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做有心的机器人
内容摘要
今天给大家带来的内容是做有“心”的机器人，我是一名人工智能和机器人的从业者，做这一行已经有十一二年的时间了吧，从我学生时代起，那时候我尝试用算法解决各种问题，我记得我们第一个要解决的问题就是一个机器人足球比赛的问题，当时我们需要用算法驱动一些机器人相互之间完成足球的对抗，当时主流算法基于规则、预设的编排，那时候大家很少提到AI这个词，虽然那时候有人到神经网络解决问题，但是很少有人提到AI的词，那时候走到现在AI事情火到现在也不是偶然的事情，是一步步走过来了。
后来几年我们用算法尝试解决计算机视觉、语音识别的问题帮助安防行业的客户、帮助零售行业的客户，帮助金融行业来解决他们本身传统业务流程优化的问题，一路走下来我觉得用AI做一些事情从本质上来讲就是要解决从感知到认知到决策上的一些事情，今天我来到了客服人的大会上，我目前在玖富集团，玖富集团是一个金融科技的集团，我们也是从2017年开始就尝试与AI解决金融客服上的各种问题。
除了克服行业金融在这里面占得最大的比例，我们把行业整体拉出来看，这里面其实只是冰山一角，我想就我们在金融行业里面用到的技术和产品能不能应用到电商、旅游这些行业里面，我觉得也是可以的，今天跟大家分享一下我们在这里面做AI机器人的心得。首先我们提到一个问题，客服行业需要什么样的机器人，2017年我们就发布虚拟AI机器人，包括智能外呼、智能质检AI机器人战争，帮助金融客户完成简单的工作，那时候开始我们逐渐把业务线简单的任务给机器人完成，包括智能催收、智能提醒、智能客服简单的一些回答问题，这个过程中我们简单发现AI在里面起到的作用往往是一个跟人必须得配合在一起才能够完成一个完整的业务线条，AI不可能独立去完成一件工作。当我们用AI完成一件事情我们要想我们目的是什么，第一节省成本肯定没错，第二我们也是很重要的一点，就是要提高我们客户的满意度，提升客户的体验，而提升体验这一点说起来容易、做起来非常难，我们必须让AI和人做很好的耦合，才能够让我们客户感到体验效率是提升，而不是降低的，那这个过程其实让我们要思考一个问题，虚拟的机器人一定能够解决这里面所有问题吗？其实也不一定，我们从去年年底开始就开始一个实体机器人的业务线。
提到实体机器人大家可能也在非常多的店里面看到过这样的实体机器人，这里面琳琅满目，实体机器人的产业在今天来讲是非常成熟的产业链，无论是机器人的开发设计到生产制造都有非常成熟的实践，我们所有人，比如我们在机场某一些机器人的体验店也好，厂商也好，我们体验这些机器人的时候我们肯定会抱着同一个感受，就是这些机器人好像跟我们交互起来还是有点别扭，当你跟他交互的时候不会觉得累，机器人反应不会像人一样给你自然的反馈，我们心里上觉得他们是一个比较笨的这样一个状态。
其实机器人目前已经应用了最好的人机交互的技术，但是这些产品做到现在不是完全令人满意，我们在想是不是产品设计上需要避开，我们不能说做这样一个一模一样的东西，我们为什么做这样的机器人，我们机器人是为了完成什么？为了回答这些问题，我和小伙伴们到客服的现场，我们乔妆打扮成假的客服人员坐在那聊着天，悄悄听客服人员是如何工作的，在这几天里面我和我小伙伴们深深感到一种充满空气之间的焦虑感，现在客服人员他们压力非常大，在他们的通话中明显听到对客户的不满意，客户对他产生抱怨，或者甚至有些对他人身攻击的话市场有，客服人员感到非常的焦虑不知道怎么处理，这个行业的客服人员他的工作状态其实并不是很稳定，对他们来讲辞职是非常常见的事，对业务培训有非常大的问题，有些并不是经过充分的培训就上岗，这里面存在的问题还有很多，比如还有一个违规的问题，所有客服人员在违规的时候明确告诉他行业有什么话能说、有什么话不能讲，但是在实际工作过程中工作时长压力大也好，因为不得以也好会做出违规的行为跟客户人员产生纠纷甚至被投诉，我觉得都是他们现实中非常大的一个痛点和压力，所以我们就想，我们机器人一定不是去和那些客服人员聊天，这是他们痛点和需求，我们帮助他们更好的工作。
