专访竹间智能创始人简仁贤:如何看待服务的智能化发展?

竹间智能 | 2022-03-08

近期,竹间智能创始人兼CEO简仁贤先生在专访中详谈认知智能技术如何在宽泛的智能服务方面发挥巨大作用,提升客户体验,为企业创造价值。

 

图片
图片

简仁贤先生于2015年创立竹间智能,致力于AI底层技术开发,专注于自然语言理解(NLP)、对话交互平台、文本解析与情感计算,使AI在准确理解人类语言与情感的基础上,帮助人类更好地生活、工作,并赋能企业智慧化。2019年,入选第四批国家“万人计划” 科技创业领军人才。

本期专访特别邀请到竹间智能科技(上海)有限公司创始人&CEO 简仁贤先生,来听一听他对客户服务智能化发展有哪些看法吧~

 
 
 
图片

Q1

作为智能技术提供方,竹间智能在客户体验提升方面做了哪些布局与调整?

 
竹间智能在过去六年中服务了三百多家行业标杆企业,累积了非常多的经验,这些企业智能化的应用落地大部分都是起始于客户服务阶段。随着智能化的发展,以及技术、经济、商业模式的改变,导致每一个行业都面临着竞争格局的巨变,行业里面已经形成自我竞争的循环。所以企业现在要重视的不仅仅是用降本增效的方法做好客户服务,提高客户的满意度,更要能够理解客户关心的是什么,想要的是什么,客户的满意或不满意的原因是什么。这是每一个企业想要在未来的行业竞争中求得生存并且提高获利的最重要的一点,这个就是企业的增长。
企业增长最大的核心引擎是能不能快速的采用认知智能的新技术,因为用认知智能技术才能够帮助企业去真正的了解客户,了解企业产品在客户使用过程中产生的问题,客户对产品和服务所持的观点,客户真正想要的是什么。对于企业来说,能够用认知智能的技术去洞察客户,已成为一个必要的科技应用手段。
 
 
图片

Q2

曾经服务过的智能运营的项目,为企业创造了哪些价值

 

我们为一家奢侈品企业提供过智能服务,他们希望能够从客户的对话录音中去了解客户的更多信息,比如客户现在关心的是什么,聊了哪些事情,客户对哪个产品更有兴趣,他会拿这个产品跟另外的什么产品去比较。客户当下关心的是物流、价格、活动折扣问题,还是产品性能的问题等。从这些语音数据里面去洞察分析客户真正关心的市场,通过客户经理、营销人员、线下门店的销售人员给到客户最好的咨询服务,当服务体验提升后,这个客户就很容易被留住,并成为企业的忠诚客户。

另外一个案例,是给我们的客户提供了一个最新的认知智能技术,赋能给企业线下的销售人员。因为销售人员不仅仅是为客户提供适合的销售话术,也不是仅对产品服务做讲解,而是能为客户的问题提供一个正确的答案。这一点在医美行业尤为重要,如果给了客户错误的指示,导致客户购买错误的套餐,可能就会被客户投诉,最终对品牌也会有严重的伤害。

我们用认知智能技术实时的帮助beauty consultant(美容顾问),给到她们公司层面上的最正确的知识和最合规的服务方式,能让客户体验变得更好,也能够让她的客户得到更高的价值,进而这个客户还有可能再介绍更多的客户过来,对于企业来说,它的获客成本是零,这种增长速度就会非常快。

 

 
 
 

 

图片

Q3

不同企业寻求智能产品服务的过程中,通常比较关注什么?对此,竹间智能采取了哪些针对性措施?

 

我们公司是以产品为核心,以科技为驱动。在为企业服务的过程中,我常常会提醒团队几件事情。

第一,绝对不能忘记我们的初心,我们的初心是要帮助最终的客户,即最终的使用者,所以我们要帮助我们所服务的企业去达到这一点,帮他们去创造价值。

第二,以科技为本,现在跟未来,所有的国内外企业的竞争或者是同行业企业间的竞争都是以科技为驱动,我们希望把这六年多来自研的自然语言理解技术,认知计算的技术和情感计算的技术能够再继续深入,帮助企业应对国内外竞争。我们已经帮助许多企业达到这一点了,那如何做到在企业落地当中实时的去得到客户的反馈,然后关注到市场的真正痛点和需求,并且在整个经济变革的浪潮中掌握正确的趋势,投入正确的技术研发,带领整个行业在自然语言理解、认知计算以及情感计算上继续引领往前走,这个是我们的使命。

第三,我们最终还是要帮助企业创造价值,所以我们非常关注我们的产品服务跟企业的使用情况能不能达到最终的价值,我们常常会审视这个价值,自己做总结和复盘,随时来调整在技术研究上面的投入和在产品化方面的投入,也会跟企业一起继续创新,再把这个创新的产品服务到主流的客户群体中,在整个行业里面普及化,这个是我们最终的使命。

 
图片

Q1

对于将要上线智能服务的企业,您有哪些智能化发展及转型建议?

智能化发展在过去这20年来的进展速度是非常快的,从互联网化到智能化,再到现在的认知化。在智能化的过程当中,智能系统是一个常用的工具,会产生大量的非结构化数据,这些非结构化数据里面隐藏了很多的企业价值,这些企业价值可以被提炼出来形成企业的知识,提炼的这个过程就是认知技术的展现。因为这些非结构化数据都是用人类的语言沉淀的,人类的语言需要通过大脑的思考,语言的理解和解析能力,才能理解这些大量的非结构化数据里面隐藏的知识,竹间在投入的就是认知计算,把认知的技术应用在这个部分,从大量的非结构化数据中解锁企业知识,应用到企业的业务上和行业里,也应用到企业的增长部分。从弱人工智能走向强人工智能,认知技术是一个非常重要的技术领域。
 
 
图片

Q2

就客服领域而言,竹间智能下一阶段的发展规划是什么?

