2018年7月6日易谷網(wǎng)絡(luò)“智能服務(wù)與營銷新方案發(fā)布會(huì)”在北京泛太平洋酒店順利舉辦。百度智能客服業(yè)務(wù)部技術(shù)總監(jiān)王巍巍《預(yù)測式智能門戶，助力企業(yè)服務(wù)升級(jí)》的主題演講。
王巍�。捍蠹蚁挛绾�！大家對(duì)百度的認(rèn)知是搜索比較多，有不懂的知識(shí)可以去找它，它也給你推薦一些廣告。今天給大家分享的是百度在AI上有哪些技術(shù)、哪些場景以及在客戶服務(wù)場景上有哪些解決方案。
百度在AI目前有2000多研發(fā)人才，分布在中國和美國，中國有北京、上海、深圳3個(gè)研發(fā)中心，美國有2個(gè)研發(fā)中心。百度是做搜索業(yè)務(wù)，有全網(wǎng)所有的數(shù)據(jù)，你能看到的各種網(wǎng)頁都是被百度檢索的。同時(shí)，百度有很多其他產(chǎn)品，像百度地圖、百度貼吧，大家腦子里的知識(shí)都沉淀在百度上，有了這些數(shù)據(jù)和人才，可以研究出學(xué)術(shù)界成型算法基礎(chǔ)上打造工業(yè)級(jí)算法，也得到很多認(rèn)可，在自動(dòng)駕駛、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域跟國家層面建立了很多相關(guān)合作。同時(shí)，王海峰（音譯）被評(píng)選為“全國創(chuàng)新爭先獎(jiǎng)”。
接下來講講百度在AI做了哪些技術(shù)，以及怎么將這些技術(shù)開放出來：
在算法方面開放了深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，這是一個(gè)開源的，大家可以在github上去找到。基于平臺(tái)和算法做了哪些感知層和認(rèn)知層？語音識(shí)別、人臉識(shí)別、視頻技術(shù)都做了感知層的積累。語音識(shí)別的準(zhǔn)確率可以做到97%，呼叫中心場景沒有這么高，這個(gè)97%是在手機(jī)應(yīng)用場景，百度、地圖，它的語音識(shí)別率非常高。
人臉識(shí)別已經(jīng)用到金融場景上，跟廣發(fā)銀行有人臉識(shí)別合作，落地到它的APP中。百度自己的產(chǎn)品中也有人臉識(shí)別技術(shù)，比如百度金融支付產(chǎn)品，百度自己的支付，百度自己的門禁，都用了人臉識(shí)別，萬級(jí)1：N，N可以做到99%的準(zhǔn)確度。在認(rèn)知層，自然語言處理是百度的看家本領(lǐng)。知識(shí)圖譜，大家在百度上搜索人物和電影，有一些結(jié)構(gòu)化的知識(shí)展現(xiàn)給大家。用戶畫像對(duì)客戶服務(wù)和營銷都有非常大的幫助，以上所有的能力都做了開放，大家可以可以看到，有部分是免費(fèi)開放的，有部分是收費(fèi)開放的，基于開放能力構(gòu)建業(yè)務(wù)場景，無論是開發(fā)者，還是合作伙伴。
圖像語音場景上我們的使用量是爆增，這是行業(yè)的趨勢。在視頻、語音溝通渠道場景下，有越來越多的新興溝通方式，新興的溝通方式需要很多新興的技術(shù)來解決語音識(shí)別、圖像識(shí)別的技術(shù)。百度將這些技術(shù)應(yīng)用到自己的哪些場景？
DuerOS對(duì)話式人工智能系統(tǒng)，解決聽得清、聽得懂以及百度知識(shí)，滿足大家生活服務(wù)和出行等各種各樣場景。百度開發(fā)大會(huì)上可以看到百度的智能音箱，它幫助大家完成很多日常生活中的問答。大家可以在京東上購買智能音箱，價(jià)格非常便宜，只要89元，智能音箱也獲得很多相關(guān)的獎(jiǎng)項(xiàng)。百度不僅僅用它打造自己的產(chǎn)品，也開放給所有的合作伙伴和開發(fā)者。構(gòu)建智能音箱底層的能力是DuerOS，它將應(yīng)用層、能力層、核心層都開放給合作伙伴，可以將整套解決方案應(yīng)用到各種各樣的智能家居、智能車載場景中，我們和TCL也有合作。自動(dòng)駕駛場景。7月4號(hào)在發(fā)布會(huì)上講了，目前和金融合作的阿波龍沒有方向盤的L4級(jí)自動(dòng)駕駛汽車下線100臺(tái)，將分布在中國各個(gè)園區(qū)內(nèi)做自動(dòng)駕駛的運(yùn)營，同時(shí)銷往日本。這個(gè)技術(shù)是分階段，前期是在封閉園區(qū)內(nèi)，慢慢會(huì)在高速公路上，再往后會(huì)在城市道路上實(shí)現(xiàn)L4級(jí)。
