2个月，我们如何打造了大型银行的智能外呼系统？

2个月，给一家大型银行做智能外呼系统，服务百万级用户。

什么概念？

AI可不再是试点，探索, 而是实实在在的规模化应用。几十种流程话术，面向数百万用户的自然对话场景，从100、210到400、750，甚至上千路并发…整个系统的功能、性能、进度、安全等方方面面，都要经历严苛考验。这是某领先银行的重量级项目，实施运营中，要满足关联各方对规范、安全等一系列高标准要求。更重要的，为客户带来实实在在的价值。

这个AI，怎么做？

从语义到语音

“来了就是G行人。”

每个在追一参与过G行项目的人，研发、产品、交付、商务，都会这样情不自禁地调侃一句。从POC到招投标，再到实施交付、扩容、新业务拓展，很多人已经深深融入其中。甚至新入职追一的人，在公司大群，乃至各式俱乐部里，偶尔也会遇到这样的“欢迎语”。

时钟拨回2018年夏，某天，华子加入了追一，成为了电话机器人Call团队一员。当时核心目标就是“把电话打通”，服务银行的催收、营销、回访等场景，华子说，入职刚刚一个礼拜，电话还没打通，G行的催收POC项目就接踵而至。

“这……”大写的黑人问号，萦绕在华子脑门上。

当时，Call（语音产品）作为追一的新业务刚刚起步。虽然在NLP的文本交互领域，追一已经轻车熟路，引领智能机器人市场，但当时电话领域，AI与呼叫中心结合还是新技术，客户也在观望之中。IVR和呼叫业务很大程度上依赖于传统的呼叫厂商和集成商，AI切入外呼场景智能化也在摸索之中。

这是一个新旧交融的时候。

“从0开始，一步步摸，一步步去猜。”架构师鼎哥形容早期的状态。

团队开始了一系列技术攻坚。首先工程化部分，要解决AI与电话交互问题，就必须了解传统电话的技术产品、规律和逻辑，才能让整个流程跑通。华子和团队成员通过各种途径，包括向传统呼叫厂商请教、学习，摸清呼叫中心技术实现，反复讨论演练MRCP、SIP等各种对接方案，从整个流程上，先解决工程化问题。

然后，在效果上，再跟NLP技术融合，不断地提升产品。NLP算法也参与进来，一起在客户现场通宵加班。同时，公司产研侧，Bot（语义产品）与Call(语音产品)中间还联合进行了“小黑屋”研发，进一步优化多轮对话能力和机器人处理任务型能力。

另外，围绕智能外呼系统的上下游，团队也不断打磨产品。除了对话和任务型能力，机器人拨打后的质检运营、拨打前的呼叫策略等等，各个系统要素都逐一排查和优化，并根据前方多个项目的动态情况，不断地总结、反馈与打磨， 大大加快Call的成熟度。

“虽然还有些毛瑟的地方，但整个产品已成熟很多。” 鼎哥说。

11月初前后，G行POC进入关键节点。奋战了几个月的团队，又经历了近一周的通宵作战，经过两轮测试，在POC效果上获得客户极大认可，部分场景甚至超出客户预期，并凭借技术、产品和服务响应等多方面综合实力，在最终招标中，成为G行供应商。 

前方后方，与时间赛跑

2019年中之后，项目正式启动。

中标的喜悦没热乎几天，大家就感受到了打仗一样的气氛。8月9日，项目启动会提出要求，项目经理、架构师、运维、数据经理必须全员驻场，甚至开发也要在现场进行。时间节点上，一期催收项目10月18日上线， 随后11月、12月都要按月迭代。

客户要在年底前打完50万电话，而入场到交付上线，只有2个月。

作为项目经理，Devin压力山大。

“那是前期压力最大的时候”，Devin说，2个月，不仅要投产上线标准系统，还要满足行方定制化需求，以及要上线几十个话术流程场景。客户有严格的项目管理系统，每个版本的开发、联调、测试、投产，后续版本迭代甚至第二年计划节点，都做了明确约定。“不管中间穿插什么需求，还是什么问题，都会严格考核。”

还有一个头疼的事情。AI交付尤其是私有化部署，涉及行方资源和权限，存在太多不确定因素甚至突发状况。“原本思虑周全、精心设计的思路和功能，现场走不通甚至翻车时有发生，而系统复杂性，又对现场人员要求极高。

“现场，我们会想方设法Cover一些问题，剩下的尽快协调产研来支持。”Devin说。

面对固化的流程，除了争取合理的“周旋”空间、熟悉行方流程、预判识别风险减少踩雷外，Devin和同事们只有全力以赴追赶进程，快速响应处理各种风险。有一次半夜两点多钟，Devin突然接到G行客户通知，有数百台虚拟机宕机，多个业务受到了影响。“没有特别指派，大家都自发地第一时间赶到G行，当时追一的团队第一个到达。”

