什么是人工智能训练师？

之所以写这个话题，是源于我自己经历的一件事情，在一次智能服务训练与运营公开课上，当我问到大家从事的工作时，大家异口同声的告诉我从事机器人训练。而当我继续问大家目前在公司的岗位时，在场有些人的表情有些尴尬，陆续有人告诉我，他们的岗位是“知识库”、“质检”、“电子渠道管理”……其中和智能客服训练相关的岗位寥寥无几。

这说明大家做的是人工智能训练相关的工作，但是在公司人力资源确定的岗位却和这件事情没有关系。智能客服进入行业已经有几年的时间，我们也认识到了智能客服的重要性，各种机器人在服务分流，问题解决上发挥了重要的作用，而从事相关工作的人士却没有相应的岗位，这不免让我们有些许唏嘘。

为什么会这样，我从职业、岗位、工作这几个角度进行分析，大部分的工作都是先有了职业，然后设立相应的岗位，再根据岗位职责招聘相应的人员从事具体工作。但人工智能训练恰恰相反，是行业里有了这件事情，然后找了一些内部人士去做，但是到现在，很多公司还没有给从事该工作的人士确定岗位。

所以，我们希望通过文章，让大家了解人工智能训练师是什么？对行业的意义是什么？相关从业者或者即将进入的从业者应该如何规划自己的职业生涯。

从企业内部来分析，出现这个问题的根本原因在于大多数企业对于智能服务运营人员其工作职责与能力界定都存在模糊化的困境，很多客服部门负责人甚至长期不知道应该如何评定智能服务团队工作绩效的优缺。甚至存在一些误区，认为智能服务训练的好坏绝大多数由技术能力的高低而定，这往往也导致一些小型企业不敢引入智能化。其实，人工智能的底层技术和底层算法已经非常成熟，服务产品的好坏不再单纯强调算法的优劣，而是来自于产品定位的准确。企业对于运营人员岗位的模糊，在很大程度上也导致从业人员的锐减和消逝。

从用户的角度来分析，用户拥有的是人类的行为模式，人工服务讲究的是“人-人”，用的人思维去解决人的问题，但是智能服务产品则是机器思维下的人类思维，核心是“人-机-人”。如果用户与机器进行交互时，两者的思维方式有较大差异，理解偏差在所难免，因此导致服务效果达不到预期。所以把用户与机器的对应关系，转化为用户与客服人员，让客服人员从业务的角度对机器加以调试和训练，让机器变得越来越聪明、人性化，就能够在很大程度上提升服务产品的体验度。

所以，客服部门需要回归本职轨道，重点关注智能时代客服人员成长及能力发展，才能让人工智能技术发挥出应有的价值。这意味着，既要让智能服务产品本身体验越来越好——智能产品能够充分传达客服人员的服务水平，同时也要注意帮助传统客服人员在人工智能时代进行升级转型。前者的实现前提是人工智能训练师体系的搭建和人员培养，后者是客服人员专业化能力升级。

那到底什么是人工智能训练师呢？他的职业定义又是什么？很多企业都给出了自己的定义，例如：

“人工智能训练师是近年随着AI（Artificial Intelligence，即人工智能）技术广泛应用产生的新兴职业，他们的工作内容有解决方案设计、算法调优、数据标注等。”

“机器人训练师，是个新兴职业，他通过分析产品需求和相关数据来提供数据标注规则，参与模型搭建和数据验收，负责核心指标和数据的日常维护，并积累领域通用数据，最终实现‘提高数据标注工作的质量和效率’以及‘积累细分领域通用数据’的价值，使得机器人能实现的工作更‘智能’，让客户感到自己在和‘人’对话。”

“机器人训练师是一个全新的职业，也是一个极具挑战的岗位。机器人自身具备所在行业专业知识，并有很强的逻辑性、情商、数据分析能力的同时，也必然需要提供一个专业的机器人训练师平台，让整个语音机器人更加快速的接近人的理解能力。机器人训练师平台基于人工智能、深度学习、大数据处理等技术，在快速打造最人性化语音机器人的道路上必能成为机器人训练师最佳搭档。”

人社部对人工智能训练师的职业定义：使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。

主要工作任务：

1.标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据；

2.分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能；

3.设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案；

4.监控、分析、管理人工智能产品应用数据；

5.调整、优化人工智能产品参数和配置。

我们可以看到，人工智能训练师是一个职业，在这个职业下，具体包括以下岗位：

1.需求承接岗：

承接并分析运营侧的需求，从业务角度输出需求文档，与研发对接，推进实现；

2.答案编辑岗：

根据业务规则，编辑智能知识库内的答案；

3.语料训练岗：

负责语料的收集、清洗、归类，并根据规则进行机器人的标注训练；

4.数据分析岗：

负责智能机器人全端口、全业务的数据分析，输出数据分析报告指导运营工作的开展；

5.体验优化岗：

从用户体验优化的角度出发，对机器人的训练效果进行评估，并对语料进行全检与审核。

同时人工智能训练师根据智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练四个维度划分为L5-L1五个等级，技能要求依次递进，L1级人工智能训练师为最高级别，高级别人员应满足低级别人员的要求。

以上向大家介绍了人工智能训练师职业的定义、岗位和等级设置，就是希望大家能够对这个职业有一个清晰的了解，对于希望从事或者正在从事本工作的工作人员，从职业发展的角度，更加清晰的进行规划。

能力模型

从职业发展的角度，人工智能训练师的能力模型应该是怎样的，我们应该从哪些方面进行学习和提升呢？这也是目前行业中很多从事人工智能训练工作或者希望从事该工作的人士所关心的。在这里，我建议大家从以下5个方面进行学习和提升：

1.业务知识

人工智能机器人最终是为客户服务的，解决的是业务问题，所以，人工智能训练师首先要具备良好的业务能力，一切脱离业务实际的智能化都是空中楼阁，没有实际意义。因此，所有从事人工智能训练相关岗位的工作人员，对本行业的业务知识要完全掌握，对业务的理解要有深度，不光要解决用户的问题，还要考虑用户体验。

2.产品熟悉度

智能客服系统是人工智能训练师日常使用的产品，也是人工智能训练师每天都要面对的，因此，必须对所使用的产品熟悉并熟练操作。

3.数据分析能力

在日常训练中，会出现各种问题，特别是训练的初期，各种问题同时出现，这就要求人工智能训练师能够根据数据分析的结果，罗列解决问题的顺序和侧重点，才能更高效的分配工作，找到解决这些问题的方法，如解决率、分流率、满意度等。

4.沟通能力

由于智能客服机器人的出现，必然会改变客服中心内部原有的一些工作流程，同时智能客服机器人的训练工作需要调度各方面的资源，这就要求人工智能训练师可以协调系统、业务等多方面的关系，具备良好的协调和沟通能力。

5.AI技术理解力

人工智能训练师虽然是一个非技术性岗位，但日常工作中会涉及到数据库管理、算法参数设计等，这就要求人工智能训练师对AI技术有一定的了解，同时方便与系统、技术方更好的进行沟通。

以上，是我对人工智能训练师从职业、岗位、等级，能力模型几个方面做的分析，相关从业人士可以从职业发展、岗位意愿、能力提升方面进行相应的规划，希望大家能够在智能客服训练中不断提升自己，清晰的规划自己的职业发展。