懂客戶的服務及廣告內(nèi)容正在逐漸被大家所接受，廣告主和用戶之間的關系更加和諧。
05
人和人之間交流的默契和行為規(guī)范，是否仍然適合于人和機器交流呢?
我們是否應該發(fā)展出一種新的禮貌規(guī)范來約束人和機器之間的交流，繼而讓人的感受更好呢?
是否要在對話的一開始就自報家門，讓對方知道自己是機器人呢?
是否至少通知對方這一通電話可能會被錄音呢?
我們再往下想，接下來我的手機上可能會安裝一個人工智能小秘書，自動幫我把在通訊錄上的電話放進來，然后自動幫我接聽陌生來電，自動幫我記錄對話內(nèi)容，之后給我發(fā)一個會議紀要。
再比如說也可以像網(wǎng)站對待搜索引擎的檢索一樣，約定一個機制告訴對方，我不希望接聽任何機器人來電，請幫我自動過濾等等。
06
語音機器人家族
說到這里，我們談的都是外呼機器人的問題，而外呼機器人不等于語音機器人，語音機器人的應用更加廣泛。我們一起來看一下語音機器人家族的其它成員。
教練機器人：
在座席和客戶溝通過程中，教練機器人會實時地給出對話的提示，包括階段話題的順序，問題的解答，客戶畫像的自動提取，實時質檢，客戶轉化率或者滿意度的評分。
AI教練，就是我們前面提到的決策層的產(chǎn)品，因為它在你對話的過程中，實時告訴你，應該說什么怎么說。雖然它還不能代替你說，但我們認為這個產(chǎn)品是外呼機器人發(fā)展的必由之路，因為機器可以在真實對話中學習人類說話的方式，讓我們的外呼機器人越來越智能，能適用的情況越來越多。
陪練機器人：
外呼機器人的角度是模擬銷售代表給客戶打電話，陪練機器人的角度模擬客戶，陪銷售代表進行對練，適用于新人入職培訓的場景。
實體機器人：
不難想象當包括國內(nèi)的天貓、小米、京東等智能音箱，或者人形機器人變得越來越普及的時候，我們希望能夠直接通過他們得到某項產(chǎn)品的服務。這個時候語音是很關鍵的一項技術。
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