为了不影响生产，团队加班加点，从半夜一直忙到第二天早上，赶在9点前修复问题。“前方交付确实很苦，但是也让大家看到了团队的韧劲和努力。”Devin说。

如果说现场交付是前线“地面”部队，后方研发则在“空中”源源不断地支持。

当时产研部门已经定调，“G行是非常重要的战略项目，必须全力支持。” 在平衡Call的主线版本迭代与项目交付复杂度的情况下，尽可能给予G行项目最大支持，后方研发、远程支持、驻场人员都投入了大量研发人员。

作为产研支持一员，投产前两个月里，华子基本都在现场盯着。一方面对接处理客户各种需求，一方面协调家里研发资源支持，尽可能与现场交付保持一致同频，同时尽快地满足最新的功能研发需求。

而鼎哥，除了协助项目经理控场、分析需求外，还经常充当“救火队员”的角色，早上人在北京，晚上飞到深圳，已经成为家常便饭，有的时候出差，基本都泡在现场，酒店也往往只是“放放行李而已”。

除了一线人员，产研、商务的负责人，也多次奔赴G行，为现场打气加油。

经过前后方齐心协力，10月18日项目按期交付，这比同场参与的另一家友商，提前了一两个月。“这让整个团队都引以为傲。”Devin说。

大行的需求

项目上线，只是新的开始。

做好对接、联调之后，G行对机器人对客电话还有着严格的标准：整个话术流程准确率达到85%，语义识别准确率达到85%，影响客户体验的电话占比要低于20%，三个指标满足才能够对客。

“外呼并不是简单打个电话，需要下功夫做好运营效果。”Devin说，什么时间、什么频次、话术如何配合，优先级如何安排，如何及时止催，整体上如何保证更好的效果，追一和G行客户一起，进行了大量运营工作。

打完之后，追一质检人员每天对生产环境1500轮电话进行质检，记录机器人报错节点、原因，成表之后交给行方再进行复检，形成当天的运营效果，持续监测和优化机器人效果，实现客户催收效果提升了20%以上，大大解决了客服产能溢出的问题，最终在年底顺利完成了50万电话拨打任务。

“这个过程，对我们产品提升也起到了很大作用。”Devin说，从外呼策略、质检功能、运营功能、上下游支持能力等等，伴随着项目深入，都得到了很大提升。

随着业务深入，客户要求也会更高。既要业务逻辑跑通，又要安全可控。

按照行方要求，产品系统要实现前后端分离、配置文件国密加密、日志脱敏，对数据归档，监控端口也有一系列要求。诸多非功能需求对交付和产研，也提出了挑战。Devin团队也很纠结，因为时间、人力和资源都很宝贵。

在分析项目进度和优先级的情况下，尽可能满足客户需求。

进行一次性针对改造，满足客户的需求，例如国密加密、隐私政策等非功能性需求。

在业务运营友好度上，对偏业务方向的运营数据或者运营指标等，设计配置化的方式。业务部门要接入机器人，可以直接通过配置的方式，就能够实现这些需求。

对比较大的需求，根据实际可落地情况，结合项目优先级，有效拆分，小步迭代实现。

另外，考虑到智能外呼后续的拓展，团队开始对Call优化架构，支持更高并发。

这一安排，契合了客户的节奏。“整个智能外呼的体系落地很快，标准化很高，跑起来很稳定，客户很快提出了扩容的需求。” 2019年底，G行智能外呼开始了扩容，从100路升级到210路，然后是400、750路…

客户价值，共赢致远

智能催收外呼是一个不错的开始，G行越来越多的部门，也希望接入到机器人中，像现金分期、信审、电核等众多场景。项目机会越来越多，交付团队工作量也更加任重道远，但大家感受更多的是，与客户共同成长、信赖与机会。

“这种默契关系，不是简单地对方说一个命令，我们去执行，而是真正的彼此成就，大家在一个共同的战线，共同成长，彼此信任。” 鼎哥说，项目交付不是为了显示技术有多牛，本质还是为了达成客户目标。 

“催收相当于G行AI元年的项目，一方面是解决刚需问题，另一方面也是希望成为一个AI应用突破口，我们和行方一起，跨越元年，经历落地、扩容和新的项目，不断提升业务的产出能力。”Devin说。

项目交付是双方紧密协作的过程，同时也是追一不断学习、成长的过程，尤其是来自顶级大行的要求，“让我们的产品更加快速地成长，性能更加强大。”G行项目交付中打磨的可通用化能力和场景，也沉淀到了电话机器人的主线版本中，为其他项目交付赋能，在银行、证券、地产等多个领域落地。这不仅让Call成为追一智能交互业务的又一生力军，也推动着人工智能产业化的进步。

延伸阅读

更   美   好   AI   世   界