機器之心原創

機器之心編輯部

上世紀 30 年代，查理 · 卓别林在其自導自演的電影《摩登時代》中扮演了一個流水線工人，任務是扭緊六角螺帽。由于工作時間過長，查理産生了幻覺，看到大街上女人裙子上的六角形紐扣都要上去擰一下。

在這個場景中，我們發現，人被機器「洗腦」了。機器不停，人也不會停。漸漸地，人也「變成」了機器，沒有思想，隻有機械式的重複動作。

這樣的場景直到今天還在反複上演。例如，在客服場景中，很多企業早在幾年前就引入了智能客服來完成一些簡單的工作。但坐席人員卻反饋說，這些智能技術的應用并沒有讓他們的工作變高效，反而在某種程度上形成了幹擾。因為，為了配合這些機器或與之競争，人工客服必須像它們一樣快速地按照固定模式去服務客戶，完成業務指标。在這種一味追求速度的工作節奏中，人工客服很難聚焦于服務質量，客戶也對這種機械式的服務表現出了不滿。

這種「唯技術論」認為技術能解決一切問題，忽略人與外界建立聯系的表達力與理解力，是很多企業在引入智能化技術初期容易犯的錯誤。經過幾年的試錯，他們逐漸意識到：人機關系的合理構建也是一門重要的學問。

在前段時間容聯雲舉辦的 「AI 有心 決策有智」商業大會上，容聯雲邀請《連線》雜志創始主編、科技暢銷書《失控》的作者——凱文 · 凱利等人一起探讨了這一問題。凱文 · 凱利認為，「AI 會跟我們相伴，會跟我們協作，AI 并不會取代我們，這是非常重大的教育過程，也是當下我們進行人機協同的重點。」就如何協作方面，容聯雲 CPO 熊謝剛、容聯雲 AI 科學院院長劉傑分别從産品、技術方面介紹了他們的實踐經驗。

重塑人機協作模式，從尊重人的價值開始

前面提到，盡管智能客服進入客服部門已有些年頭，但機器與人各自為政的布局非但沒有幫助企業解決太多問題，反而給人工客服帶來了麻煩，還降低了客戶滿意度。這不禁令人反思：企業設置客服部門的初衷到底是什麼？

「我們跟大量的企業客服部門做了溝通，大家有一個共同的觀點：我們設立客服部門，最重要的事情就是讓客服人員跟客戶之間的溝通變得更有價值。」熊謝剛談到。顯然，如果人工客服隻專注于跟上機器的速度，這種價值是無法實現的。

為了改變這種局面，容聯雲換了一種産品設計的思路，轉而從人工客服的角度出發去設計智能客服，想辦法讓智能客服為人工客服提供更多幫助。

「坐席人員入職之後所做的第一件事，就是給自己創建一個虛拟的（機器）人，讓它陪伴自己一起成長。」熊謝剛介紹說。在服務客戶時，智能外呼機器人可以幫人工客服撥打電話，探明客戶的初步情況；坐席輔助機器人可以為人工客服提供專業知識、客戶背景、适用話術等參考信息，使得新人也能快速進入狀态。在空閑時，智能陪練機器人可以和人工客服一起學習，通過模拟用戶場景彼此培訓。如果某個客服培訓出的機器人在外呼等場景中創造了收益，這部分收益也與客服人員挂鈎，這就增加了客服人員的獲得感和成就感。

這種對于自己工作價值的正向體驗對于客服的工作是非常重要的，直接關系到客服在面對客戶時能否保持積極的情緒，以及在這個崗位上能否持久地工作下去。隻有客服人員的體驗是積極的，他們所提供的服務才是積極的，與客戶之間的溝通才可能更有價值。

堅持這一路線一段時間之後，熊謝剛也從客服那裡得到了一些反饋，「很多客服說，他們從事客服這麼長時間，第一次感覺工作得到了尊重。」「我們希望通過這樣的變化，真正地去改變企業當中人的價值被忽視的局面。這是我們的初衷。」

機器足夠「懂人心」，才能真正幫到人

讓機器幫助人、陪伴人一起成長已經被容聯雲證明是一條可行的道路。但要想真正幫到人，機器還要足夠「懂人心」。在劉傑看來，這意味着機器要完成從感知智能到認知智能的轉變，即不僅要能夠獲取、識别外界信息，還要具備優秀的理解能力和思考能力。這些能力可以概括為：理解、共情、表達和策略。

