许乃威：大家好，，我是这个圆桌的主持人，我们在座的在场有我们环信的王玉海王总，还有我们的京东曾经负责智能质检客户体验的曹晓利曹老师，我们还有第四位就我们今天的美丽的主持人王晓亮王老师，我们有四十分钟的时间来探讨在这过去一两年来，最热门在我们这个行业最热门，如果说之二就没有人敢说之一了，就智能发展，智能发展对于这个行业它肩负着很多的使命跟责任。他也真的是爆炸性的发展，但是也受到社会很多的这个算舆论的监督吧，那特别在去年人民网的一篇文章，把人工智能放到了风口浪尖上去了，那我们这个圆桌论坛我想针对三个部分，我们来讨论好不好？我们的三位嘉宾。我想针对三个部分的部分，第一个就发展，我们智能的发展，第二个我们一定要面对智能的痛点！因为人工智能要智能而不要智障，这个已经是变成热搜了，把智能客服跟智障客服两个完全合在一起，第三个部分自然是提升，我们到底要怎么样，能够去改善，去提高我们的消费者一般老百姓的这个感受？那我首先，想先请教一下环信的王老师，环信有很多智能的客户，你们提供智能方面的解决方案，所以有大量这个行业的经验，能不能请王老师先给我们分享一下你们目前整个智能客服发展，目前的情况是怎么样？

      王玉海：我觉得是这样，就是我从三个方面来简单说一下吧。首先，智能客服在这几年确实比较火，那这个范围我相信肯定在95%以上的客户的场景里边都会用到这种AI什么大数据这些东西，对吧？比如像这个什么智能工单，智能IVR，智能质检，包括这个什么报表，对吧？还有什么什么智能视频客服，还有智能辅助，类似于这样的这个都会有用到，那还有一些你比如一些涉密或者特殊部门，比如像119，我昨天晚上刚好我们小区发生一起火灾，那接警肯定用这个AI这些东西对吧，接了以后打电话必须要接通，这是一个从这个应用应用范围来讲，第二个，就是从这个使用体验来讲，实际上很多人都不喜欢和机器打交道，感觉体验比较差，这是一个，还有一个就是这个机器人客户说了以后理解不了，听不懂，理解不了解决不了这个问题，当然像机器人的回访类的，包括刚才华安魏总讲的机器人回访这个场景确实比较容易懂，还有一种就是投诉类的，这个也在用机器人。那我觉得这个投诉就不要再机器人来应付了，你本来就非常再弄个机器人糊弄你，那还有一点就是对于厂商来讲，像刚才小I的吴总讲的，我相信我俩应该是同样的感觉，同样感受这个责任比较大，还有一个压力比较大。这个有客户合同这个内部压力也大，外部压力也比较大，对吧，还有就是成本比较高，这个竞争也比较激烈，其实我觉得从这三个方面来讲吧，基本上现在是一个基本情况

      许乃威：王老师我请教一下，如果以的系统厂商的角度来看你们最看好机器人在哪些方面的发展呢？就你们刚提到场景，我就讲得特别好。哪些场景，就是你刚提到投诉，已经很不满了，还跟机器人在说话，就完全想把你掐死了，对吧。那哪些场景你们的经验感觉机器人发挥特别好，你们看好哪些领域？

      王玉海：我觉得是这样，机器人这边如果是用语音机器人现在做做外呼是非常好的，你比如像通知类的回访类的这种是特别好。那有一种是问卷调查这种，其实是可以做，但是他的一个难点就在于怎么去说服你的客户或被访对象来配合你来做这个回访。还有一个就是在售后这块也行，做售前的也都没问题，像运营商或者是快递物流行业订单的查询等等类似于这样的，我觉得这种场景我觉得非常好。

      许乃威：所以王总您刚提到我觉得两个关键词，第一个在语音上面，感觉起来呢像那种比较简单一点的那种回访类的东西感觉起来效果是不错的。可是在文字上面，感觉起来，用的就比较比较广泛的对吧，什么售前售后，他用的这个范围好像比语音范围更多更大了是吧？

      王玉海: 对，因为这个文字这块它都是这个汉语都是中文，那这个语音这块可能还会涉及到方言，就类似于这样的这个等等的这个问题，是和技术也有关系

      许乃威：好，谢谢王总，谢谢王总，我们待会还会再回到王总这边来

      许乃威：我们请教一下京东的这个曹老师，京东的曹老师在智能质检这边有很多的经验跟京东的很多的这个客户体验在智能方面也有大量的参与，那曹老师能不能分享一下京东这方面的发展怎么样？