人臉識(shí)別。這個(gè)大家比較熟悉，幾乎所有的銀行APP在大額轉(zhuǎn)帳時(shí)都有人臉識(shí)別的應(yīng)用，人臉識(shí)別在百度內(nèi)也有很多應(yīng)用。這個(gè)是百度的閘機(jī)，百度的門禁完全用人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)，包括百度的支付。
文字識(shí)別OCR。它是個(gè)傳統(tǒng)的技術(shù)，但有新興的數(shù)據(jù)、新的解決方案、新的技術(shù)加入時(shí)，OCR的識(shí)別效率越來越好。原來大家只用它識(shí)別身份證、銀行卡，現(xiàn)在能夠做到票據(jù)識(shí)別。百度4萬個(gè)員工每個(gè)月都有報(bào)銷的需求，原來粘貼那么多發(fā)票和報(bào)銷材料，對(duì)財(cái)務(wù)人員是非常巨大的壓力�，F(xiàn)在通過自動(dòng)化方式，可以將這套東西完全通過機(jī)器去做識(shí)別，少量的環(huán)節(jié)由人參與，流轉(zhuǎn)周期和效率非常好，現(xiàn)在2-3周就可以到賬。財(cái)務(wù)人員在新的技術(shù)幫助下，壓力得到非常大的緩解。
語音技術(shù)。去年百度做AItoB業(yè)務(wù)時(shí)遇到很大困惑，大家都認(rèn)為百度地圖的語音用的是科大訊飛的，百度在2001年就開始研究語音識(shí)別，目前語音識(shí)別團(tuán)隊(duì)有近300人，最精用在toC的產(chǎn)品，大家對(duì)toB的產(chǎn)品感知非常少，百度地圖等等用了很多語音技術(shù)。整套解決方案從模型層到功能層都開放出來了，大家可以使用百度的AI語音識(shí)別，目前是全免費(fèi)的，構(gòu)建各種各樣語音交互的場景。
自然語言理解。這是百度的老本行，不但在此方面的技術(shù)在迭代，最早用很多分詞方法解決問題，在搜索上更多是用關(guān)鍵詞技術(shù)。最近自然語言變化，解決語義層的識(shí)別。目前搜索效果越來越好。深度問答、對(duì)話系統(tǒng)等場景跟客戶服務(wù)場景非常相關(guān)。我們有百度WiFi翻譯的產(chǎn)品，大家也可以在京東上購買。
知識(shí)圖譜。這個(gè)目前在企業(yè)內(nèi)應(yīng)用不是特別多，很多銀行企業(yè)都想建設(shè)知識(shí)圖譜，但目前沒有這樣的產(chǎn)品可以給大家。今年我們跟股份制銀行一起探索知識(shí)圖譜，以產(chǎn)品的方式提供給大家。原來百度將網(wǎng)上的數(shù)據(jù)用各種方式形成結(jié)構(gòu)化，再滿足搜索需求，這套運(yùn)作流程肯定沒辦法直接復(fù)制到企業(yè)里。就像夏粉博士說的，需要很多專家和科學(xué)家去構(gòu)建知識(shí)圖譜，但對(duì)企業(yè)來說是不現(xiàn)實(shí)的，所以我們有很多解決方案在此方面解決問題。比如客服的場景，用兩張信用卡誰的年費(fèi)高，傳統(tǒng)的方法知識(shí)維護(hù)工作量非常大，因?yàn)橛脩粲泻芏鄦柗�，B：A和A：B是不同的組合。有了知識(shí)圖譜之后，將知識(shí)用結(jié)構(gòu)化的方式，自然語音分析解析，滿足客戶的問答需求。
