追一科技券商AI沙龙：智能呼叫的价值落地
近日，追一科技“AI私享会-券商数字化创新探索”沙龙在深圳举行。追一科技与招商证券、广发证券、国信证券、安信证券、中投证券等众多领先的券商机构业务负责人、专家一起，探讨人工智能浪潮下，券商如何融合技术与场景，推进智能化升级。
电话场景的智能化升级，越来越受券商关注。追一科技智能外呼产品经理Yifan分享了智能外呼的落地，生动介绍了智能智能外呼、呼入背后技术，“在智能对话体系里，ASR是耳朵，TTS是嘴巴，而NLP和DM是机器人大脑”。他还分享了证券外呼机器人场景选择、技术选型、ROI价值回报等行业关心的问题。
具体场景上，目前回访、提醒、通知等几类，已成为券商主流应用场景，但背后逻辑“万变不离其宗”。推进项目之前，业务管理者要思考三个问题：现有电话产能缺口分布、项目能否解决根本问题、项目干系人能否推进等。
目前追一科技已经与国联证券等众多券商伙伴合作，多场景落地外呼机器人应用，包括存量、适当性、离职人员名下客户回访，以及新股中签缴费提醒等等。人工智能的电话业务，除了可以帮助减轻坐席压力、降低券商人力成本、提升电话产能外，还能将呼叫中心打造成数据金矿，挖掘数据、带来额外的价值。传统的人工电话，“电话里发生事情，其实是一个黑盒”。通过智能外呼和呼入，可以打破黑盒，构建结构化数据，从而实现辅助决策、主动服务甚至创造二次营销的机会。
追一科技智能外呼产品经理Yifan
智能对话体系与选型
任何一个智能外呼和呼入，从理论上必定经过五个环节：首先是语音识别ASR，接着是文本语义理解NLP，然后是MD对话管理，接下来NLG自然语言生成，再给到TTS文本转语音。而在实际落地上，NLG仍不成熟，大部分是预设好固定话术的，同时TTS和录音也可以结合在一起，带来更好体验。
整个环节里，ASR就像机器人的耳朵，后边NLU和DM就是机器人大脑，TTS就像机器人的嘴巴。
技术模块选型上，ASR对于项目成败极其重要。ASR识别准确率，如果降低5%到10%，对后面NLP识别准确率降低也是灾难性的。因此，行业ASR识别准确率一般上线要求90%以上，在一段时间优化以后达到95%。
TTS和NLP重要性不言而喻，但深度学习的能力重要性比较高。因为决定机器人智能化程度，效果上限，它影响了企业要怎么训练机器人，花多少成本。深度学习相比传统的关键词、模板规则的模式，本质上是从举一反三提升到举一反十、反百，机器人可以某种程度上自学习正确的“模式”，而不需要人工去枚举输入，极大的降低了长期的维护成本。
DM对话管理决定了对话逻辑能够支持得多丰富，以及电话上线后的天花板效果。因为人和人交流包括了各种VUI逻辑，比如打断、静默、等待、相同问题的多种答案等。为了更贴近自然对话的模式，DM需要足够强，以控制整个对话逻辑。一般通过写脚本等方式“写”出来对话流程，不仅易用性、可维护性低，也不利于企业长期的智能电话平台搭建。DM应当尽可能平台化，可配置、可前端运营为好。
从解决产能到挖掘数据金矿
替代人工、降低成本，除了这些，智能呼叫价值要从中短期和长期来看。
中短期收益里，爆发式产能增长，是传统人力根本无法实现的，因为劳动密集型业务面临招聘、培训、流动、管理等不确定因素。另外一个优势就是增长的边界成本极低，坐席人员一年人力成本可能要10万，机器人一路平均成本可能是2-3万甚至更低，如果并发到几百、上千路，摊薄之后边际成本更低。不仅如此，上线后简单扩容就可以实现成百上千“坐席”的产能增加，数天之内完成的增长可能以往数月都无法实现。
长期收益里，持续降低成本，并且为企业智能化打下基础，利用数据产生新价值。每一轮对话、用户关心的问题、情绪、意向等等，都是能够提取出结构化数据，分析后形成一个个“电话小结”，进一步可以补充到用户画像中，指引主动服务、二次营销等业务的精准投放。