      曹晓利：好的，谢谢许老师，那其实从这个整体的我们的智能服务的发展布局上来看呢，其实不管是电商，银行还是现在的这种运营商等行业。其实它的布局基本上都是大体相似的，它大体会包含两个模块，一个模块是企业的前台跟客户这个终端用户的一个交互的模块，那另一个模块就是i i能力在客服工作台的辅助应用，那我们先来聊一下跟客户交互的这个模块，其实在这个模块上主要的应用方式就是我们经常接触到的智能文本和智能语音，而在这两个应用的方式上，其实根据企业的这种自身经营内容的不同在服务内容上本身也会产生一定的企业就会用它来去做简单咨询服务的承接而有的这个企业就会用它来去做智能营销。那这个是在智能的交互模块的一些布局的就是我们刚提到的II能力他在客服工作才用II的能力去协助坐席代表在跟客户这个互动。客户咨询的问题。去帮助客服代表去做方案的调包括能够去自主发起发起工单等等，这一些协助动作。那这些动作的话帮助客户代表去节省很多的操作上的一些浪费，那这样的话呢就很大程度的提升了工作效率，这种前台的交互，以及后台的来布局了一个相应的这个智能服务的能力，那在这个呼叫中心的整体的运营带来了非常正向的降本增效的一个作用。当然其实从刚刚王总的这个就这个阐述的过程当中，我们也可以了解到，其实我们这个智能服务的布局。它是一个动态的状态，它是重度依赖人工智能技术的发展程度，再去进行相应这种布局的分配。那其实呼叫中心它发展了近20年的时间，它沉淀了很多庞大的这个服务上的数据。那正是因为近两年这个II技术的这种快速发展让这些数据。得到了这种最大化，全面化的应用，从而创造了更大的服务价值和这个企业的增长价值。所以我们相信就随着人工技术的这个不断的拓展和成熟，就是智能服务的布局会从横向和纵向上更大的宽泛和深入。

      许乃威：我觉得对于京东来讲要走到机器人的这个智能服务是绝对必须要走一条道路啊！因为对于电商来讲有一个非常难解的大问题。就是有的什么像那个大型的这种节日活动，突然之间客户的服务量会大幅增加，它比平常可能不是多一倍两倍多的是五倍甚至十倍，那如果没有一些特殊的手段来帮助这可能整个东西被打垮了，那但是在这个智能的这个这发展当中，老百姓们的感受是一个社会现在变那个舆论上的问题了。那我待会儿再回到曹小利曹老师这边过来。

      许乃威：那我先来到了我们CCOM王晓亮王老师这边，CCOM刚刚做了一个调查，针对100个企业还有300个用户所做了一个调查，那300个用户的调查当中我们看到了几样东西，第一个刚刚环信的王老师有所说的智能的发展真的是非常普遍的。CCOM调查了300个随机的300个就是客户消费客户，两百个用户智能，所以这个使用率是非常的高的。等于随便在马路上问三个人里面有两个人用过智能服务代表企业，现在大规模的在开展智能服务正因为大规模在开展智能服务，所以智能客服变成一个热点的话题了对吧。人民网的去年的那篇文章我想很多人都听过了，那我们呢看到老百姓们的这个感受跟企业的感受，中间有一些什么样子的一个不同，能不能请王老师分享一下CCOM所做的调查好不好？

      王晓亮：那在今年CCOM标准的这名智能专家组，正如徐老师刚才所说，我们对100家企业以及300个普通用户进行了NPS的调查。那么这里我呢简单的说明一下调查结果的一个基本情况。那么100家企业当中有80多家企业，目前已经开展了智能客服的一些相关服务了，也正如许老师所说其实现在的智能服务是非常的普遍了，那么在这当中其中有70多家企业都上线了文本和语音的智能客服，另外呢有接近30%的企业已经上线了视频客服了，这正如今天上午10086的陈总所分享的10086已经上线了智能客服了，所以智能客服的占比也是越来越多了，那么在上线智能客服的80多家企业当中我们调查了有关于NPS的这个方面，那么这80多家企业表示,有接近60%的企业都表示会推荐智能客服，那么这个NPS的净推荐值也达到了接近的50%。那我们再反过来看这300个普通用户，但是结果却是非常的不同，虽然在300个用户里边大部分人都接触过智能客服,但是这个推荐值却不到10%，差别真的是非常的大，如果是说这个NPS净推荐值那么就是负值了，许老师那调查的近的情况就是这样子的，反差非常的大，企业就是自我评价非常的良好，但是我们的用户测确实并不这样认为

