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谁能打败 Siri( 二 )


据机器之心的报道 ， 上述四大特点背后对应的技术包括但不限于知识图谱 ， 流程自动化 ， 文字识别 ， 语音识别 ， 语义识别 ， BI ， 数据分析 ， 是一个综合性的技术应用 。 以此为基础 ， 智能客服展现出了语义识别更准确 ，问答方式更灵活 ， 对话更连贯 ， 知识更全面以及学习更主动的特性 。 更好地服务于更多客服场景 。
2020 年腾讯全球数字生态大会筹备时 ， 由于大会不曾设立长期的客服团队和固定的客服人员 ， 主办方预见其有限的人工客服席位将无法支撑来自数百名参会者的咨询需求 。 因此 ， 主办方需要架设一套线上客服机制 ， 并采用智能客服机器人来负责参会者的引导与咨询工作 。
谁能打败 Siri文章插图
然而 ， 由于大会不曾为线上运营准备过专门的知识库 ， 同时大会举办周期仅有三天 ， 导致客服机器人的部署与运营工作面临极大的挑战 。 企点客服作为客服 SaaS 产品 ， 当仁不让挑起了这一重担 ， 部署了相应的解决方案 。
方案以企点客服为运营平台 ，采用对话机器人作为客服自动问答功能的核心 ， 结合知识库扩容 ， 模型训练等多项智能技术来实现客服系统的部署工作 ， 为参会者提供全面且智能的引导与咨询服务 。
大会知识库扩容：由于大会初次在线上举办 ， 未曾设立线上客服系统的语料数据和知识库 。 即便项目团队临时收集相关语料 ，其数据量仍然不足以支持机器人的训练工作 。 为此 ， 企点客服采用 " 冷启动知识库扩容能力 " ， 结合腾讯在大数据和 AI 算法上的储备 ， 基于有限的标准问答语料迅速生成近似的问题 ， 快速填充语料库 。 相较于常规以人力来为问答信息扩充相似问题的模式 ， 企点客服所采用的新型算法能够数秒内自动完成 1 条问答对 1:10 或 1:15 的近似问扩张 ， 为短期完成部署并上线客服机器人的目标带来可能 。
模型训练： 对话机器人内置的 " 在线机器人 AI 应答引擎 " 运用最新的 BERT 框架所打造的核心模型算法 ， 可强化机器人在围绕大会相关专业知识领域的训练 ， 并通过多种技术手段降低模型对训练语料规模的依赖 。 AI 应答引擎设有检索型问答（IRQA）模块 ， 可结合扩容后的知识库为机器人设置常用问答数据的检索匹配功能 ， 支持用户解决普通查询类需求 。
短周期客服问答优化： 企点客服使用了 " 自不满意问题评价标注体系 " 来支持客服机器人上线后的优化工作 。 系统会自动将用户点评不满意的回答记录在后台 ， 供人工客服进行标注调优 。 随后由算法根据标注内容优化问答引擎 ， 快速提升相似问题答案的满意度 。 在此基础上 ， 经过标注的对话语料同样会接受扩容 ， 补充知识库储备 。 由此 ， 即便大会周期只有 3 天 ， 该方案依然能够实现客服问答效果的提升 。
最终 ， 在智能客服解决方案上线后 ， 其智能客服机器人在腾讯全球数字生态大会中实现了 3 日破万咨询量 。 机器人客服问题匹配准确率高达 91.5% ， 客服机器人满意度 99.05% ， 机器人接待占比高达 60% 。
问答准确率超 95% ， 企业版 Siri 来临
2019 年秋 ， 国外以研究为主的风险投资公司 Loup Ventures 针对市面上的智慧型手机语音助理进行测试 ， 测试的对象包括有 Google 助理、Siri 以及 Alexa 等著名应用 ， 结果显示 Siri 在测试中的回答准确率为 83% 。
与之对应的是 ， 企点客服最新版本的问答准确率已经达到 95%+ ， 而市场平均水平仅为 85% 左右 。 与此同时 ， 最新发布的 3.7 版本的企点客服还拥有另外 3 大优势 ， 分别是任务型多轮对话 ， 能降低 80% 知识库构建成本 ， 个性化主动服务：
任务型多轮对话：可基于可视化图窗完成复杂的任务配置 ， 结合对话系统 ， 实现查询、缴费、导览等复杂的任务执行 。


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