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上一篇章中和各位訓練師們一起探討了人工智能訓練師的時代全面到來、人工智能訓練師的術與道的重要性、在各個訓練環節中容易出現的紕漏和問題、人工智能訓練師運營體系迭代與升級的一些要素，還探討了在新時代下智能服務與人工智能訓練師的辯證關系，最后拋出了一些企業在實施智能服務項目以及訓練師在訓練運營智能服務產品過程中容易遇到的誤區和容易踩到的坑。針對這些我們項目中和訓練、運營過程中常見的坑，可以說各家遇到的“坑”因為自己企業的實際情況在細節上都略有不同，但放在整個智能服務訓練運營體系來看卻又是殊途同歸。所以在接下來的專欄中，我將與各位訓練師們一同走進我們的全體系智能化訓練運營的“尋坑”之旅，以及填坑的“術”與“道”。整個專欄將會從之智能服務產品的全生命周期的歷程上面將內容分為四個大的篇章，分別是：準備的坑、實施的坑、提升和進階的坑等。

接下來讓我們一同尋坑之旅。

古語有云：“有備無患”，針對智能服產品這一新鮮事物，在其產品的上線前會是一個非常大的工程量，尤其是對于訓練師團隊的負責人，準備得是否充足將會直接影響智能服務產品的落地與應用成效，但準備的環節因訓練師們缺少對于智能服務產品的全生命周期的了解和熟悉，往往準備工作不充分，只能遇到問題解決問題：頭痛治頭、腳痛醫腳。甚至發現很多東西明明是坑，但因為產品的不可逆性、可逆成本等外部條件限制繼續只能硬著頭皮踩到坑里。對于準備工作，一般包括但不限于：智能服務產品的需求與挖掘、定位與目標、產品選擇與ROI的核算、人員與組織。在接下的幾篇專欄中，我將會和各位訓練師們一起對智能服務上線前的準備工作進行梳理和探討，嘗試著與大家一起撥開訓練迷霧，推開訓練的大門。

智能服務產品與傳統軟件產品的區別

很多企業的訓練師往往是從傳統服務崗位或者傳統軟件開發模塊轉崗至智能服務產品端，沿用的訓練思維也都是傳統軟件開發思維。但智能服務軟件與傳統軟件開發存在非常大差異，差異的體現可以用龜兔賽跑中的烏龜和兔子進行描述。

傳統軟件更像是一只兔子，在規定的路線上面設置好終點和起點，朝著目標奔跑就行，至于過程中兔子是前3公里沖刺，中間2公里走走停停這都是無所謂的。

智能服務軟件更像是一只烏龜，無論是采購成熟的智能服務產品還是自己企業開發專屬的服務產品，當開發周期完成的那一刻，才是工作的新開始。因為智能服務產品需要不斷的進行訓練，不斷的投入語料、編寫相似問、管理對話流、設計對話方案、編寫應答答案，收集監控服務數據，更要隨著企業服務業務的變化及時調整知識內容的更新，一刻都不能停歇，小步迭代，持續奔跑。沒有正確理解這一區別的話，就會導致訓練師負責人對于整個訓練師預期的失控，沒有充足的人力、更沒有事先設計的預案，最終智能服務產品的能效隨著使用時間的增加反而效果大打折扣。

智能服務產品階段式的提升邏輯

智能服務產品階段式的提升邏輯應該是一個連續并且相互依賴和迭代的過程，我們都期望智能服務產品最終能夠完全替代人（雖然還需要有很長的路要走），也就說智能服務產品的終點其實就是人工客服。人工客服從普通一線座席成長到高級服務專員他的技能提升也都是階段性的升級，每一個階段的技能畫像都不相同，智能服務既然作為人工客服的替代品，那么他也應該如此。

比如：針對在線服務機器人，我們定位其技能提升應該是答得上、答得準、答得好三個階段，那么答得上階段我們首要的訓練重心就應該是想盡一切辦法提升在線機器人應答能力，增加機器人的知識場景覆蓋，那么我們考核的首要指標就應該是“場景/服務覆蓋率”；