      许乃威：谢谢王老师，在这边我们就看到了，似乎这就是我们智能客服目前所面对到的一个情况是整个行业本身感觉上觉得智能服务做的还可以，可是去年在媒体上面那个媒体的报道就是没有放过这个行业，讲的话讲的是又重又狠！那个讲到要智能不要智障，然后很有谈到说售前智能售后智障，反正就各种话都有，那我们从我们调查里面也看到了，说几个关键词，几个关键点。第一个关键点智能服务真的是大规模在发展这个跟这些媒体上的报道也是一样的。就这个智能服务器变成行业的趋势，这一点也从京东的方程我们也看得出来。就是它变成行业绝对就是你要躲都躲不掉，一定是往这里走的，就这条路很明确，没有任何有可能它会转方向，它只会变得越来越大，它则变得越来越广，然后第二个老百姓们接触他的机会也很多，我那我们看到80%以上的企业已经有了智能服务了，然后我们呢有呢三分之以上的客户使用过的智能服务了，可目前就有一个问题，比较大的问题。也就是媒体报道上面所提到的，就我们自己呼叫中于行业的感知跟我们消费者的感知中间好像有落差，CCOM让100家企业做自我的评价，这个自我的评价并不是让智能服务的人去评自己的智能服务，而是找了在这个的这个企业里面并不是做智能的，但是做呼叫中心的，你们觉得智能服务在你们企业你会推荐整个行业都来使用这种服务吗？推荐率其实还蛮高的。也就大家觉得还可以吧，可是问了一般的消费者，这个想法就比较负面了。

      许乃威：那我再度回到了京东的曹老师这边，因为你的主要工作当中有很大一块是在做智能质检，那智能质检不是只有去检一线的员工也在检查机器人，所以这方面有很多的宝贵的经验，你觉得目前机器人比较大的问题是什么？去年媒体的报道我们眼睛绝对不能捂起来，对吧？不能自己说很嗨，我们觉得真的很棒，这样子鼓鼓掌，外面的世界不是这样看的，看到我们各种的这个主流媒体上面对于智能客服的定位定义看法都是拿锤子在打的，那到底发生什么事情了？我们智能目前的痛点是有什么？为什么客户感知不好？

      曹晓利：好的许老师，我来说一下，现在在整体的智能服务发展过程当中我们遇到的痛点，如果说谈到痛点，那我们就一定要回顾一下智能客服它本身的这个发展历程。其实智能服务的广泛应用，也就发生在近两三年的时间里面，那也就是说我们现在在做的智能服务的这件事情，它一定是一件前无古人的事情，是一件需要持续发展需要我们持续去摸索和沉淀经验的一件事情，那所以从这个过程当中我们就不难看出，其实我们遇到的最大的痛点它就停留在两个方面，一个是技术上面的瓶颈，一个是人才梯队专业能力不足的这个方面。那其实在这个技术这件事情上，我们刚开篇的时候就已经提到了，其实在这个很多，相对来说比较复杂的场景上，我们是没有办法去精准的让智能服务去落地的,那在这个过程当中就难免会让客户体验到一种说我这个这个智能客服他不太理解我的意思他没有办法解决我的问题，这就是响应了我们刚提到的在这个人民网的这种报道里面，一直在对我们这个智能服务去做一些相应的这种负面的评价？就是在解决问题上，在问题的理解能力上相对来说，复杂的场景我们现在还是没有办法完全去做到的，那这是一方面。另外一方面，就是其实就停留在了我们人才梯队的专业能力的不足这个上面其实,这个人才梯队从零到1到精,它需要的周期相对来说是比较长的,那比如说我们就集中表现在一个事情上就是一个企业他拿到了一些供应商提供的这个智能系统之后，他可能都不太明确说我要怎么来去训练这个机器人，我要怎么去给这个机器人去搭一套就是服务能力的一个考核体系。所以说在这个过程当中，在这个不断的成长的这个过程当中，就难免会去输出一些影响到这个客户体验和客户感知的一些这种交付结果出来，所以我觉得总结下来看呢一个是技术上的瓶颈，一个是专业的能够把这个技术能力去熟练的应用的这个梯队目前来说还是成长的不够熟练的,所以就是我们刚好也借着今天这个峰会的机会能呼吁一下，就是希望能够有行业里的这种精英团队和我们的这种精英人士能够踊跃的在战术来去分享一些优秀的这种成功成功经验来去推动我们整个智能服务的这种快速发展。