 

我觉得下一个阶段应该提升传统客服的狭窄定义,把它提升为一个全方位的客户的联络中心。英文有个单词叫做engage,engage的意思就是说它是一个主动触达的,具有理解式的双向交互。我觉得未来是customer engagement,帮助企业提升客户体验,有效管理客户全生命周期,最终留住客户产生复购。所以未来的客服发展会走向一个全方位的customer engagement center,它会变成企业增长的飞轮之一,而不是传统中认为客服都是企业的成本中心。有人说要把客服从成本中心转变成利润中心、营销中心,这些都是处于一个概念阶段,目前还没有办法完全实现。因为用传统的人工运营方式还达不到这种要求,人一多就会增加企业成本。那如何能够降低人的成本去做customer engagement,把客服中心从成本中心变成利润中心、增长中心,就要采用新的科技,即认知智能技术。认知智能技术水平比现阶段的智能客服技术水平要高出许多,它是走向强人工智能中间的这一步,有了这一步,才能将现在的客服水平再提上一个台阶,提升到customer engagement center,进而能够去做到从成本中心转为增长中心的方向。所以我觉得对于客服中心来说,这会是未来的一个走向。
以前我们没有认知技术,现在深度学习了人工智能和自然语言理解后,竹间已经发展出来一个全套的认知技术平台,这套认知智能技术平台既能支持saas,也可以支持paas,用这样的方式帮助企业快速的去分析,洞察非结构化数据,给企业的增长引擎装上“弹药”。我们已经为好几个企业客户落地实施了这套方案,据企业反馈,他们在整个业务上基本都达到了15%~25%的增长。

 

图片

Q1

竹间智能在下半年推出了智能客服3.0请介绍下它具备哪些独到的优点?拥有怎样的先进性?

 

竹间在2021年推出的智能客服3.0,是重新定义的智能客服,主要有三个重点。

第一是人机协同,智能客服不再是一个对话机器人,一问一答式的服务是远远不够的,而且解决不了问题。因为企业里面也有很复杂的问题,涉及到业务上的问题是需要人来提供协助的,所以我们提供的第一个要点就是人机协同,即Artificial Intelligence + Human Intelligence,A+H,能够把智能客服从在线、人对人的这种服务方式通过机器对人的全自动的客户服务串联起来,形成一体化的一站式服务平台。很多客服中心里面的CRM系统,以及在线客服、智能客服、IVR、外呼和业务系统都是割裂的,可能同时会存在六七个不同的系统。不同系统间的复杂维度很高,会给企业造成维护困难,而这些割裂的、筛漏的、孤岛的系统给终端客户的体验感是非常差的。比如说在线客服聊天的内容根本没有办法衔接到智能客服方面,智能客服里面聊的东西没有办法回馈到在线客服,更无法回馈到IVR的部分等等,所以第一点就是要人机协同,把这几个部分全部打通。

第二,我们有一个比较强大的智能知识库系统,用智能知识库的系统知识作为所有交互系统的底层,无论是在线客服、机器人客服或者是坐席助手,都是用竹间的智能知识库来支持。所以同一套知识体系,企业只要做一次自动构建以及梳理之后,就可以同时服务它在客服中心的各个不同的渠道,以及各个不同的场景,企业就不用在数据打通方面去做无用功。打通知识库也可以对企业内部员工形成支持,对内对外的有关于产品、服务或者培训都可以使用同一套体系。

第三,在打通知识库之后,能够形成一个自动化的主动式的交互,当分析到客户聊天记录中所关心的问题之后,可以自动由机器去做后续回访或者信息补充,联合整串业务,从端到端各个渠道串联起来,就是我们所谓的智能客服3.0。

 

图片

Q2

认知智能是竹间的一大主攻方向,它在智能服务方面能发挥怎样的作用?

 

认知智能的基础就是自然语言理解,我们现在处于服务经济模式,服务经济就是服务人。有非常多的业务都是经过语言来达成的,语言又分两种,一种是对话语言,比如我们在说话,这是使用语言去沟通表达;另外一个是写的文字,比如要做一个采购书,发一篇产品的推荐和产品说明书等等,这是写的语言。认知智能技术就是运用自然语言理解的技术,去理解人类所要表达的跟所写的文字信息里面的意思和内容,理解的这个过程其实是在模拟大脑的思考方式。但是为什么叫认知,认知跟感知最大的不同在于:感知是去用sense去获得信号;认知是从这些信号里面去理解人到底要做什么,他的意图是什么,他想表达的是什么,而且还能够去洞察出来他为什么这样表达。知道他表达的事实,为什么要这样表达,把这些都串联起来,可以构建一个知识图谱和理解模型。我们把知识图谱加理解模型以自然语言理解的技术做核心,就能够形成一个比较强大的认知智能技术,去了解人类的沟通以及人类的语言文字上面的表达,这样就可以帮助人类在跟服务人有关系的场景里面,辅助人完成一些工作。

从两个不同的维度看,认知智能技术其实就是在赋予人类一个更强的大脑,让人的大脑储备知识,因为人能记忆的知识是非常有限的,但是计算机的力量是无限的,是算力加上知识体系以及你的数据的来源,就可以形成一个更强的以知识为驱动的可思考的大脑,所以是赋予人类另外一个大脑。也就是说假设明天要考试,你手里有一本教科书,你可以随时去翻答案,而且有无限的时间去翻答案,你就可以轻松考到100分,认知智能就是在做这件事情。