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AI+服务 阿里巴巴如何做智能服务转型?

原创 人工智能 作者:暖忆 时间:2018-10-08 17:17:03 0 删除 编辑

摘要:  AI下围棋、AI写作文、AI看病……在智能时代,通过新技术的赋能,行业已经发展到了一个新的高度。那么在服务领域,尤其是企业服务中,智能技术的加入会带来哪些新的想象?   在阿里巴巴,智能服务已经成为企业发展的重心。

AI 下围棋、 AI 写作文、 AI 看病……在智能时代,通过新技术的赋能,行业已经发展到了一个新的高度。那么在服务领域,尤其是企业服务中,智能技术的加入会带来哪些新的想象?

 

在阿里巴巴,智能服务已经成为企业发展的重心。究竟阿里巴巴在企业内部是如何做智能服务转型的?来自阿里巴巴信息平台事业部的高级产品专家马福重(花名:福众)给出了答案:

 

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阿里巴巴经济体面临的服务挑战


阿里巴巴从一家公司发展成经济体,我们的服务也正面临着有史以来更多的挑战。

 

首先 , 阿里巴巴有很多生态公司,每一个生态公司都有自己的服务策略和服务 SLA 定义,在这种情况下我们如何去支持每个生态公司的服务?

 

其次,阿里巴巴如今高速发展全球化,我们遇到了多时区、多地点、多文化的服务冲击,在这种情况下我们如何保证优质服务能覆盖全局?

 

最后,每一位服务人员都需要了解后台的所有应用。像阿里巴巴如此体量的企业,服务人员在面对海量庞大的应用架构与数据体系时,如何打破信息孤岛,在不断迭代和发展中去了解所有应用,做好对应服务?

 

以上种种问题都会给我们的服务带来压力,有个典型的服务压力案例叫“服务瘫痪”。服务不但要扛波谷,也要扛波峰。在上万人的大型公司里,经常会遇到大促活动或大型年会,这时候会产生比平时呈几何级倍增的服务需求。所有服务都将在队列里排队,绝大部分人得不到及时服务或者无服务,这个时候就会陷入到服务瘫痪。

 

阿里巴巴在 2017 年年会时就遇到过这样的挑战。当时全球员工要到杭州开年会。经过分析,如果支持这样一个年会,需要增派 100 多名服务人员,并且要提前两个月就开始进行训练。这个时候我们利用“阿里小蜜”进行封装,推出阿里内部智能服务机器人“内外小蜜”。“内外小蜜”在这一次年会服务里扛掉 90% 的咨询压力,最终在没有增加任何人员的情况下完美的完成了服务支撑。

 

 

智能时代的服务定义

我们来看看智能时代的服务应该如何定义?在服务不断多元化,事件不断碎片化的今天,以往的“黄页”式、“搜索”式服务已经不能满足当下员工的需求,我们正迎来智能服务时代,每个人都需要配备一个智能助理。智能服务有三个层次:


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第一层是“什么都懂”。

智能机器人“懂”更多知识,变得越来越智能可以跟员工进行互动,解决更多的咨询类问题,同时还能解决 7 × 24 小时永远在线的问题。

 

第二层是“什么都会”。

这是指智能机器人可以通过对话的方式去完成一些工作。人们只需要和机器人进行简单的对话,智能机器人就可以帮你把事情做完。阿里巴巴内外小蜜已经开始帮助员工预定会议室、车辆等工作。办事正变得越来越简单。

 

第三层是“主动服务”。

主动服务是希望给每位员工都配备一个智能助理。它能想你所想,在你提问之前给出了有效答案。要做到这点我们需要基于规则分析、用户画像和大数据等技术,把用户想要得到的信息或者应该得到的信息提前发给他,甚至帮他处理。这样不但可以大大减少服务台及整个一线服务的压力,还会给员工带来更好的服务体验。

 

要实现智能服务的三个层次,首先必须有一个服务框架的支撑,这个服务框架又分为四层服务框架、服务内容、服务能力和服务基础。最上层的服务界面需要用智能机器人作为唯一入口,提供 PC 端和移动端的接入方式,同时通过文本、声音和图像等多模态的方式给用户一体化的感受,这样用户才更愿意使用智能机器人做自服务。

 

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接下来就需要定义服务内容,服务内容可以根据各自需求进行定义,比如公司政策, IT 解答等方面内容;在接下来就是服务能力和服务基础,在阿里巴巴内我们拥有阿里小蜜、工单平台、知识云等丰富的服务基础。