      许乃威;刚刚曹老师刚刚那个讲到，我们现在智能只能去解决比较简单的问题，比较复杂的看起来好像是有点难的地方，可是现在的问题在哪里？我们说头已经洗了，你总不能洗到一半然后呢就跑出来就不洗了，对吧？我们智能系统已经部署了，已经大规模的80%的企业都有智能智能系统了，三分之二的客户都体验过智能了，总不能举手说对不起，大家暂缓一下，让我们重来一次，现在已经往前走了，对吧，现在面对到的是现况是这个那现况是这个，那我们能做些什么呢？不过，这个我待会再回来来谈一谈我们怎么提升？那刚刚呢那个小利老师有谈到说在系统这方面的，我们常常讲说智能源于科技，科技创造了智能，就脱离了科技之后，其实是没有智能的，那我们现在再看看刚刚小利老师在讲到，智能它是跟科技高度有关的，那科技这方面能不能请王总来分享一下，就是目前哈在智能系统上面他所受到的一些挑战。主要有来自于哪些方面呢？我的用意是想要我们把痛点先分辨完以后待会我们剩下的最后一部分，我们来看看在目前的现况下我们能做些什么？因为已经大规模在发展了嘛，事情收不回来了，对吧，已经大规模在做了，那目前对于那个系统这边来讲它主要面对到的难点有哪些啊？

      王玉海：我觉得是这样许老师，这个人工智能不是说一步一步迈的步骤要很大，像小孩子成长一样，你要从小慢慢走路然后再会去跑，这是一个过程这是第一个，第二个刚才曹老师也讲了就是人确实招人比较难，尤其是你比较合适的或者性价比比较高的，比较难，上周还是上个月的时候我们同事面试一个普通的工程师，工作就两年，然后就要两万多一个月，所以说这个人是一个很大的电梯，那第二个就是技术还有数据，这是比较大的一个一个受限一个壁垒，再一个就是我觉得大家可能一开始对这个人工智能这个期望值太高了，不要想着这个机器人可以解决好多问题，所有的问题，处理一些简单的场景，重复的复杂性这些东西你可以用就可以了，不要步子迈得太大，许老师我认为是这样子

      许乃威：对，我觉得刚刚王总讲到一个很重要的关键，这就机器人它是一个成长的过程，对吧？这个行业才刚刚开始嘛，那我们也要让他有个成长的机会，可是我们给他期望值会不会太大了，我举一个例子，我觉得现在在语音上面有很多企业，我觉得真的把这机器人定位定的太高，能力把它看得也太大，他让客户完全进行自由交谈，那种进行自由交谈的的这种场景我觉得他是太难为机器人，他只是一个小孩儿还在那喝奶呢，然后你再跟他谈那个相对论，跟他讨论说了人生的方向是什么，这个小孩子还在那牙牙学语，实在给他太大的压力，可是我觉得这个也是行业普遍感觉到的，就像语音这一块明明还有很多方言的问题，然后还有很多需要去突破，就对方一旦是放开来讲，我觉得现在大家还有个假设，大家现在假设什么？就是客户知道对方这个机器人，所以只会讲五个字。比如说查账单，对不起查账单是三个字，就对方只会讲少数几个字，可是真实人生不是这样的呀，对吧？真正我们在沟通的时候，哪有可能只讲三个字，但是我不想为什么整个行业都假设客户只会讲三个字，只会讲五个字，这个假设到底怎么来的呀？可是当对方乖乖像我这样子长篇大论的时候，面对那个机器人保证只有死了，除了死了还有什么路可以走呢？所以我们回到了王老师这边，现在我们还有最后一部分，我们一定要说怎么提升，现在我们了解到了几件事情，第一个行业大踏步再走，这个步伐绝对慢不下来，三分之二以上的企业已经都在已经做了，然后还没做的都在计划当中要做，然后大量的客户已经接触到了，如果还没接触到这个还可以慢慢来，现在已经整个步调都出去了，好，这是第一个，然后第二个企业，我们行业自己的认知跟我们消费者的认知中间有很大的差别，中间这个差距真的是很大，那我们目前要在这个现况之下，我们要怎么样去提升客户的感知？至少我们最起码做到一件事，咱们整个呼叫中心行业不要老被骂吧？老上媒体，然后老被这样子批判，老上热搜，那我们现在我们能做些什么？那请教下的晓亮老师，你觉得在目前现状之下，我们怎么定义什么叫体验好？我们不能奢望太高，也像刚刚环信的王老师说的期望值不能太大，那我们重新回到原点，语音上面什么叫做好？文字上面什么叫做好？至少给我的感觉不要觉得你很智障，来请晓亮老师。

