馬上消費智能客服：“千人千面”精準服務之路上踏浪前行

　　99%、90%、95%——這幾個數字分別代表著馬上消費的智能客服的客戶提問覆蓋率、客戶意圖識別率、客戶問題解決率。從2017年上線至今，僅6年的時間，馬上消費的智能客服便做到業內翹楚。

　　數字中國浪潮下，“人機共舞”的智能化時代已然來臨，AI算法、人工智能等先進科技正在重新定義著消費金融領域的客戶體驗，隨著相關技術的不斷迭代，馬上消費的智能客服進入全新的發展階段。“通過智能客服，將有效提升我們的服務效率、客戶體驗以及客戶忠誠度等。”馬上消費黨委書記曹景泉對鈦媒體APP表示。

　　據了解，馬上消費智能客服采用前沿的人機對話系統架構，以深度學習、機器學習、增強學習等核心AI算法為基礎，實現意圖識別、意圖預測、用戶畫像、上下文理解等核心能力，力爭為客戶提供“千人千面”的精準智能服務。

　　百萬級問答知識庫，客戶提問覆蓋率達99%

　　據了解，有著百萬級問答知識庫作為支撐，目前馬上消費的提問覆蓋率已達到99%，位居行業前列。客戶覆蓋率的提升，意味著馬上消費智能客服的場景不斷增多，越來越多的客戶可以享受其智能客服的服務。

　　百萬級問答知識庫之外，目前，馬上消費內部有專門的“數據回流機制”，以進一步提升客戶提問的覆蓋率。“當一些用戶的問題回答不上時，我們會反饋到日志庫里，之后我們會運用半監督聚類算法來發現這種新標簽，再通過人工的校驗來補充到前端數據庫里，以此提升問題的覆蓋率及解決率等。”馬上消費客戶體驗部負責人姜永峰對鈦媒體APP表示。

　　智能客服作為互聯網消金企業實現服務升級、質量升級的重要工具，其背后的生成邏輯與市場需求、客戶需求緊密相關，隨著技術進步的推動，將進一步滿足企業的擴展需求。于公司而言，智能客服有利于提升公司的競爭力、品牌的影響力、服務質量、公司效率以及客戶的忠誠度等。于客戶而言，智能客服覆蓋率的提升，將滿足消金領域客戶的多元化、個性化、場景化、便捷的服務需求。

　　依托于高質量數據，客戶問題解決率達95%

　　在消費金融領域，由于行業對服務知識的精準度、準確性要求極高，要達到95%的客戶問題解決率相當不易。舉例來講，如何快速識別客戶處于哪個階段（貸前、貸中、貸后），如何根據客戶所處的不同階段提供不同的方案，給予精準服務等都是需要攻克的技術難點。

　　據了解，在攻克技術難點中，需要用到自然語言處理技術去識別語意，識別相關問題之后，又需要數據基座通過模型學習提升精準度。這個過程中包括自然語言處理技術、機器學習、深度學習等技術。此外，還有技術的現實應用問題，如何解決相關數據與業務準確度的標注，或者如何解決模型訓練中樣本數據，如何將其與實際資源進行匹配等都是需要解決的問題。

　　面對上述技術難點，如何快速提升問題的解決率？“首先，制作一個快速搭建數據集的工具，前期沒有足夠樣本用于訓練模型，首先根據專業客服對每個意圖提供少量種子樣本，使用數據增廣算法將每個意圖數據量擴充到30條左右，使用小樣本學習算法在該數據集上訓練得到初始模型，之后基于主動學習思想在當前模型基礎上，有針對性地從沒有標簽的數據集里挖取對模型提升有效的樣本，給到標注人員進行標注。為了保證標注質量，使用質量檢查算法對標注結果進行打分，分值過低的標注數據會返工重新進行標注。如此循環積累，最后得到足夠的高質量樣本。”在模型選型上，我們使用了上億條金融場景數據并結合前沿預訓練模型進行二次預訓練，相比于開源預訓練模型，精度提升了2~3%，上述智能客服相關負責人表示。

　　據悉，要提升客戶問題的解決率，需先提升正確率，該指標的提升需要依托高質量的數據，以及數據分析能力，才能有效支撐相關指標的持續提升。而受益于業務體量的指數級增長，馬上消費積累了大量真實、有效、基于實際業務的超級數據，對解決相關技術難題打下了堅實的基礎。

　　客戶意圖識別率達90%，“回流機制”助力指標提升

　　客戶意圖識別是智能客服中尤為重要的一環，該指標直接關系到客戶問題的解決等。目前馬上消費的客戶意圖識別率達到90%，在智能客服領域位居前列。

　　不過，馬上消費在該環節也面臨著行業共同的難題，即多意圖問題的解決。“可能客戶同時問了多個問題，占比不到0.1%，目前線上采取了偏工程規則方式來解決簡單的多意圖情況。針對復雜的多意圖，基于語義分段算法我們將文本進行切割，之后針對切割后的每段文本進行單意圖識別，最后進行整合得到多意圖識別結果，目前在特定場景已取得不錯效果。”上述負責人表示。

　　目前，公司正持續提高客戶意圖的識別率。主要通過協同業務專家，離線梳理好意圖體系，并借助標注輔助工具將馬上消費億萬級用戶提問話術進行關聯到意圖知識點上，這一步要保障意圖體系的清晰、完備。

　　同時針對某些高頻意圖，要根據用戶具體情況生成適合用戶的個性化解決方案，這一步主要依賴智能客服的上下文理解、多輪對話能力與各個業務系統的深度結合。在線上意圖識別和應答管理上，通過主動式猜問、高頻問法NLU識別、長尾意圖相似度匹配等手段形成漏斗式識別流程，確保整體客戶體驗。

　　用戶好評率達98.65%，客戶體驗持續優化

　　馬上消費作為一家科技驅動型金融機構，始終堅持以用戶為中心，積極將人工智能等技術投入實際運用，為用戶提供體驗更好的服務。因此，公司的智能客服也獲得用戶的較高好評，好評率高達98.65%。

　　事實上，馬上消費的智能客服不僅聚焦于消費金融領域，在疫情期間更是為客戶提供情感安撫的功能，有效提升了服務質量，獲得客戶的好評。據悉，智能客服通過與用戶對話，可以判斷用戶情緒波動情況，對于焦慮用戶會第一時間給予話語安撫，并優先轉接給專屬人工座席。

　　展望未來，曹景泉表示：“未來的智能客服，我們認為它應該是一個多重體驗融合的智能云客服。在數字中國的背景下，云計算、大數據等技術會愈發完善，將推動智能客服去做更多的嘗試；未來隨著元宇宙、虛擬數字人等技術的逐步完善，可能迭代為多模態的全新客服模式，比如全息客服，可能一個虛擬的形象在客戶身邊，為客戶做產品的介紹、問題的解決等。”