用戶畫像。營銷的同學(xué)都非常理解這個(gè)東西的價(jià)值，百度在畫像投入非常多。有多個(gè)維度刻畫用戶，比如它的人口、位置、行為習(xí)慣、短期興趣、長期興趣，這種刻畫對(duì)實(shí)時(shí)性要求非常高。我們在此方面構(gòu)建了相應(yīng)的能力來刻畫用戶，最近幾年百度做金融，原來不做金融，所以金融維度畫像非常少，但有了金融業(yè)務(wù)之后，在金融維度做了幾千維的畫像，幫助金融業(yè)務(wù)更好的理解受眾、更好的獲取受眾。
在座各位更多來自于客服行業(yè)，客服營銷場景上怎么應(yīng)用上述講的AI技術(shù)？技術(shù)和場景、時(shí)間和產(chǎn)品有很多的縫隙，這里面基于大家更熟悉的場景，跟大家講一下AI技術(shù)怎么應(yīng)用到客服、外呼、電銷。我們有實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)、歷史的數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶畫像、坐席畫像、知識(shí)體系。有了對(duì)用戶、對(duì)坐席、對(duì)內(nèi)部員工的沉淀，可以更好的理解用戶、預(yù)測用戶、滿足用戶，在客服、營銷場景下都可以做到。
比如客服場景，可以用智能推薦和智能問答技術(shù)，解決現(xiàn)在客服服務(wù)壓力大、成本高、人員流動(dòng)高的問題。這有一個(gè)簡單的例子，基于對(duì)這個(gè)新辦卡用戶的理解，他正在還款期，還有三天就到期了。當(dāng)客戶打開智能客服時(shí)，我怎么推薦他相關(guān)的問題？我大概能夠預(yù)測出來有可能他確實(shí)需要咨詢還款相關(guān)的信息，我給他推薦的問題可能就是他想知道的。他想知道的問題后面用多輪問答的技術(shù)去滿足，背后不再是人去解決問題。比如跟某個(gè)城商行和消費(fèi)金融業(yè)務(wù)的實(shí)踐，可以用機(jī)器解決它90%的問答，一個(gè)人每天可以處理海量的問答需求。
7月4號(hào)、5號(hào)開發(fā)者大會(huì)有這個(gè)demo，Google類似的技術(shù)在業(yè)務(wù)場景下成熟了，在通用問答和日常生活中可能很難去解決好。我們用機(jī)器人幫助企業(yè)做外呼，比如催收、回訪、營銷。營銷是分階段的，比如車險(xiǎn)有很多名單，原來的方式是用人工撥打，接通率非常低，機(jī)器如果能夠解決這些問題，把有意向的用戶篩選出來，完成前期的溝通，這些40%、50%的通話量用機(jī)器解決，對(duì)公司的運(yùn)營效率和運(yùn)營成本是巨大的提升。
大家感受一下當(dāng)前的自動(dòng)呼出已經(jīng)做到什么效果。（演示）目前我們也在跟客戶探索電話銷售以及催收?qǐng)鼍跋拢脵C(jī)器人解決人力消耗以及服務(wù)不標(biāo)準(zhǔn)的問題。大家想一想，如果用機(jī)器去解決問題，除了客服、外呼外，你的質(zhì)檢就可以省掉了，因?yàn)樗械臏贤ǘ际菢?biāo)準(zhǔn)化的，不需要再質(zhì)檢了。
這跟杜老師分享的非常相似，那個(gè)是在路由的場景下，這是在名單匹配場景下。因?yàn)槲覀兏ｋU(xiǎn)公司做溝通過程時(shí)發(fā)現(xiàn)，名單的質(zhì)量是參差不齊，坐席也是參差不齊的，名單匹配的方式方法目前有非常大的改進(jìn)空間。百度在做搜索廣告過程中，什么樣的廣告出現(xiàn)在哪一個(gè)用戶面前，跟我們家某個(gè)名單匹配給哪個(gè)坐席，這個(gè)坐席溝通過程中更有可能將客戶拿下，是類似的。我們通過對(duì)用戶的刻畫和坐席的刻畫，基于他們歷史溝通效果的數(shù)據(jù)，來構(gòu)建一個(gè)預(yù)測模型，這個(gè)預(yù)測模型可以預(yù)測在不同匹配下成單率有什么變化。有了這樣的解決方案，用機(jī)器自迭代的方式做好名單分配。