      王晓亮：好的，许老师，那什么是好的客服体验呢？那么接着再回到CCOM标准智能专家组针对300个普通用户做的这个调查，那么我们除了对于NPS这方面的话，那我们也有问到，就是说在智能客服方面，我们的普通用户还认为在哪些方面可以得到提升和优化？那么可以从这个接近300份的答案里面可以看到，其实主要集中在两方面，一个是我们智能客服的理解能力,另外一个是解决问题的能力，就是说能够快速的解决问题的能力，那么我认为好的客户体验主要体现在两个方面，一个就是说我们的客户能够被理解，第二个就是问题可以被解决，那么刚才我有说到就是我们企业里边已经上线智能客服的已经有70%多的企业是已经上线了语音智能客服和文本智能客服了,那么作为文本智能客服怎么就是可以理解客户，然后问题可以被解决呢？那么我们可能就是说对于客户的简单的一些问题不仅能够解决同时呢对于一些个性化的问题同时也能解决，但是语音智能客服是不是也是这样呢？因为大家知道语音和文本比较起来是有它的这个短板的，那么我们通过调查，有一些这种年龄稍涨的这个普通用户他们就有提到说这个语音就是说的很快，有时候说的内容很多，那么他们还没有理解就已经说过去了，如果再问一遍我们的智能客服机器人可能就听不懂了，所以，就是说智能语音这块如何理解客户的问题，如何将问题解决呢？那么我们CCOM标准专家组希望是我们的智能语音更和我们的IVR来靠近，为什么是和我们的IVR来靠近呢？因为我们的普通用户其实它已经习惯了IVR了，也正如这个下午许老师您分享到这个习惯，人的这个习惯其实是很难改变的，那怎么提升客户体验呢？其实还是从刚才那两个方面，一个是能够听懂客户所说的话，另外是能够有效的快速解决客户的问题，那CCOM标准智能组也提出了两大指标，一个就是客户问题识别率，另外一个就是智能手答命中率,什么是智能手答命中率呢？就是说客户和我们的智能机器人交互的第一句话,我们能够命中,能够理解客户所说的问题，同时能给他这个正确的答案,现在我们大部分的企业都使用的是这种一问一答的形式,其实也可以考虑这个使用多轮的形式，那我们通过对大量的智能系统上的接触,其实现在的智能系统商虽然是大同小异吧但是功能还是挺全面的，所以也其实就跟曹老师所说的，对于我们系统的搭建还有人才的使用人才的培养也是提出了新的这个要求和挑战.

      许乃威：谢谢晓亮老师，刚晓亮老师讲到了一个我觉得很很大的关键，我觉得我们跟整个行业，从事这个行业的工作者跟消费者中间我觉得有个最大的认知上的差别，就什么叫做简单的业务？我们觉得机器人在做的简单的业务跟客户认为什么叫简单的业务，中间其实还是存在着很大的差别，客户已经知道不能解决复杂的业务，可是客户他已经期望值其实不是很高了，觉得你是个机器期望值本来就不高，可是他认为简单的事情竟然还是不能解决，什么叫做简单的业务，这个也是CCOM专家组在做调研的时候发现的一件事情，只要问的是比较有一点个人化的信息，个性化的内容这些基本上就阵亡，它其实是一个简单的问题，带入了一点点个性化的内容，比如我举一个例子，CCOM专家组去对针对所有银行去一个问题，照道理应该是简单的回答的，问银行他的智能系统里面全中国的各大银行基本上都试过了，问他说能不能帮我查一下，我1月份的账单，这个是再正常不过了，对吧？很正常一个问题，查一月份账单，我们只要问题是带着月份的机器人普遍阵亡，只有少数的企业，譬如招商银行，能够成功回答这个问题，其他的银行大部分都阵亡，那这个就叫做我觉得我们跟消费者中心很大的一个落差，消费者认为他问的是很简单的问题，1月的账单你怎么回答不了？那我们认为我们的简单问题是查账单，我们把简单想得太简单了，我觉得目前最大的问题，为什么整个社会的认知，我觉得我们对就我们行业一定要在这时候要去想一想，在目前的系统提供的功能下怎么样能把它做得更好？我觉得现在根本还没达到，像系统其实是能做到很多很棒的，我们越参与在这个智能的客户服务的这个解决方案当中，发现系统其实挺厉害的，但是我们的使用者真的把它当做最简单的FAQ了,最简单的IVR了，其实我有很多朋友都去讲，他们在使用智能服务的时候感觉就是他跟IVR有什么差别？他只是能给你伪装一下而已，所以我回到晓利老师这边，我刚提到一个关键就是我们把机器人定位它去处理的问题真的跟消费者还是有落差，消费者认为简单的问题，我们机器人是解决不了的，那你觉得这个部分呢？能做些什么样的努力呢？至少能够让他把消费者认为简单的我们觉得复杂的能够把这个部分给做了，特别是谈到这个只要有带着一些个性化内容的，我们发现大部分的企业根本就避开不谈，他把机器人当做最傻最傻的那种客户，只要问到个人化的东西，机器人普遍听不懂，

