迎接2018:一同實現AI的今天和明天
2016 年 Alpha GO 擊敗韓國棋王的新聞讓大家對於 AI 重燃熱點,但仔細一想卻不難發現,智能手機、智能溫控、智能家電、智能推薦……等等名詞早已氾濫於我們生活之中,顯示著「人工智能」終於突破科學象牙塔,正式進入到大眾、商用領域之中! 文章目錄 AI 產業現狀 如何在垂直、封閉領域打造Chatbot AI 的未來 AI 產業現狀 #弱人工智能 也許你會詫異目前接觸到的「人工智能」產品和你想像中的AI相差甚遠,甚至只能取代、增進部分任務而已,但其實從 1980 年代開始,科學家們便有意識地區分出「強人工智能」與「弱人工智能」概念,前者可能是你在電影會看到具有類人思維的科技產物,後者則是人們意識到「強人工智能」在現階段的開發瓶頸後,轉而聚焦於有限但完整的功能應用,「弱人工智能」目標在於讓機器模擬一小部分人類邏輯/能力,並為特定領域提供有效解決方案。 #輔助大於取代 近年來興起的「智能客服」便是將 AI 限縮於垂直細分領域後,不斷發展催化的成熟應用之一,考量到企業與消費者的接觸點越來越多元複雜,手機 / 網絡發達使得 C 端交互量爆炸,品牌企業必須認知到消費者越來越習慣即時被服務到的需求,且人力成本提高,新世代不願意做重複性高又細瑣的工作,在客服產業數據可萃性高且服務場景具體的前題下,給予了 AI 很好的發揮空間。 換言之,「大數據+基礎業務」結合鋪墊了 AI 商務現階段基本樣貌,讓人工智能於特定、封閉的業務場域中,透過「即時應答」、「7*24小時服務」、「無限量接待」、「自動化業務流程」、「基礎業務應答」……等面相,起到輔助人力效果。 如何在垂直、封閉領域打造Chatbot #行業知識 企業若要投入 Chatbot 應用,首先需要了解並掌握跟顧客互動的每一個關鍵時刻,從同理心的角度出發去了解顧客的需求,找到他們原來的需求與痛點不足,因此,雖然現階段各種模型、演算法很多,但可拆解、可细分的技術向來是商業化的前題要件,要讓 AI 真正達到輔助企業的關鍵在於數據清洗、應用與重構,以網訊自身在數據清整上的經驗為例,做為 CRMBPO 領導客服外包廠商,公司內部大量系統化的 CRM 知識庫與諮詢資料,就成為Chatbot模型建立時的最佳指南。 #服務流程設計 由於 Chatbot 目前在開放領域的應用多有限制,因此,完整的服務流程設計能夠幫助品牌客戶搭建流暢、完整的顧客服務路徑,換言之,Chatbot 要走的方向應當是要融入品牌對顧客的業務與 CRM 服務流程,全盤了解顧客在整個顧客旅程(Customer journey)當中的痛點與需求,讓 Chatbot 在與人互動同時可以展現出貼心、主動、即時、有效的設計,型塑從線下到線上的品牌流程互動體驗,雖然目前市面上提供自主搭建 Chatbot 的平台很多,但如果品牌企業本身並不具備這樣的能力,建議需要尋求專業團隊的協助,以期讓 Chatbot 發揮商業價值。 #Chatbot塑造 完成貼心、順暢人機交互的最後一哩路,在於 Chatbot 內核打造,許多品牌客戶在初次接觸到智能客服產品時,遇到的第一個卡點就是發現…