风向标
成就一段美好旅程，从洞悉客户行为开始
摘要：
5G时代的来临，“人工智能”越来越深入我们普通人的生活之中，在全国人工智能大会上，医用机械手、网络虚拟老师、城市交通管理、无人驾驶汽车、无人超市、未来家用电器和智能厨房等，各行各业都以不同的方式呈现，让我们领略智能时代带给我们的未来世界。科技的进步与高效化运营管理的有效结合，推动了整个社会的经济及老百姓的生活模式，我们也正式步入以AI为主导的新纪元。
近年来，人工智能早已成为各大客户联络中心的标准服务模式，人力成本的有效控制，人均服务效率的大幅提升，成为人工智能时代带来的巨大红利。传统客户联络中心一直是密集型人力劳动区域，一度成为许多公司的高成本中心，但在人工智能时代，这一不被看好的人口密度特性，将逐渐成为历史。因为，客户联络中心中人工的扮演角色及发展趋势，必然是探寻用户更深层次的服务需求，在其消费心理中植入新的消费理念，并根据理念而产生具体需求、生产对应的实物、服务与商品。
根据目前人工智能的发展现状，大部分的智能系统都是在设定的程序中运行既定的流程和行为，需要人工后台的不断完善及提升。智能系统自学性及成长性能力较弱，灵活及变通性差。需在大数据库中找寻产品目标用户的行为数据推算和分析结果，预判用户服务需求，引入人工智能系统，从而满足绝大部分用户的诉求。此类最常见实例是我们浏览网页商品时的相关推送，企业在后台给用户打上各类标签，并根据标签的特性推送类似商品，当然，这类似商品的推送还很直白，并没有对用户习惯及心理做连贯的引申。所以，我们往往被打完标签之后会发现，浏览的商品重复性非常高，但不理想的是，重复性商品的复购率是非常之低的。
所以，在人工智能还不够完善的时代，人工智能训练师成为一个新兴的职业，在各行各业中成为热门，不同培训机构也争相推出人工智能训练师的培训课程。确实，人工智能训练师好比AI系统的软件工程师，他们可以结合各大行业的拳头产品设定对应的服务模式及业务流程，帮助智能系统完成常见的用户诉求，是人工智能系统中不可或缺的关键型人才。那么，他们面临的最大的难点是什么呢？
我个人认为，人机训练师的首要工作难点，即如何将自身公司的用户服务需求和既有的人工智能系统相融合，理出内在的逻辑关系。系统的叠加及运算方法与服务的流程形成闭环，通过用户需求的数据分析和累积，提升智能系统的问题准确性及解决率。此外，怎么通过系统去满足用户的隐性需求，怎么做好客户的二次消费可能是进一步的难点。这需要有更多的服务需求关联性的建模，数据的采样及分析，消费者消费商品及行为习惯的诱发及关联，挖掘内在成因，通过智能系统做大面积服务体验，即提升用户体验的同时促进消费。所以，人工智能训练师的必备素质，包括：精通企业业务，熟悉人工智能系统基本运算方法，超强的数据及逻辑分析能力，服务需求敏锐度，了解用户需求等。
作为人工智能及人力服务并存的客户联络中心，将工作性质细分是管理的前提，前面提到人力服务的发展方向是挖掘用户深层次的服务体验及需求，是多项能力的高端人才，他们从事的主要工作都将以输出更新、更超前、更舒适的服务体验为结果，结合公司生产水平，推进拳头产品的核心定位。在此过程中，客户联络中心将与用户、生产部门形成功能环，成为真正用户与企业产品的沟通桥梁。现在不少企业已经成立或者外聘用户服务体验团队，分析当下自身客户诉求，提前为下一阶段的市场份额做好准备。因此，相比传统客户联络中心的大规模被动服务不同的是，现代的客户联络中心需要更主动、更智慧的工作，将日常表象化、浅层化的诉求交由人工智能系统，并安排定量的人机训练师对系统做优化和调整，以满足日常联络中心的咨询量。由此看来，人工智能的发展并不会替代人工，只是将人工的基本职业素养及能力的门槛都做了相应程度的提升。
人工智能给我们带来的巨大红利，使得所有使用的管理团队都希望它能迅速给我们带来高精准，高解决的成果，那么人工智能需要哪些考核指标，帮助我们管理者抓住关键，快速提升其服务效能呢？我个人认为需要关注以下几个结果指标：
1、机器人转人工服务率；2、二次咨询率；3、用户满意度；4、服务覆盖率。
当然在人工智能实现的过程中，我们还可以制定一些过程指标，比如：
1、问题准确率；2、答案覆盖率等。
在真正的服务过程中，各行各业都会有适合自己企业的辅助指标，企业可以结合自身的特点做适当的增减。但无论如何更改，都需要保障指标计算的效度和信度。
最后，人工智能系统的使用是一个过程，符合量变到质变的规律，而人工智能的发展之路才刚刚登上历史的舞台，它的道路也将越走越宽，越走越远。
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