2015-10-30 張輝 鵜鶘全面客戶體驗管理
很早之前，有個好玩的段子，說的是打敗世界國際象棋的深藍電腦在全速運轉時和一個女孩子站在櫥窗前考慮是否購買衣服的運算能力相比，實在只能算是渣渣。女孩子站在櫥窗前會考慮這樣的衣服顏色風格和她現(xiàn)有的鞋子包包是否配搭；面料、價格、保養(yǎng)是否自己可以接受。這足夠深藍算上半小時的，再加上買了衣服之后男朋友可能的評價，同事圈可能的評價，撞衫的概率，乃至掏錢刷卡時的虛榮心滿足……，估計深藍算一個禮拜都不一定能有個合適的結果。而這對于這位姑娘來說，不過是短短幾秒或幾十秒的時間內就可以做出令自己滿意的答案。
當這位姑娘處在購置衣物這個情境之下，她大腦中的背景運算模式被激活，她所有日常積累的和新衣服相關的情感體驗經(jīng)驗都會被調用并進行排序評分，經(jīng)過復雜而獨特的計算后，得出滿意的結果。而深藍沒有這樣的生活積累，它需要程序員輸入非常龐大的基礎數(shù)據(jù)，并且通過非常多次（路徑窮盡方式）的機器學習之后，才有可能初步形成類似人類思維方式的運算模型。在當下，大家用殷切和寬容目光看著一個個蹦出來的智能客服機器人，在滿足好奇心和淺層次的情感給予之后，往往會遇到一個令智能機器人運營者頭痛的狀況：智能客服的維護成本太高，服務能力越往后提升，所需要付出的工作量會呈指數(shù)級增長；而對于使用者來說，智能客服在很短的時間內就會令自己失望，即便在一些很簡單的場景中，智能客服機器人就會前言不搭后語，無法理解。然后只能從系統(tǒng)預設的插科打諢或賣萌段子中隨機選取來進行回復，但這樣的智能客服已經(jīng)無法給人以信賴和專業(yè)的感受了。
每次當我看到市面上雄心壯志打算基于上下文關聯(lián)和情境關聯(lián)的智能客服機器人時，忍不住一聲嘆息：這并不是智能客服機器人的發(fā)展方向。或許有一天我們家里的智能機器人可以成為我們的家庭一員，成為我們這個孤獨星球中可以全身心依賴的伙伴。但即便是在那個時候，我們的智能客服機器人，依然應該是謹小慎微的把自己放在內斂而專業(yè)的地位，而不是那個全知全能的超級暖男。
不知道大家是否注意過這樣的細節(jié)：同樣是接受衛(wèi)星信號，衛(wèi)星電視接收器必須固定位置對準方向還要用大鍋聚焦放大信號才能達到較好的效果，而我們手機上的GPS接收器，則只要在室外，稍微空曠一點的地方不管怎么移動，都能準確收取到多個衛(wèi)星信號，這是為什么呢？這是因為衛(wèi)星電視接受到的信息內容多，它可以同步接受幾十套高清電視節(jié)目，而電視節(jié)目是實時性要求很高的，一旦誤碼率（信息傳輸中數(shù)字信號的錯誤率）達到一定值的時候，就會出現(xiàn)馬賽克甚至完全“卡殼”的狀況，因此需要通過確保信息的無失真或極小失真的方式來確保大數(shù)據(jù)傳輸和解碼的正確率。而GPS衛(wèi)星則不同，它需要傳輸?shù)男畔⒘亢苌伲?.5K字節(jié)足夠完整傳輸其坐標和時間等相關信息了。因此即便在惡劣環(huán)境下，通過冗余信息技術，可以依然準確獲得或者說還原真實的信息。
大家可能會納悶，這和智能客服有什么關系？在智能客服系列談的第一篇中講到，智能客服相當于紅外線到紫外線光譜中一小條窄幅光譜，因此其關注焦點不是在于智能客服有多廣博的知識面，而是在智能客服聚焦的業(yè)務范圍內，有多大的問題處理能力。因為客戶通過開放式問題的問法千奇百怪，并非嚴格按照準確的語法和標準用語來進行詢問，就相當于GPS接受衛(wèi)星信號過程中信息干擾或噪音特別多，需要智能客服機器人聚焦于客戶所反映問題的描述中關鍵信息的處理和還原能力。
換句話說，若需要智能機器人處理業(yè)務的覆蓋面足夠廣，那就需要問它問題的人足夠標準化，每句話中的用詞精準并且不含多余歧義的信息（可那樣的話，豈不是像兩個機器人問答？），或者就要縮小智能機器人處理業(yè)務的范圍，來提升其對問問題的中信息干擾和噪音的處理能力。
很顯然，我們作為一個有個性鮮明，有情感和喜好傾向的復雜情感動物來說，我們需要的是能適應我們用自然方式說話的智能客服機器人來為我們提供服務，而不是讓我們去適應機器而學習高效但冷冰冰的表達方式。
好消息是，我們可以建立千千萬萬個適用于不同應用或專業(yè)范疇的智能客服機器人，來為我們提供服務。就像千千萬萬個各不相同又很窄的光譜可以組合成橫跨紅外線到紫外線的廣大光譜。
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