      曹晓利：我觉得如果要在理解客户的个性问题这件事情上的话，那我们就需要从简单的i vq像多轮这种模式去不断的去渐变吧，然后来去调整它对客户问题本身的一种识别程度。其实这个在人机训练师里边，他不会提到说我怎么来去抓住他第一句话的意思，怎么来去联合他第二句话来抓住他第二句话的意思，就不仅仅是通过简单的faq一问一答这种模式来去承接我们这个相应的咨询，而更多的是去总结它多轮的这种沟通里的这个结合上的意义来去了解它本身语义的这种意图是什么，来去解决它个性化的问题，那现在就是老师刚刚提到的，我们在很多这种银行的这种咨询支持的过程当中会发现，那其实现在的这种智能应答方案，它更多的是用的是一种很统一的方案，就是我一个方案可以解决多个问题，哪怕你是来查1月份，2月份或者是1到12月份的所有的这种账单的话，我推给你的永远都是像自助表单一样的，这个查询的一种入口，我觉得孙媛老师提到了这个问题就是我们现在能够去给他的解决方案，一定不是给他一个入口，让他自己去做自助的，这种检查，而是给他更多的选择，然后把这个问题更多的这种就是专属化定制化的来去解决。

      许乃威：我们自己在体验的时候就发现，真的就问一些感觉起来是很简单，银行应该很在意账单分期，这是银行一个很重要的收入，只是去问一个对一般人来讲超级简单的事情，你如果问机器人说分期，他一定能回答，但你只要加个六期，他就阵亡了，全中国银行大部分的机器人你只要跟他讲我想办分期，我想办个六期的，帮我推荐一下，机器就开始进入了智障的阶段，那我就想回到环信的王总这边，实机器人的能力是很强大的，我觉得目前行业最大的问题就是在机器人能提供的功能上面，跟我们目前真正的使用者，就我们的用户，我们这些企业的这些使用者人机训练师，他们把机器人发挥到最大的能力，其实中间还有很大的落差，我认为才是目前最大的问题，行业认为我们自我感觉好，是因为我们把机器人定的地位太低了，就只是去解决客户会问的就三个字查账单，要分期，可是客户的问题不会这么少嘛，稍微多个两三句这是很正常的，可是企业就不处理这个问题了，可是其实机器人能处理的，对吧，我想跟王老师请教一下，机器人根本有能力去处理，真的超复杂的，像投诉很难，带情绪的很难，可是只是要做一些业务查询，带一点客户的个人信息在客户的问题当中应该能辨认的，对吧？这没有技术难度的对吧？

      王玉海：这是这样的，实际上这个是可以做的，首先得有这些用户这些数据，如果没有这些数据的话，你这个训机师怎么也训不出来这第一个，第二个是你机器人还要和咱的后台你比如你查账，你的后台所有的核心业务系统做对接，这样的话有可能你才能做出来，现在即使可以做多轮对话没有问题，不管是这个语音的，或者是文字的，这都没问题的。还一个就是机器人刚才我说到就是期望值不要太高，要做到人机偶合是最好的一种模式，你比如机器人它两次没有听清楚，那等到人工去这个衔接要做的比较好可能客户体验感觉好一些。