以往，客服中心或者呼叫中心价值创造的角色不明显。如果智能化落地，会带来天翻地覆的变化，客服中心以后会成为数据金矿，而数据是未来最重要的资产。
如何选择场景落地
对于券商行业来讲，目前智能呼叫应用场景主要是回访、提醒、通知这么几类。场景选择思路上和其他领域一样，背后逻辑万变不离其宗。
第一，电话由机器人主导对话，而不是用户主导。呼入是跟着用户，呼出一定以机器人为主导。因为一个封闭的场景，相对好处理，能保证好效果；
第二，流程需要相对明确清晰，尽可能避免发散；
第三，对话逻辑不要太复杂。你来我往的，比如说推销营销里面，我们就避免做意向筛选以后的真正营销动作。
第四，避免执行业务动作。这部分简单的核身还是可以做的，比如身份证尾号后6位说一下或者输入一下，但是办理一个分期或者是核对一些身份证帐单信息以后，处理比较麻烦。
最后就是营销应当小心。
呼入上，智能IVR应用也需要考虑几个问题。
第一，IVR应该专注解决第一轮导航问题。比如电话进来之后，普通话请按1，或者账单明细请按1等等之类，把导航问题解决掉。
第二，可以直接回答的单轮问题、播报类信息，尽量放到IVR机器人来做。
第三，智能IVR不能取代人工。VIP客户、复杂业务流程甚至一些情绪安抚等等永远需要人工来处理。IVR尽可能保证最能做的事情搞定以后就转交给人工，在这个基础上，IVR效率和体验能达到比较好的点。
第四，IVR不要尝试掩饰机器人身份。外呼可以尝试拟人，但是呼入，大大方方说我是机器人，是完全没有问题的，甚至有助于降低投诉率。
追一智能外呼
目前追一科技已经与众多券商伙伴合作，多场景落地外呼机器人应用，包括存量、适当性回访、离职人员名下客户回访，以及新股中签缴费提醒等等。以国联证券为例，一期上线场景是存量和适当性回访。预计二期上线的场景，包括离职人员名下的客户回访、新股中签通知、身份证到期通知等等。券商伙伴主要想在通知、播报以及相对明确简单的回访上做工夫，在其中挑选量比较大的头部场景来解决生产力的约束。
和同行相比，追一智能外呼会融合质检、可视化、智能FAQ发现等多种模块，运营成本更低，而且，我们率先提出了一些可量化的场景指标，帮助企业，推进整个行业的标准化。
特色功能上，第一个就是通话质检。在质检工作流里面，不仅给对话打上标签，进行智能的数据统计分析，还可以直接把ASR文字进行标注，返回给ASR平台训练。语义上也是一样，质检的同时就可以将用户的话术添加到相似问中给模型训练，形成了一个闭环的、一站式的运营解决方案。
第二个是实时呼叫监听。这个在前期看效果和监控业务上也比较重要。这个不太需要细讲，大家都理解。主要是有和没有，以及上面信息呈现方式和带来的帮助，有些业务会比较关注。
第三个是智能FAQ发现。深度学习、机器学习会把一些打分或者模型跑完以后结果置信度不是特别高的推出来，甚至问题缺失的推出来，方便标注，不需要再一条条看。
运营方面，包括我们的深度学习和整体解决方案，可以有更好的泛化能力，在封闭场景下，标注、运维可在短期内收敛，降低维护工作量。当然，要保证前期有运营和持续教育优化。
目前在业内，大部分做外呼、呼入的似乎都没有量化指标，包括一些合作伙伴也很惊奇，追一居然有量化指标。
我们主要提出了三个指标。
第一个电话跑通率。跑通率就是没有体验异常、识别异常的电话数量除以总电话量。体验要求高一些的话，要达到80%以上。第二个是ASR准确率。用的是更严格精准的字错率，漏了多少个字，错了多少个字，都在字错率里面。建议是90%以上。
第三个是意图识别准确率，也就是文本意图的批测准确率。指标定多少其实要看场景。一般建议80%以上。当然，测试和上线以后相差是很大的，尤其有些电话打到普通话不太普及地区，测试时候的指标没有特别大的意义，所以要谨慎。