有了這套名單分配，我們又有一套解決方案幫助大家解決溝通的問題，假設(shè)這個(gè)名單分配到某個(gè)坐席，坐席跟客戶溝通過程中，尤其剛?cè)肼毜男率肿媾R什么？客戶隨便一個(gè)問題它就卡住了，這帶來糟糕的用戶體驗(yàn)。我們有實(shí)時(shí)的語音識(shí)別和話術(shù)提示方案，自動(dòng)識(shí)別他的語音。目前的語音識(shí)別技術(shù)可以在標(biāo)準(zhǔn)化場景下達(dá)到非常好的效果，呼叫中心也可以達(dá)到85%的效果。非常精準(zhǔn)的從知識(shí)體系檢索對(duì)應(yīng)的話術(shù)推薦給坐席，坐席基于話術(shù)快速滿足服務(wù)。同時(shí)，我們用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)幫助坐席去完成服務(wù)。
這幾個(gè)場景都是2017年百度開始AItoB業(yè)務(wù)場景中探索的，過程中也有經(jīng)驗(yàn)積累和教訓(xùn)，分享三個(gè)點(diǎn)：
第一，端到端、全棧技術(shù)協(xié)同。因?yàn)榘俣仍谌四�、圖像、OCR、語音等各層面都有相應(yīng)的積累。傳統(tǒng)解決方案廠商帶來的問題是，可能語音從A采購，話術(shù)從B系統(tǒng)采購，溝通渠道是從C采購，數(shù)據(jù)打通和數(shù)據(jù)協(xié)同的效果比較弱�，F(xiàn)在有了全棧的解決方案，聯(lián)合合作伙伴基礎(chǔ)之上，讓之間的協(xié)同更好。客戶在項(xiàng)目實(shí)施和落地過程中，享受到更好的服務(wù)、更好的效果。交互過程中不會(huì)出現(xiàn)上下游扯皮，溝通效率和迭代效率非常高。
第二，隱藏復(fù)雜、讓AI可運(yùn)營。不暴露復(fù)雜的技術(shù)，不希望這個(gè)系統(tǒng)構(gòu)建出來是一個(gè)復(fù)雜的讓客戶無法應(yīng)用的系統(tǒng)。而應(yīng)該讓這個(gè)系統(tǒng)從產(chǎn)品層面的運(yùn)營和使用非常流暢，我們讓底層的算法、模型都是自動(dòng)迭代的，不需要參與過程中。
第三，AI需要組織、管理協(xié)同。新技術(shù)進(jìn)入社會(huì)帶來了很大的改變，比如有了車就有了司機(jī)功能，有了AI技術(shù)就需要相關(guān)的資源配備，需要相關(guān)的組織、人員、流程，幫助AI產(chǎn)品在過程中得到更好的支持，得到更好的訓(xùn)練，成長得更快。項(xiàng)目溝通過程中發(fā)現(xiàn)它需要構(gòu)建團(tuán)隊(duì)、考核體系和培訓(xùn)，支撐業(yè)務(wù)往前發(fā)展。從另外一個(gè)角度，它節(jié)省了很多資源，2、3個(gè)機(jī)器人訓(xùn)練師節(jié)省原來30%、40%的客服。
這是我們跟合作伙伴的合作模式，易谷是我們非常重要和默契的合作伙伴，在某些銀行客戶那已經(jīng)在做項(xiàng)目落地。有幾個(gè)維度想跟合作伙伴達(dá)成合作，這里面都列出來了，不排斥探索各種各樣新的模式。第一，產(chǎn)品整合的模式，是指雙方產(chǎn)品是互補(bǔ)的，大家做toB久了會(huì)有感觸，沒有哪個(gè)企業(yè)把所有的東西都做好，toB領(lǐng)域所有的企業(yè)里面做生態(tài)、做相互之間的整合是非常重要的。對(duì)易谷來說，它前面跟小I合作、科大訊飛有合作，就是在做產(chǎn)品整合的工作。第二，輔助實(shí)施。對(duì)百度企業(yè)來說，落地項(xiàng)目過程中不可能匹配那么多實(shí)施人員，過程中我們聯(lián)合合作伙伴跟我們一起做項(xiàng)目落地，希望在合作模式下形成緊密長期的合作關(guān)系，為什么？因?yàn)橄嗷ブg的產(chǎn)品在一開始對(duì)對(duì)方來說都是新的技術(shù)、新的產(chǎn)品，相互磨合久了、融洽了之后，不希望這個(gè)關(guān)系破了，因?yàn)橹匦聵?gòu)建合作關(guān)系的成本巨高無比。我們非常希望跟合作伙伴在這四個(gè)層面以及更多層面建設(shè)合作關(guān)系，通過項(xiàng)目、產(chǎn)品等各個(gè)維度，讓大家更緊密、協(xié)同。