      许乃威：对，那我觉得对机器人的期望不要太高这是绝对的，可是我觉得对机器人的期望也不能太低，因为如果太低，客户的感知就很差，他就觉得你就这样让个六岁的孩子给我服务。那客户觉得怎么样子也不会觉得开心，那机器人的能力应该也没有那么差，就以我刚刚讲的这个例子，CCOM专家组去做的这些调研你们就发现我们一般消费者最觉得最有问题的地方是在理解，机器人去听懂问题的这个上面的能力觉得就比较弱，那我们再往下挖了一下之后才会发现说其实客户在发问的时候跟企业的认知有很大的差别，企业的认知就是认为客户只会问短句，里面大概有五个字，可是真实事情不是这样的，所以企业跟真实世界中间的落差感觉好像比较大，可是客户的问题其实问的也没有很复杂，比如像投诉你刚提到的不适合，可是有一些也不复杂，比如说我刚才讲的查今年1月份的账单，这其实应该没有太大的技术难度对吧，就只是机器人理解上面了，先不要讲不跟后台的交互，对机器来讲，王总你们是it技术背景的，机器人如果只是要去懂说我现在我不只要查账单，我要查1月份的账，这个问题本身应该好理解，对吧？

      王玉海：这个是可以理解的，就是目前机器人它实际上能够听懂你说的话，95%以上应该都可以听得懂，但这个里边可能还是涉及到一个NRP这个技术，可能有些没有做到太细化，你比如交通行业的放到银行这个领域里边就不一样，比如查个账单，你比如查的这个物流的这个快递单这个可以，你比如我查的几月份有可能可以查得到，包括你比如在10086应该是可以做到，你比如我查一下这个月的流量或者上个月的，或者是几月份的这个余额或账单应该是可以的现在。

      许乃威：是的是的，那今天真的很可惜，我们因为时间上没关系，最后只能请我们每一位用一分钟的时间来总结一下，大家对智能这个整个领域行业发展的一些期望，那整个发展未来会是什么？那我们如何去提升这整个行业？那我先来那个起个头，再请我们的三位的嘉宾来做个总结。

      许乃威：我们智能服务发展到现在！社会的期望非常的高，这个行业的情况也非常高，普及率真的很高，它真的就已经不是未来，它是现在，而且是蓬勃发展的，我觉得在这个当下，我觉得在智能服务的行业的工作者应该要更多的去让机器人的能力被充分的发挥。我觉得机机器人的能力还跟我们的大脑一样，我们说只有一小部分被开发了，没有全部被开发，那机器人我觉得还有好多的能力没有被开发，可是目前，大家受限种种的原因，可惜今天没有把这几个原因好好的去讨论挖掘一下，目前机器人的设计，我认为我们太小看机器人，目前机器人的设计我觉得在文本上面真的是太小看机器人了，可是倒过来在语音上面，我们又太高看机器人了，而我觉得这里面我们要做的事情就是一定要走到老百姓这边，走到客户这里去，以客户为中心，真的去感知一下，文本这边客户说的简单业务，到底什么叫简单，就算我们定义机器人只是解决简单业务，整个行业对于简单的定义跟消费者真的一样吗？会不会我们认为的那其实根本不叫简单业务，那就叫做智障业务，就是人民网在讲的，我们对这个整个简单的理解是不是彻底错了？那我们真的回归到简单上面去，啥叫简单？客户问的一些问法我们是不是要更好的去理解一下，其实简单问题客户都有不同的表述方式呢？提高机器人的理解力，那这个对于行业的发展，在文本上面，而对于语音上面会不会我们反而要让语音机器人更回到像刚刚王总所说的一些比较特殊任务型的，更认识到他的限制，而在他的限制之下，能够来发挥他的特长，而不要让语音机器完全站在前面，曝露了他的弱点，很多企业把机器人放在最前面，语音上面让客户一开始就说你有什么服务要做的？很多老人家我们也试过了，他一讲就给你讲十句话当场就阵亡在那里了，那文本太小瞧了机器人，语音太高看了我们机器人呢？好，这就是我们对行业目前的一些看法了，那我们请的王晓亮老师帮我们几句话总结一下，谢谢！