帮助他们更好工作这件事说起来就是解决他们刚才说到的他们的焦虑，他们那边也焦虑，大家还记得我刚才说什么了吗？首先他们压力非常大，他们心里压力非常大，然后其次他们没有人指导，就经验缺乏指导，另外工作的时候经常无法集中注意力去完成一件事，因为有非常多的干扰，我们提炼出来三点分别是情绪、经验、注意力，这三点是我们希望帮助客服人员去解决的问题，这些问题其实是跟传统的一些AI的交互技术不是特别一样的，我们其实把它叫做驱动而不是交互，这个驱动英文有点激励的意思，我们希望能够通过AI的机器人驱动这些工作在最底层的客服人员，让他们能够很自然、很开心、很顺利完成服务，这是我们产品的初衷。
刚才提到情绪也好，这里面我们在产品定义的时候试图找一些科学上的依据，比如说人为什么会感觉开心，人开心一定是人有心，这是人区别于机器人最根本的一点人有心，人有心、人要有意识，如何驱动人的心、驱动人的意识，这件事情我们在心理学、神经科学这些学科里面其实找不到一个特别明确的答案，我们就翻阅了很多其他的一些文献，突然有一天我突然发现这样一张图，这是佛学入门手册，这是科学的东西，它的体系和架构非常符合我们的想法，佛教里面说人的意识是六根八识，所谓六根就是是六个感觉加上意识，第七个、第八个这里面是什么？
我们讲第六个、第七个、第八个识分别是什么，分别对应于我刚才讲的人工智能现在要做的几件事情本质上是解决感知问题、认知问题和决策问题，第六识是感知问题，我们看到一个人脸、看到一个车牌我们直接感知到车牌是什么，人脸是什么，这是非常直接加工的过程，这是一个感知的问题，人工智能在语音识别解决大量的问题就是解决感知的问题，下面一层是认知的问题，首先认知就是将感知的结果经过思索、经过思考，产生情绪、产生我想要的东西，这就是一个人脑子里面对这信息进一步加工的过程，这个认知问题实际上现在人工智能行业里面并没有特别好的解决方案，但是我们在一个窄的领域里面是可以通过一些方法去解决，最下面议程是最根本的议程就是决策的问题，决策的问题在佛教里面代表着什么呢？代表着人的一个最根本的驱动，比如说人为什么要活着，人活着的目标是什么这样一些问题，这就决定做一些决策的时候根本决策点是什么。
这样的层次我觉得非常符合人工智能和人做一些交锋的时候能够给我们这样一个知识体系，刚才不是科学，我再给大家看一个科学的东西，这里面其实来源于非常启蒙的科学，叫产业组织心理学，这里面他们做的事情实际上把人的驱动数据化，把各个方面做成一个量表，这门科学属于社会科学，我们在这里面什么启示，这门科学告诉我们人的意识驱动的时候是有据可寻，是数字化的，这是我们想做这样事情的非常重要的依据。
我们基于上面的依据我们就开发了我们的小易机器人，这个小易机器人在外面展台上有我们的展位，大家一会儿出去的时候可以看一下，小易机器人有两款，第一款是拟人的形象，给人一个亲切的感觉，通过眼睛跟你进行一些交互。第二款是抽象的形象，我们开始设计是一个玩，后来变成一个口的形象，这形象避免了一个人形象在你面前有一种被监视的感觉，不同的场合这两款适合于不同的作用。这些机器人最根本的功能只有三个，第一个语音质检、第二员工教练、第三客服通话，这都很简单，我们如何把情绪、注意力融入基本的功能。
这里举个例子情绪，在情绪这件事情上我们通过语音和文字判断跟客户通话产生情绪的要素，这个我们可以通过实时的反馈，机器人眼睛和灯通过实时的反馈进行实时的提醒，客服人员一开始意识不到情绪变化提醒之后可以意识到，这是对情绪驱动非常重要的一点必须有实时的反馈，这是机器人起到非常大的作用，另外后台数据我们也呈现非常直观的数据图象，这里面我们可以看到非常多的坐席上面人员通话的状态和语音的状态。
第二个问题就是经验，如何能够把客服里面一些考虑员工的经验能够数字化，复制下来能够赋予其他的员工、赋予新的员工让他们能够在工作中得到及时的提醒和培训，一边工作一边培训方式远远好于在之前给予集中长期的培训，当然这也是需要的，你在工作中产生什么样的问题机器人及时反馈给你解答的提示，这不是效果更高、解决问题更直接的办法，我们机器人应用很多业务场景，包括还有东南亚的场景，这些场景里面就把里面比较好一些人的话术提炼出来，这个场景往往业务线非常明确，这也是我们能做AI赋能的一个前提，就是你业务线的范围领域一定需要非常明确，不是说我陪你随便聊天，而是解决一个明确的问题，这个时候我们就有一个很好的赋能。