一般智能外呼上线以后，需要有一段时间运营工作。非常建议客服部门的管理者重新思考：如何运营和管理机器人。目前这已经变成了一个职责。因为机器人的效果代表的是整体的服务效果、服务水平。追一提供的是平台或者一种解决方案，怎么使用技术和平台来达到最好的业务需求，最懂的人还是业务本身。
4大误区与3个决策要素
第一个是过高期待，认为“跟人解决的一样好。”这个放在外呼真的很挑战，所以我们要有选择性的、拘谨的解决外呼场景的问题，可能几年之后会更成熟、更好一些。
第二个就是运营。买回来、跑起来，“效果还凑合，企业就不用管了，厂商驻场就行了？”这块我建议是什么呢？咱们坐席人员应当有一部分人相对投入，了解这一块，持续运营、持续优化、持续学习和探索，成为机器人教育运营的专家。
第三个，“机器人就是打电话、接电话。”也不完全是，Call Center会成为数据金矿，需要联合研发部门，把整个数据加以利用，把整个数据往决策辅助和创造性的价值去应用，这是智能化必定带来的点。
第四个，“声音好听很重要。”是很重要，但中长尾的意图补充，在电话里面更重要。经常会说到一个意图，如果兜不住或者没有学习到，其实挺影响电话效果。相反，声音好听是在某些特定场景会很重要，比如营销。
然后分享三个影响决策的问题。在决策如何构建智能化客服中心或者智能呼叫业务时，试着先找到3个问题的答案。
第一，现在产能分布情况，每年打多少电话或者接多少电话，缺口有多大，分布情况如何。
第二，根据缺口分布情况，再看智能呼叫落地以后，是否能解决缺口情况，以及产能缺口属性的业务。
第三，项目干系人。整个智能呼叫业务上线以后，最大受益人是谁？业务部门、技术部门甚至去到某个团队。无论是谁，他们是否有足够授权，是否能调配足够的资源，保证项目成功。
项目管理里面，这是非常重要的一环，所有利益干系人拉进来，把利益剖析清楚：谁受益，受益越大的人负责越大。而且如果这个项目要做，其他人必须听从安排，必须给予支持。
最后总结，我们希望帮到客服中心的不止是业务，还有客服坐席本身。人工坐席离职率季度是27%，基本一年换一茬，他们经常受着很大的情绪压力、重复性工作带来的烦燥和焦虑困扰，我们希望这种情况在人工智能落地后得到缓解，帮到他们。同时创造出一些新岗位、新机会、新领域，让他们去做更有意义、更有成就感的事情，还能提高整个业务的价值和效率，这也是未来不可避免的趋势。希望能够和业内伙伴们一起，在这一领域尽一点绵薄之力。
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● 关于追一
追一科技成立于2016年3月，是中国首批智能语义AI公司，致力于用最前沿的人工智能技术，满足企业对外服务、营销，对内运营、办公等多种场景的智慧化升级需求。3年来，获得招商局资本、创新工场、晨兴资本、GGV等投资，融资共计7000万美元。
公司在业内率先实现AI技术多场景落地。2016年，追一科技就搭建了“技术+场景+服务”的三位一体服务模型，为招商银行、中国移动、南方电网、中国人保、腾讯等300多家行业标杆客户提供智能化升级服务。合作企业人力成本降低50%以上，运营服务效率提升30%以上，营销转化持续提升。
公司深耕金融、政企、运营商等领域，同时，坚持以研发技术作为核心竞争力，布局语义、语音、多模态等智能语义技术。以深圳为中心，先后建立北京、上海、南京、香港等研发基地，并布局新加坡、明斯克等海外人才战略。
追一科技的快速发展也得到了业内和权威机构认可。创新工场董事长兼首席执行官李开复博士评价追一科技为国内乃至全球最好的NLP公司之一。公司连续入选机器之心评选全球30大AI创业公司、工信部中国产业创新榜“最具投资价值50强”、首批智能语音产品国标检测优秀案例、胡润“中国最具投资价值新星企业百强榜”、“安永复旦中国最具潜力企业”种子奖等。
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