      王晓亮：好的，许老师，虽然现在我们的普通用户对于智能客服的感知并不是很好，和我们企业方面有很大的落差，但是我觉得智能化是我们客服中心发展的一个必然趋势，在这如果是总结的话，我不如说是有一个期期待吧，那我希望有更多的技术人才和服务人才能够投身到我们这个行业里边，来共同推动智能化的发展，为我们客服中心打造一个有智商有情商的智能客服，让我们的普通老百姓满意！

      王玉海：我我觉得再给大家一些时间吧，其实在这个行业里边有好多人才，你比如包括这个咱顶端这些大的企业也都在做，包括京东其实也是在做，我要给大家一些时间吧，在聚焦在某一个场景或者细化的一个领域里边，我觉得再深耕一下，应该还会有比较大的一个进展。

      曹晓利：我来做一个简单的总结吧，其实我们刚刚那个王总，包括晓亮老师有提到技术的能力和解决能力，包括理解能力以及对智能服务员服务未来的期许，那我就稍微补充一下吧，就是现在我们很多在企业在做的这个智能服务它其实是在改变客户的一些咨询习惯的基础上再去做这件事情，那从我们过往的经验里面来看，就是我们不管是在去体验智能文本，还是智能语音，我们都会发现，其实它跟我们传统的在线这个客服，包括我们传统的IVR都有很大的一些差异。那这样的话呢，就是很多这个我们在做咨询支持过程当中呢，有同学会问为什么我们的这个客户老师绕过我们这个智能服务，然后去找人工客服呢？其实我觉得这个他跟他往期的在电话和在线上的这种咨询习惯它是有很大的关联的，比如说我们现在这种呃智能机器人，他就是智能智能文本它很像机器人，就是我们刚刚提到的，它特别的表单，特别的自主化，那这个跟我们往期的这种人工智能客户这种自由交流是有很大的差异的，所以客户在体验到这种这种类似于就是自助表单的，这个机器人服务的时候，更想就绕过他来去找到人工客服去找到他往期比较熟悉的这种自由咨询这种熟悉感。所以我们就比比较主张在这个智能服务去提升和保障客户体验这件事情上我们更多的要去咨询客户的习惯，而不是去完全推翻他的旧习惯，而是在他这个旧的这个习惯的基础上不断的去对这个整体的服务方式进行调整。能够不太去改变他这个往期这种咨询习惯的基础上来，去不断的去调整我们这种服务模式。

      许乃威：我觉得刚才曹老师讲到一个很大的关键，就让我再多说两句一下，我觉得刚刚讲那个绝对性的关键就是我们的机器人不要去推翻客户的习惯，他必须垫在客户过去的习惯上面，在机器人的发展感知体验才会好，我认为这是里面的核心关键。那所以也是对行业一个期许。图灵那个我提个一个著名的人，他被称为人工智能之父！他讲述叫图灵测试图形测试就是找了十个评审，然后他的对面就有真人跟机器人，然后呢在这个测试当中，如果十个评审里面你能骗过三个评审就好，三个评审以为是真人，他其实机器人你就成功了，他提出的叫图灵测试，那我觉得对整个行业来讲，我们的文本机器人我不晓得在哪一个的几月，也有可能是今年的几月，我觉得一定有一个企业能够成功地通过图灵测试。就是文本机器人能够成功的骗过客户，根本发现不出来对面是个机器人，因为文本机器人的服务跟我们的人工服务可以做到完全一模一样。但他目前也不晓得为什么，感觉差异真的太大，就是轻易的能够分辨你对面是个机器人，还你是个真人。一旦客户分辨对面是个机器人马上逃走。可是如果我们想一想，如果对面分别不出来呢？如果客户分辨不出来，对面这个机器人呢？他怎么就继续能够继续往下了呢？其实办得到的。好，那语音呢？语音这边客户的习惯，它本来是自由对话的，我觉得这个对语音机器人实在太难，太难了，所以我们是不是有个思考是我们的云机器人是不是要能够更像是个传统IVR的角色？客户的习惯他使用大量使用IVR,IVR80%使用率了，那YGUJ机器人我们承认他的问题,然后让他比较更靠拢在一个智能版的IVR,降低这个期望,客户的体验会不会好一点呢？这对留待我们来继续思考。

      那今天很高兴邀请到了我们三位专家用短暂的四十分钟的时间讨论了目前在整个行业最热门的一个题目，智能发展，那希望我们下次再聚在一起的时候能够很高兴的说真的人工智能不是人工智障，我们在替行业做一些在整个替社会就很有价值，有意义的事情了。