再举一个注意力的例子，人的注意力是自上而下和自下而上的，人脑子里面决定做什么事情可以有长时间的距离做这个事情，自下而上的注意力稍微低级一点，通过外界的刺激促使你达到这样一个注意力的情况，其实我们无论是在工作中还是在以往的学习中，非常多的例子，甚至是主要的例子都是由自下而上这样一个注意力驱动，比如说上课的时候老师说你要注意听讲怎么样，这样提示的方式你做得比较科学，它是很大的提升人注意力的情况，我们提升注意力的情况也有两点，不能一直关注这件事情上，而是有地方使，当这个客服电话来临的时候，我们让他注意力达到绝对的集中，当他有合适的时间要提醒他进行休息，这样是一个健康的节奏。
通过注意力提醒的节奏，让客服人员减少压力，让他知道什么时候该做什么，什么时候应该集中你所有注意力精神完成这些任务，什么时候可以放松一下，我们还提供了个人的数据，这些数据有关于他自己不同时间阶段注意力的情况，还有一些关于他们其他人这样一些比较，这所谓其他人就是一些你场景里面业务能力最好的人这样一些数据的比较，通过这个就给他们在完成这件事情的时候一个非常好的指引。刚才说了三点，情绪、经验、注意力。
其实我们还做了另外一件事情就是智能修音，大家知道其实现在很多人喜欢自拍有一些美颜，智能客服用自己的声音对外服务，在这个过程中我们给他提供智能收音的工具通过机器人完成，我们通过机器人拨打出去电话经过收音，实际上把工作、形象进行了美化，有些收音条件并不是很好的客服人员，通过这一个可以达到一个很好的自信状态，这个我觉得是给他们更大的一个帮助，也是给他们更大的自由。
大家有没有发现我开始说做有新的机器人，这个题目说起来并不是说让机器人变得有心，而是通过机器人去驱动人，让人变得更有心，让人能够更好完成它的工作，这里面的心还有另外一个意思，就是芯片，我们之所以把这个东西做成一个实体的机器人，很大的原因我们通过芯片的语音识别来很大幅度降低后台语音识别的成本，很大幅度提升了语音识别反映时间，通过这种方式我们发现我们提供了机器人给他，他很高兴，而且那样做质检，做质验成本反而降低了。
这里面有一个简单的总结，我们通过这样有心的机器人帮助业务场景里面实现，一方面提升信用，人是有数据的，客服人员往往它是很少有这样以往工作的数据，通过这个跨界、跨公司的数据，这个数据提升出来之后对客服人员是很好的信任，你知道他以往的表现是什么样的，知道以往工作哪方面是优点、哪方面是缺点，这个我觉得相当于是一个工作人员的信用，提升刚才讲了，在注意力上跟他做一些工作，提升人效有非常明显的灵活性，机器人部署的时候可以非常简单、直接、即查即用部署在客户人员的桌面上，不需要长达一个月时间的系统对接。另外也是说给客服人员提供更好的自由度，让他在自身条件不足的情况下完成工作，这都是提升灵活性的体现，另外提升可靠性，你可以在这个工作的可靠性上得到一个提升，就是通过我能觉察违规、能够觉察规范这样一个方式提升工作场景的可靠性，另外就是智能，我们把英文的字母组合起来，CHEERS，挺好，通过今天的演讲希望大家能记住几个词，一个就是我们解决了这几个问题，解决什么问题，刚才上面说了那几个情绪、经验、注意力在基本机器人功能里面是如何体现的，情绪、经验、注意力，另外是CHEERS，解决这几个层面的问题。
最后给大家一个感受，我们做人工智能向传统行业赋能的事做这么多年，其实说是CHEERS的过程完全不CHEERS，这个过程充满了各种坑，我想给传统行业赋能这件事看起来有点像我们结婚的方式，最开始的状态有点像指腹为婚，从小跟你新娘在一起成长，你俩从小一起长大，可能互相了解、互相帮助，从小到大都是这么一起长起来，那也像我们在企业孵化一个项目，就是从小养大，这个相伴着走到最后，其实结果未必是好的，有很多情况下孵化的失败，有很多情况下大家并不是很羡慕或者是分手，这是一个没有办法的事情。
你肯定会经历这样一个业务磨合的公司，我们AI公司拿着外面的方案和我们内部的业务流程进行耦合的过程，这是一定会经历一个我用户下降再升上去的过程，这是比较中间的状态，我们大家知道最好的状态就是自由的AI，能够在市场上得到非常好的产品，充分的能够适配内部的业务，说实话无论哪一家伙伴做不到这一点，我们做很多工作都是希望我们产品能够跟业务场景达到长期自由恋爱的状态。
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