 

智能服务在阿里巴巴的应用落地


阿里巴巴内部的智能服务,依赖于 Chatbot 平台、工单平台、知识图谱平台、规则平台这四个基石。

 

下面,将从咨询服务、业务自助办理、知识图谱三个方面介绍一下智能服务的应用落地。


咨询服务

在做咨询服务时,我们首先要考虑如何解决高频、反复、通用的问题,但这并不能解决所有问题,还需要通过在线客服和自助提单形成服务闭环。阿里的人工客服不是 7 × 24 小时服务,在非工作时间智能机器人会直接提示非工作时间,该问题会转成工单。服务人员上班后,第一时间就能为用户解决,做到了用户的每一次提问都会得到反馈。

 

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除此之外,在这个闭环中,极致匠心的阿里人还主动挖掘深层次需求,不放过任何一个细节,让阿里巴巴的人工智能更贴心更人性化。比如,当用户反复咨询相近问题,且没有打开机器人给他反馈的信息,我们则认为咨询无效。此时我们会主动询问他是否需要转人工服务。另外,我们还很关注用户的情绪问题,如果用户咨询时带有情绪,我们会主动为他转人工,让用户得到更好的使用体验。

 

业务自助办理

上文提到的第二个层次“什么都会”,即通过简单的问答环节,就让机器人去完成工作。阿里内部正提供越来越多这样的场景,例如:幸福大巴。


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幸福大巴是为每周末往返于上海、杭州两地的员工所提供的出行巴士。以往,员工要预定大巴位置时需要登录应用平台填写信息,经常会由于工作繁忙忘记预定;还有一些员工本来预定好了大巴,但由于各种原因不得不改变行程,这时候的座位需要人肉释放,不但不方便还不及时,经常造成极大的资源浪费。

 

智能机器人“内外小蜜”提供幸福大巴的预定功能后,它不但会主动推送提醒,还可以通过简单的问答完成一键预定。如果这不是第一次预定,智能机器人还会根据你的预定习惯,直接给出最可能的预定选择,用户只需要进行确认即可。如果出行日程有变也可以通过它来释放座位,方便其他同学看到空余座位并进行抢占。整个服务体更简单更贴心。

 

知识图谱

在智能服务领域,知识图谱也是必不可少的。它可以帮助我们通过自然语言进行复杂的查询。比如,当有员工需要找其他部门同事的 HRG ,由于不在一个组织架构中,查找起来比较困难。但是如果有了知识图谱,我们就可以很快找到相应信息。

 

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下面就以“问人问事”这一较为普遍性的场景为例,来看下知识图谱在阿里的智能服务场景中是如何应用的。

 

阿里巴巴有很多的产品与应用,找到产品以及对应负责人非常困难,还存在负责人转岗或离职等情况,如果信息没有实时更新,通过智能机器人问询的话,就会得到 个错误答案。在这种情况下,我们开通了一个求助功能的模块,求助功能模块是阿里巴巴的同学互帮互助的地方,这是知识图谱在阿里巴巴一个落地场景。


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还有员工落户咨询的场景,落户是很多员工关心的问题。然而落户问题因人而异,实际解决会比较复杂。再加上每个人问法上的不一样,所以落户场景实际上是一个千人千面的回答场景。比如,当一些生活在北京但工作地在杭州的人询问落户时,就要从不同的角度去思考,他想要的是北京落户政策,还是杭州的。为了更好命中更加智慧,对于这些员工,我们会一次性给出两个解答方案,让用户一次拿到想要的结果。

 

每个大型企业都会有问人问事的场景需要,找不到人成为所有人的痛点,阿里巴巴通过文本挖掘和知识图谱相结合的方式,提供了一个完美的解决方案。通过知识图谱挖掘员工和组织、员工和部门、部门和组织之间的关系,可以很容易找到他想要找的人,高速实现业务价值和技术的探索。

 

今天,阿里巴巴智能服务机器人在内部的日均访问量已经超过了 3 千;日均服务请求超过 1 万;同时对接了 17 个业务系统,为员工提供 40 多个助理应用功能。在未来,智能服务在企业内还将进一步深化融合产品与技术能力,打造阿里巴巴的智能服务生态,阿里巴巴智能助理正在开启 AI 时代的企业服务新篇章。


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