文本在線客服是指通過(guò)文字方式為客戶提供網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)服務(wù)。文本在線客服深受各家銀行客服中心青睞，它能提供7*24小時(shí)不間斷服務(wù)、支持多平臺(tái)服務(wù)、降低客服中心人力成本、提升客服中心運(yùn)營(yíng)效率等[1]。由于突破了時(shí)間、地理位置限制，客戶可隨時(shí)隨地聯(lián)系文本在線客服，商業(yè)銀行文本在線客服的客戶量逐年攀升。在某些大型商業(yè)銀行文本客服的客戶流量在客服中心整體的占比已超50%，涵蓋了APP、網(wǎng)銀、微信等多種渠道。

智能知識(shí)庫(kù)的發(fā)展歷程

表1：各商業(yè)銀行文本在線客服機(jī)器人概況

資料來(lái)源：李嘉晨.銀行智能客服中外比較及影響研究[J/OL].電子商務(wù)[2020-02-22].https://doi.org/10.14011/j.cnki.dzsw.20191015.001. 及《金融客服》。

智能知識(shí)庫(kù)建立流程

知識(shí)庫(kù)是用來(lái)存放知識(shí)的實(shí)體，可快速搜索、獲取知識(shí)點(diǎn)。在機(jī)器人服務(wù)過(guò)程中，算法匹配智能知識(shí)庫(kù)問題，依據(jù)發(fā)送邏輯給客戶推送答案。智能知識(shí)庫(kù)從搭建到生產(chǎn)通常包括知識(shí)庫(kù)需求梳理階段、知識(shí)庫(kù)冷啟動(dòng)階段和日常運(yùn)營(yíng)三個(gè)階段。

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知識(shí)庫(kù)需求梳理階段

智能知識(shí)庫(kù)建庫(kù)前，首要任務(wù)是明確建庫(kù)需求。

用戶群體的差異，會(huì)導(dǎo)致不同需求方對(duì)知識(shí)庫(kù)的應(yīng)答能力側(cè)重點(diǎn)不同。用戶群體為銀行的普通客戶時(shí)，鑒于客戶有可能沒有金融基礎(chǔ)知識(shí)這一背景，機(jī)器人回復(fù)的語(yǔ)言力求簡(jiǎn)單、易懂、指引清晰。向客戶表達(dá)難度較大的知識(shí)點(diǎn)時(shí)，在文字表達(dá)基上增加圖片、百科文章、視頻等多種表達(dá)方式輔助，著重保持客戶對(duì)機(jī)器人的信任度。而當(dāng)機(jī)器人運(yùn)用輔助銀行理財(cái)經(jīng)理時(shí)，因?yàn)槔碡?cái)經(jīng)理已具有一定金融知識(shí)，機(jī)器回復(fù)內(nèi)容更側(cè)重于用詞嚴(yán)謹(jǐn)性、答案完整性、邏輯專業(yè)化，通常僅使用文字表述。

同時(shí)，我們還需要了解客戶的問題類型以及需求方期望機(jī)器人能力達(dá)到的程度。

問題類型較集中的業(yè)務(wù)知識(shí)，知識(shí)庫(kù)梳理難度較小，積累一定經(jīng)驗(yàn)后，可整理出基礎(chǔ)模版，提升知識(shí)梳理速度。而當(dāng)知識(shí)點(diǎn)業(yè)務(wù)類型龐雜凌亂時(shí)，則機(jī)器人訓(xùn)練題與需求方的業(yè)務(wù)專家需要保持更緊密的溝通，在梳理知識(shí)點(diǎn)時(shí)需要消耗的時(shí)間也較多。機(jī)器人的能力高低與機(jī)器人訓(xùn)練師的訓(xùn)練量高低在一定程度上成正比。

明確了需求方的期望值，機(jī)器人訓(xùn)練師能清楚地規(guī)劃建庫(kù)進(jìn)度。同樣是辦理流程類的知識(shí)點(diǎn)，有的需求方僅期望機(jī)器人向客戶介紹簡(jiǎn)單操作流程，后續(xù)由純?nèi)斯ざ档住Ｓ械膭t需要機(jī)器人基本上能解決客戶疑難問題。在介紹規(guī)定的知識(shí)點(diǎn)中，有的只期望告知客戶完整的規(guī)定即可，并不在意內(nèi)容篇幅是否太長(zhǎng)會(huì)影響閱讀感受。有的則需要機(jī)器人的表達(dá)更精簡(jiǎn)更易懂。

第三方面清楚知識(shí)邊界，明確知識(shí)中的敏感點(diǎn)，即哪些是知識(shí)庫(kù)不能呈現(xiàn)的內(nèi)容。諸如涉及到政治敏感詞匯或與大眾價(jià)值觀相左的知識(shí)點(diǎn)，則不納入機(jī)器人知識(shí)庫(kù)，而是直接由純?nèi)斯ぬ峁┓?wù)。純?nèi)斯た梢允褂酶`活的方式應(yīng)對(duì)，以保證需求方在行業(yè)中的服務(wù)口碑。