第二個階段是答得準，我們就應該將第一個階段漏出來的那些機器人沒有應答上的問題，思考更加精準的應答方案和策略，包括使用新的知識結構方案，如：引入多輪對話、知識圖譜等，除此以外更多的是解決業務知識纏繞的問題，如：同一個客戶問題，觸發出各個不同答案（不同答案被觸發對應的是機器人知識纏繞的問題），針對纏繞的業務場景如果纏繞情況較少可采用邏輯樹、對話流的方案，但如果纏繞度較多，就需要回溯業務梳理，是否因為業務梳理的方案導致多個場景下面，最細顆粒度場景相互纏繞，還需要結合著企業特點進行思考是否因為本身企業知識維度的復雜性所導致。

當進入到第三個階段，就應該開始思考如何才能應答的好，應答的好不僅僅是考慮答案本身而是要更多考慮用戶的交互、服務成本、服務目標等多個問題。如：同樣的一個業務場景采用對話式方案，機器人可能需要跟客戶進行8-10輪交互才能夠完成任務，但采用GUI或者表單等交互方案則能將輪次縮短到2-3輪；答案是否容易讓客戶理解和明白；客戶尋找服務端口上面是否存在斷點：即用戶出現服務問題，需要反復操作退出才能進入到服務界面；應答話術是否能夠完成用戶問題解決、分流、營銷嘗試的目標；這些都是答得好的體現，同樣的數據監測也將發現變化：交互輪次、任務完成率、營銷節點觸發率、服務端口活躍量。

不同類型智能服務產品訓練技法的不同

人工智能的核心是什么？被大眾廣泛接受的說法是人工智能是算法、數據、知識三者的有機結合，從人工智能的底層算法技術出發，我們會發現絕大多數人工智能項目幾乎能夠歸檔為三大類：文字類、語音類、圖像類（視頻類的人工智能其實是圖像數據的幾何倍增的結果呈現）。同樣在數據和知識上也是以這三大類進行呈現：文字數據、語音數據、圖像數據；文字業務知識、語音知識、圖像知識；所以可以將人工智能訓練師劃分為：文字類人工智能訓練師、語音類人工智能訓練師、圖像類人工智能訓練師三大類。

同一類型的人工智能訓練師會因為產品的不同，其訓練技法及運營邏輯有所區別，例如：在線服務機器人的訓練師與智能質檢產品的訓練師在工作中內容上可能會存在差異。而針對在線服務機器人的訓練也會因為訓練過程中的業務需求的主要矛盾而承擔不同的訓練任務和內容，例如在線客服機器人的運營迭代優化過程中發現了客戶情緒變化的痛點，就引入情緒識別系統作為在線服務機器人的插件[1]之一進行產品的迭代訓練。

如何開始準備？

既然智能服務產品那么多，不同的服務產品、同一個服務產品在訓練任務和內容存在些許差異，對于我們大多數的人工智能訓練師來說，又該如何從0到1構建出一條清晰明了、通暢且能夠上升到通用層面啟發其他小型智能服務產品運營的體系思路呢？想要回答這個問題，需要先聚焦于客服域智能服務產品的定位。如果讓我用一個詞語來形容現在的智能客服產品市場，沒有一個詞語比“星月輝映”更為準確。月亮代表的是在線服務機器人，這是智能服務產品最開始的起源，剩余的智能預判、情緒識別、智能質檢、語音系統好比一顆一顆的星星，根據其影響大小決定亮度的明暗。所以接下來我們以在線機器人為藍本進行探討：

在線機器人，是一種能夠使用客戶理解的語言（文字、圖片、視頻）與客戶進行交流的人工智能信息系統，它采用包括自然語言理解、機器學習技術在內的多項智能人機交互技術，能夠識別并理解用戶以文字或語音形式提出的問題，通過語義分析理解用戶意圖，并以人性化的方式與用戶溝通，向用戶提供信息咨詢等相關服務。在線機器人針對定位和解決問題類型的不同可以大致分為以下幾種類型：