機器理解能力的提升離不開大規模預訓練模型和知識圖譜，容聯雲采取了将二者融合起來的模式：先是用大規模預訓練模型實現了非常強大的 AI 大腦，然後在此基礎上加入了信息抽取和發現的能力，并将這些提取出的細粒度信息與背後的知識能力做對接、聯動，以此來實現更好的推理。

共情則側重于對用戶情感、情緒、真實意圖的洞察。在這一方面，容聯雲設計了一些基于自然語言理解的情感分析模型和意見挖掘模型，還提出了獨特的雙向閱讀理解框架。該框架通過算法自問自答的方式，讓 AI 模型自己去發現用戶表達的文字裡評論了産品的哪些方面，以及對這些方面的态度（正向還是負向），組成三元組的信息，來判斷用戶未說出口的隐藏意圖。

表達和策略方面的努力則體現在金牌話術的構建。對于智能客服來說，僅僅會生成流利的語言是遠遠不夠的，還要把對業務策略和用戶的理解融入其中，這就需要模型在海量的客服數據中學習，總結出人工客服的優秀表達和策略，更好地服務用戶的需求 。

說到這裡，劉傑舉了一個例子。假如有位客戶向銀行提出了信用卡「提額」的請求，但根據系統規則，這一需求沒辦法得到滿足。此時，傳統的智能客服可能會直接給出拒絕的回答，履行最淺顯的職責。但實際上，這種簡單粗暴的做法說明模型隻是具備了最基本的理解能力，但共情、表達和策略選擇方面都有所欠缺，因此給客戶帶來的體驗是很差的。

劉傑認為，正确的做法應該是讓模型基于 AI 大腦，綜合客戶背景數據和知識圖譜，去還原用戶的真實處境和真實訴求，然後給出對應的話術。隻有這樣，智能客服才能真正幫上人工客服，進而幫到客戶，在用戶最需要的時刻傳遞給他們最需要的信息。

還是以上面的提額請求為例。如果模型能通過各種信息判斷出客戶的身份（比如剛畢業的大學生），那麼它就可以針對這一身份作出合理預測（需要租房），然後在預測得到印證後提供具體建議。

「在這樣的交互過程中，我們會讓用戶感受到，AI 算法不僅僅是在一事一議地回答當前字面上反映的問題，而是能夠更準确地切入到背後的需求，一起幫他想辦法解決問題，渡過難關。」劉傑解釋說。

基于以上産品和技術理念，容聯雲已經打造出了空中營業廳、智能語音機器人、智能坐席助手、智能陪練等一系列産品，應用範圍橫跨互聯網、金融、制造、能源等多個行業。

從這些産品中，我們可以看到容聯雲在打造産品時對人本身的重視。這裡的「人」既包括企業内的員工，也包括企業所面對的客戶。對于員工來說，一個趁手的平台或工具為自己節省了大量時間和精力，可以讓自己專注于那些具有核心價值的業務問題，從而實現快速成長。對于客戶來說，一個有溫度的智能或人工客服可以幫自己解決更多問題，真正獲取自己所需要的服務。

一位銀行客服管理者提到，他們在長期的實踐中發現，客服與客戶溝通中最大的價值在于體現出人的包容性，「每個人或許與我們隻有一面之緣，但作為客服，永遠不知道他和你溝通的背後，經曆着什麼，背負着什麼。唯有帶着包容性質的理解，你才會在這一刻真正站在對方的角度，去解決他那些未說出口的需求和困難。在關鍵時刻幫助了他，他會記得這個企業的好。」

劉傑在采訪中透露，其實除了演講中提到的應用場景之外，這些認知智能的産品還有更多的用武之地，比如在售後場景中解決客戶的使用和故障報修難題，在智能營銷場景中實現對話式智能推薦等。和普通的客服場景一樣，這些溝通都将是人機協同的，而且是有溫度、有價值的。

在活動現場，容聯雲 CEO 孫昌勳總結說，這次的讨論是一個很好的開始，「我們将不斷創新，将效率與人性相結合，緻力于讓技術更理解人，更有心，進而真正提升企業經營效率，打造下一個五年新商業文明的企業範本。」

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