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知識(shí)庫(kù)冷啟動(dòng)階段

機(jī)器人知識(shí)庫(kù)由目錄、主問題、子問題和答案四類內(nèi)容構(gòu)成。

形成節(jié)點(diǎn)時(shí)遵循先產(chǎn)品后渠道的原則形成節(jié)點(diǎn)，舉例：業(yè)務(wù)-XX產(chǎn)品-柜臺(tái)。在目錄建立時(shí)還應(yīng)把握清晰明了的原則，節(jié)點(diǎn)間相互獨(dú)立，避免知識(shí)纏繞。特別需要關(guān)注咨詢頻率低的問題不能輕易直接掛靠在其他主問題下，容易造成答案累贅、知識(shí)庫(kù)凌亂混淆。目錄結(jié)構(gòu)已梳理確定后，也不輕易增改，避免不同節(jié)點(diǎn)內(nèi)容有交叉。

主問題是智能知識(shí)庫(kù)的枝干。主問題根據(jù)業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行編輯、修改、總結(jié)后建立，采用通用問法，表達(dá)上精準(zhǔn)、清晰、簡(jiǎn)明。主問題提取所需的業(yè)務(wù)內(nèi)容由需求方提供，通常包括需求方FAQ、電話客服人員或文本純?nèi)斯しe累的知識(shí)，還包括行業(yè)規(guī)范準(zhǔn)則、產(chǎn)品介紹、官網(wǎng)內(nèi)容等。提取主問題后，進(jìn)一步與需求方確認(rèn)業(yè)務(wù)表述是否有偏差。在增加主問題的過(guò)程中，當(dāng)主問題增加至一定量時(shí)，建議查看對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)是否已有問答，避免重復(fù)。另一方面關(guān)注需求方傳遞業(yè)務(wù)更新信息的時(shí)效性。當(dāng)需求方專業(yè)專家眾多時(shí)，更需要確定統(tǒng)一的業(yè)務(wù)更新通知方式。

中文博大精深，同一個(gè)語(yǔ)義有不同表達(dá)方式，在不同場(chǎng)景下，更是多種多樣。明確主問題后，為每個(gè)主問題下擴(kuò)充子問題，相當(dāng)于給枝干加上葉子，葉子越濃密，樹下能遮陽(yáng)的面積更大。通常問法來(lái)自于需求方提供的客戶常用問法，包括但不限于現(xiàn)場(chǎng)客戶問法、電話客戶問法、文本純?nèi)斯た蛻魡柗ǎ?xùn)練人員加上之前其他知識(shí)庫(kù)的訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)擴(kuò)充子問題。需求方知識(shí)庫(kù)正式運(yùn)營(yíng)后，收集線上客戶新問法，增補(bǔ)進(jìn)智能知識(shí)庫(kù)。增加子問題時(shí)，保持語(yǔ)義不變的情況盡量的精簡(jiǎn)、精準(zhǔn)。另一方面，語(yǔ)義不清、多意圖語(yǔ)料有可能對(duì)其他主問題進(jìn)行干擾，導(dǎo)致線上發(fā)送出錯(cuò)，所以此類語(yǔ)料不入庫(kù)。

機(jī)器人庫(kù)答案編寫規(guī)則與FAQ不同，除了回復(fù)主問題之外，還需要考慮到算法匹配問題。在通常的算法中，主問題分值高于設(shè)定閥值時(shí)，其答案被機(jī)器自動(dòng)推送出去。不可避免存在推送錯(cuò)誤的情況。因此，答案需要描述完整，即通過(guò)答案可以看出對(duì)應(yīng)主問題是什么，避免客戶因?yàn)橥扑湾e(cuò)誤產(chǎn)生重大損失。在答案的表達(dá)上，盡量簡(jiǎn)明扼要，站在提問者角度編寫，體現(xiàn)人性化。答案在類型上分為“知識(shí)”類、聊天引導(dǎo)話術(shù)等的 “寒暄”類型，兩種類型的語(yǔ)言風(fēng)格有所區(qū)分。另外，面對(duì)文字較多的通用性內(nèi)容可采用多種樣式編輯，使答案的呈現(xiàn)更有條理。更新頻率較高的知識(shí)點(diǎn)則可考慮用網(wǎng)址或鏈接，降低知識(shí)庫(kù)維護(hù)頻率。

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智能知識(shí)庫(kù)日常運(yùn)營(yíng)

智能知識(shí)庫(kù)通過(guò)評(píng)測(cè)調(diào)優(yōu)，智能知識(shí)庫(kù)正式上線運(yùn)營(yíng)。機(jī)器人訓(xùn)練師對(duì)客戶線上問法、會(huì)話進(jìn)行標(biāo)注，增加主子問題，優(yōu)化答案。定期跑測(cè)智能知識(shí)庫(kù)，從不同維度監(jiān)測(cè)機(jī)器人匹配情況，向算法人員反饋調(diào)整意見。定期與需求方較準(zhǔn)答案的準(zhǔn)確性，定期與需求方交流運(yùn)營(yíng)中的服務(wù)流程優(yōu)化方案，同時(shí)關(guān)注客戶對(duì)機(jī)器人的評(píng)價(jià)反饋，及時(shí)做出答案調(diào)整。

小結(jié)

智能知識(shí)庫(kù)從知識(shí)的梳理、目錄框架搭建、主子問題設(shè)立再到上線運(yùn)營(yíng)，沒有完全適用所有需求方的模版，每一步都離不開探索。

AI智能技術(shù)發(fā)展到第三個(gè)階段，涌現(xiàn)了新工具和新思路，能否運(yùn)用于和如何運(yùn)用于商業(yè)銀行智能知識(shí)庫(kù)所屬的場(chǎng)景，正是我們需要繼續(xù)思考的。