類型一：業務型機器人，包括問答型機器人和任務型機器人。其主要的功能就是快速定位客戶問題，為客戶推送精準的答案或者精準的解決方案。在這一類機器人當中，用戶往往希望能夠得到特定問題的答案，或者能夠完成特定的任務，業務型機器人需要結合行業和企業特點，例如：金融類型的在線機器人，針對金融行業常見的產品咨詢、服務內容解答、賬戶信息查詢、業務辦理等業務需要能夠提供精準度更多的知識解答，大多以準確率、意圖識別率或任務完成率為評價指標。目前市場對于機器人的剛需基本聚焦于業務型機器人。

類型二：閑聊型機器人，和客戶聊家常、講笑話、查天氣，主要和客戶交流感情，不以解決實際問題為目的，當某類客戶在等待人工座席服務的時候，打發客戶時間，以輕松幽默愉快的方式為人工客服打造一個良好的服務環境。所以閑聊機器人其實也能作為在線機器人與人工客服甚至其他類型服務平臺之間的潤滑劑，在切換過程中提供自如舒適的服務體驗。這一類的機器人一般主要以客戶問題的相關性、趣味性為評估指標。市面上常見的蘋果siri、微軟小冰、小愛同學都具備著很強的閑聊型機器人屬性，但并非完全的閑聊型機器人。

類型三：助理機器人，用機器人幫助客戶在某一場景下實現高效快速的任務達成，例如針對企業端則有銷售型機器人，或者我們稱之為人工輔助座席機器人，針對于客戶端往往聚焦于個人助理服務。這類機器人是業務型機器人和閑聊型機器人的一個交集，它們不僅具備業務性機器人高效快速的業務處理能力，同時具備著閑聊型機器人輕松幽默的聊天功能。最大的特點是具有很強的場景化屬性，例如小米的小愛同學，作為家居助理它可以幫助你打開電視，讓智能家電自動運轉。又如海底撈的送餐機器人，能夠高效地將廚房菜品送達客戶。其評價指標也是需要根據具體的場景來制定。針對助理型機器人還會因為助理對象的多寡有所不同：私人助理、多人助理（微信群、釘釘群等）；多人助理機器人的訓練技法上也會區別于私人助理型，包括開場白話術，私人助理往往是服務型開場白：您好，很高興為您服務，請問有什么可以幫您的？但多人助理開場還需要在此基礎上增加一個功能、使用說明，如：大家好，我是群聊助手小X，很高興見到大家，我能為大家收集文件、創建提醒任務等，需要像我提問請@我。

類型四：其他型機器人，包含上述類型以外的機器人種類，可能會更加聚焦于實際業務，作為業務型或助理型機器人的組成部分，共同服務客戶，例如情緒型機器人，顧名思義它能夠理解客戶的情緒，根據客戶不同的情緒匹配不同的服務策略。但實質上情緒型機器人只是一個輔助型機器人，它沒法脫離上述的任何一種機器人而單獨存在。其主要考核的指標則是情緒識別的準確率。

寫在后面

人工智能訓練師是我所熱愛的事業，更希望是能夠長期堅持下去的事業。我對于整個專欄的期望是與各位人工智能訓練的從業者們一同系統地描述出人工智能訓練的全景，能夠盡可能呈現出一套完整清晰的智能服務訓練運營鏈路，對于正在從事這一工作的高手們能夠引起共鳴，大家一同進行探討，對于處在門外，想要推開智能服務大門一探究竟的朋友，能帶給你一些真實、全面的感受。故期望大家讀文至此都能夠產生一些思考，有一些感觸，如果還能汲取到一些養分，這將是我的榮幸。

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智能服務上線前的準備——需求挖掘篇（上）