您好,歡迎致電××銀行,我是語音助手××,請直接說出您要辦理的業(yè)務”“業(yè)務查詢請按1,業(yè)務辦理請按2,人工服務請按3……” 撥打部分銀行客服電話時 消費者經常會聽到這樣的提示 當前 智能客服已成為不少銀行的“標配” 近年來,受互聯(lián)網沖擊、凈利潤增速趨緩等因素的影響,銀行業(yè)面臨著較大的挑戰(zhàn)。為改善服務質量,降低營業(yè)成本,各大銀行紛紛布局人工智能應用領域,以贏取消費者的青睞。
興業(yè)銀行打造的智能語音客服機器人自2020年7月成功上線以來運行良好,在上線不到兩個月的時間內,實現(xiàn)日均處理客戶來電4萬多通,端到端整體識別率91%以上,語音轉文字整體字準率93%以上,處于業(yè)內水平。 據介紹,興業(yè)銀行智能語音客服機器人具備可視化多輪對話管理、高精度智能FAQ、高效快速的自主學習模式、情感分析等核心功能。在增強智能客服語音能力的同時,機器人具備更好的感知能力、認知能力、表達能力,從而實現(xiàn)多輪對話、回答等更多功能,完善的智能語音客服系統(tǒng)讓興業(yè)銀行客戶服務能力更從容、更高效,更有溫度。
不過,在實際體驗過程中,銀行的智能客服還沒有足夠“智能”,在客戶體驗上仍有待加強。例如,一家股份制銀行電話銀行智能客服在輸入卡號后,就可辦理賬戶查詢及轉賬、電話掛失及密碼修改、開戶行查詢、個人等業(yè)務,但是需要根據提示一步一步進行。在微信公眾號方面,需要輸入的關鍵詞,才能得到相關答案。例如,查詢“轉讓”,另一家銀行公眾號雖然顯示業(yè)務的介紹,但仍需輸入相關序號來了解具體的內容。
銀行智能客服的工作原理:
語音機器人的工作原理主要是在人機的對話過程中,模擬客服的聽、說、理解、決策這四項能力。 首先,用戶在電話一端說了一句話,機器人它會先聽,聽是什么,就是把用戶的這段話通過語音識別轉化成文本。 第二個環(huán)節(jié)是拿到文本之后,要理解他背后的意圖,這個環(huán)節(jié)就是NRU。實際上,這一段文本轉化成意圖之后,計算機才能去處理這個意圖節(jié)點相關的數(shù)據標簽。 *關鍵的環(huán)節(jié)叫做決策,怎么去響應用戶,是用問句還是用回答,或是用其他內容,這是一個決策的過程。決策完之后就會用到NRG,就是自然語言生成,生成一段對應的相關的話術,這段話述可以是由業(yè)務事先配置好的,也可以基于過去人工對話的海量樣本,從中挑選優(yōu)秀的話術。 一個環(huán)節(jié),把這段文本通過語音合成技術形成一個聲音信號,然后通過電話放給用戶聽。 整個聽、說、理解、決策這四項需要在幾百毫秒以內完成,這樣用戶才有及時對話的響應,才沒有卡頓的現(xiàn)象。
出現(xiàn)錯誤時怎么處理:
實際上,在人機對話過程中,機器人一定會犯錯誤,這是避免不了的。尤其是當有些話,機器人它沒有聽懂,比如它識別錯了;另外,就是這句話它沒有猜出背后意圖的時候,就會在和用戶對話中產生一些不順暢的地方。那這種錯誤我們是怎么發(fā)現(xiàn)呢?
主要從兩個方面:
1.從機器人的角度,機器人聽到一句話的時候,如果它理解不了背后的意圖,這時候我們的程序就能自動識別出來。
2.從用戶的角度,我們會實時監(jiān)測用戶和機器人對話過程中,不管是用戶有重復的話語,重復的意圖,甚至比如說問一些“你為什么聽不懂我說話”這種類似的句子。
這些錯誤都被實時的抓取出來,我們會對接到后臺的標注系統(tǒng),標注系統(tǒng)就是由機器人訓練師在上面去看,哪些問題,哪些用戶表達的內容機器人識別錯了,不管是文字也好、意圖也好。 這時候訓練師會站在客服的角度,去糾正它的文字,還有意圖。這些被糾正的文字和意圖,會自動的進入到語音的深度訓練模型里面,然后每天會去自動訓練、迭代。這樣的話,機器人有了這些問題的樣本,經過訓練、優(yōu)化之后,當它再次遇到這些問題的時候就能夠聽懂。 SO,朗深技術提醒,想要智能客服智能,效果好。需要配備人工客服進行配合,還需要對機器人進行定期的問題整理更新。
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