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“喂養”機器人,這個飼養員有點酷

2019-02-19 01:15:20梧桐雨
作文中學版 2019年2期

梧桐雨

杭州有個90 后小伙子海桐,已經“喂養”機器人一年之久。他的機器人寶寶已經成為賣貨小能手,一年賺了2 億元。

從一線客服到機器人“飼養員”

海桐于1991年出生于安徽安慶市太湖縣的一個村莊,父親做些小生意,母親是工人。2015年大學畢業后,他應聘到森馬電商做一線客服工作。

2016年6月,公司開始引入阿里巴巴集團的智能客服機器人“店小蜜”,它能將大量傳統的客服人員從重復的工作中解脫出來。它甚至可以幫助電商解決顧客的尺碼推薦、物流查詢(什么時候發貨、到貨、預估時間)、活動解讀、退換貨等問題,在絕大多數情況下,消費者幾乎發現不了和自己聊天的竟然是一個機器人。

2017年1月,森馬公司成立了“店小蜜”智能客服項目組,海桐主動找到領導,申請加入。領養機器人寶寶后,海桐很快就發現了“店小蜜”的高效。以前客服組最忙的時候,一天大概要接待1000 多人,售后問題又需要花費很多時間去處理。但如果用機器人“店小蜜”來回答,問題很快就得到解決。比如用戶需要一個退貨的地址,機器人的速度遠遠要快于人工。尤其是在活動期間,機器人能夠幫助公司節約很多人工成本。

與此同時,公司的業績也得到快速提升。之前供應十幾個服務商,一年做到一個億的業績其實很難,“店小蜜”的加入,讓公司在前三個月的業績就輕松過億。這樣,團隊也能夠去服務更多的買家,同時提供質量很高的服務。海桐覺得機器人并沒有取代自己原來的工作,而是讓人工用到了刀刃上。

“喂養”機器人,讓機器人更像人

但“店小蜜”也有“弱點”,例如售前處理能力不錯,但售后處理能力弱一些,有時并不能及時地將一些買家的問題處理掉,尤其是在高峰期。此外,它還會“調皮搗亂”,也有回答出錯的時候。當時,“店小蜜”主要在人工客服缺席的夜班時段上崗,但面對每晚數百個消費者的詢問,它經常“答非所問”,甚至引發一些投訴糾紛。

因此需要不斷地“喂養”“店小蜜”數據,讓它變得更聰明,能夠識別買家的意圖。既讓機器人變得更加聰明,又能解救像機器一樣工作的人,做人工做不了的事,這也是人工智能的神奇美妙之處。但讓機器人懂人,并非易事。海桐大學畢業后進入森馬,第一個月做客服就做到了客服之星,一個月內有200 多個消費者在后臺點名表揚他,這段經歷讓海桐能夠比一般人更了解需要給機器人客服“喂”什么。

“首先要給它喂商品數據,譬如尺碼、面料、版型。”海桐說,現在“店小蜜”在買家咨詢量最高的尺碼問題上,已經能做到秒回,準確率達到了90%~95%。而且團隊會預設多種買家的提問方式,讓“店小蜜”能夠以此作拓展,更精準地回答用戶的問題。譬如現在是秋冬季,買家問得比較多的一個問題就是“冬天穿會不會冷”,海桐會給“店小蜜”的后臺“喂”近20 個類似的問題,像“不會冷嗎?”“適合秋天穿著嗎?”,簡直就是買家心思大猜想。而在投喂促銷活動數據時,僅僅一個“買2 送2”的活動,光猜想用戶的問法,就要“投喂”近200 個問題。

海桐每天花3 個小時對“店小蜜”進行訓練,這個規定是雷打不動的。花1 個小時做好數據檢查,檢查昨天的數據是否有異常,做好標注及數據分析,他自稱為“機器人客服質檢員”。另外2 個小時,他會根據數據日報發現的問題及時更新知識庫,挖掘“店小蜜”個性知識庫新問法,收集整理有用的問法,聚類成相應場景。檢查“店小蜜”每天的實時聊天記錄,根據實時聊天記錄進行優化。

通過不斷訓練,讓機器人更加像一個真人。其實,海桐是在模擬人機接待的過程。“我會把‘東西’(學到的內容)‘喂’給它,它下次在買家提問題時,要做一個判斷——買家是否在問這個問題,當它判斷對的時候,才會回復買家對的問題。”海桐將自己和店小蜜的關系形容為“一種相互學習的關系”。

機器人“飼養員”受熱捧

在海桐的“輔導”下,森馬“店小蜜”不斷進化,問題解決率已達65%~70%,甚至學會了鼓勵買家下單,大大提高了客服人員每天的效率。從2016年7月到2017年9月,“店小蜜”為森馬公司創造了2 億多元的銷售業績,是森馬最TOP人工客服的26 倍。

事實上,有了“店小蜜”的加盟,“飼養員”的工作并不會因此輕松很多。海桐覺得自己身上的擔子更重了,因為他在不斷“喂養”機器人,幫助機器人糾錯以使得它變得越來越聰明,同時,自己也要不斷學習和成長,他說:“和當初比起來,我更要加強學習了。”

…………

由于既懂客服業務也有強大的學習能力,海桐很快成為機器人“飼養員”里的佼佼者,半年內屢次得到升職加薪,并完成了在杭州買房的心愿。要知道,在傳統的零售業里,普通客服人員很難有這樣不斷上升的機遇。作為第一個“吃螃蟹”并且吃得比較成功的人,2017年9月,海桐還被邀請去阿里和其他幾十個商家交流分享經驗。他說:“對人工智能客服的運用,大部分商家還在摸索階段,還沒有真正研究透,但它正在進化,以適應更廣泛更靈活的場景。”

…………

作為從業一年的前輩,海桐說,雖然這個職業不像外界想象得那么高深,自己公司的整個團隊的專業也是五花八門,但得有足夠的鉆研精神,給機器人“喂”粗糧還是精細化“喂養”,全看你對它的愛有多少。海桐現在的案頭又擺了不少數據分析、數據挖掘的書籍,看來他要把“店小蜜”朝著學霸的方向“喂養”。

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