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考拉客服體系的3大智能化業務模塊

考拉是當前非常火爆的跨境電商平臺。當下消費者的行為有著全球化、多元化、品質化的趨勢，考拉的業務場景龐大且復雜，這就考驗著網易考拉的服務能力，考拉的智能客服系統也就逐步成為了焦點。

那么問題就來了：

第 1 個問題：
網易考拉智能客服體系是什么樣的？

第 2 個問題：
作為一個類目眾多，同時管理自營業務以及工廠店，并且涉及到大量跨境貿易的綜合性平臺電商，網易考拉的智能客服系統是如何構建以及展開的？背后涉及的核心技術又有哪些呢？

第 3 個問題：
考拉的智能客服系統又是如何與客服部門聯合作戰，進一步提升合作效能的？？

今天就跟隨網易七魚，一起走入網易考拉智能客服系統的故事。

事實上，網易考拉智能服務體系不僅僅包含智能客服系統，還包含智能定價、智能決策、智慧物流等系列落地產品。而網易考拉智能客服體系從0開始起步，到2018年已經達到了1000人以上規模的人工客服團隊，并預期在2019年達到2000人以上的團隊規模。隨著業務量的極速提升，傳統人力密集型的客服方式已經無法滿足整體業務發展。以考拉雙十一舉例，消費者服務和商家服務都面臨著當天服務量井噴的情況。人力擴容的的方式，包括自營客服、外包客服的服務模式，已經不再適應當下的業務發展，只能面對AI的顛覆和改變。

智能人機交互與人工服務相結合的模式才是未來真正的服務模式。機器通過智能化技術處理掉絕大部分的簡單、重復的可識別處理的問題，機器解決不了的問題再流向人工，讓人提供更有溫度也更加專業的服務。智能與人工相結合的模式能夠進一步提升用戶使用體驗。

最初，為了快速上線客服系統，網易考拉調用的是網易最擅長的游戲業務線的客服體系。

雖然在初期支撐了業務上線動作，但是游戲與電商客服的業務場景差異是巨大的。以最簡單的稱呼舉例，游戲業務無論是前臺頁面或者后臺的流程控制，對自己用戶的標準稱呼話術為“玩家”，而電商都一般會稱呼為“客戶”，場景的差異非常明顯。于是到了2016年，由于業務發展訴求以及行業深度定制化的訴求，網易考拉的智能客服系統完全切換到了行業定制化程度更高的產品上，這使考拉的客服問題解決率有了大幅度提升，并與考拉業務場景與數據深度耦合。

目前考拉機器客服與人工客服的問題解決量比例約為5:5，而一個全新客服人員的培訓上崗時間為2周。

3大業務模塊 2大指標

我們先來說一說三大業務模塊。

模塊1：智能機器人

首先是智能機器人模塊，這包含了機器人回答標準問題以及機器人輔助人工服務。機器人能夠進一步提升效率。

什么是考拉智能客服體系的核心？

答案必然是機器人。

而智能客服機器人最核心的是算法以及知識庫。

人工客服的工作時間和工作效率是有限的，而在算法的世界里，機器能力沒有邊界。

考拉內部一個全新客服人員的培訓上崗時間是2周，智能客服機器人首先依附于機器學習和數據沉淀解讀能力，通過智能化技術處理掉絕大部分簡單、重復的可識別處理的問題，解決不了的問題再流向人工，讓人提供更有溫度也更加專業的服務。

考拉用戶的問題包括了從售前咨詢、認知到售后服務，通過數據反饋行為，考拉行成了全閉環的服務+營銷路徑。而機器人會針對細分領域進行針對性的深度學習和數據沉淀。

上文中提到的各大智能業務模塊背后的核心部分依然是NLP，也就是自然語言處理技術，以及機器人深度學習的能力。

從能力角度來看，考拉整套的智能客服系統從被動變為主動，更多聚集于三要素: 時間，人物，方式，讓考拉用戶第一時間得到服務響應，讓客戶在任何地點都能獲得服務，從售后到售前延伸服務內涵。

機器人的深度學習，以及考拉在人機交互、主動詢問等智能化領域積累的實踐經驗，這些都能夠應用于用戶未來意圖預測、智能分流等項目，這為考拉提升了客服工作效率，同時也降低人力成本，提升客戶體驗。

模塊2：智能分流

第二大模塊是智能分流。智能分流包含機器人分流和人工分流。

先來說說機器人分流。考拉客服機器人會對客服機器人進行細分，例如美妝類目定制機器人，pop商家客服機器人，售后服務機器人，還有針對特殊用戶——黑卡用戶的客服機器人等等。同時也針對用戶不同的問題解決需求進行拆分。

舉個簡單例子，在考拉平臺上，國內的貿易與跨境貿易就有極大不同，單從物流方式來看，一般國內的貿易是次日達或者當日達。跨境貿易則完全不同，從海關過境起至少半個月。遇到特殊時期，例如每年黑五時期，可能物流時間會長達一個月。針對詢問物流時效類問題的用戶，考拉就會在前期做智能分流措施，針對不同場景分流，提升機器人核心解決率和解決量，節約用戶來回咨詢的時間。

再來說說人工分流。人工分流，也就是對人工客服的工作進行分流，例如根據用戶畫像，再結合客服畫像，系統進行綜合評估后智能分流。比如，針對一個高頻次購買美妝用品，并經常投訴的用戶，在服務初始系統就會安排擅長溝通并具有美妝類目經驗的客服人員進行服務溝通。

模塊3：智能輔助決策

再來說說第三個模塊，智能輔助決策，這里用到的是輔助業務審核系統。

目前考拉全業務類單據需要客服人工處理，舉個簡單例子，用戶申請售后，提供相關單據后需要專業客服人員進行仲裁判斷。一旦涉及到人工審核就需要非常多的信息做判斷。考拉智能輔助決策系統會提供詳盡的舉證標準以及規則判斷依據來輔助人工的判斷。

目前，考拉也嘗試逐步對用戶進行“不一樣”的分層服務。簡單來說就是質量越好的客戶就能獲得更優質的服務。過往電商平臺對用戶賬號體系的分層一般是用金額來做等級區分，但根據用戶對平臺金額貢獻的大小來區分，這樣做對嗎？現實中的情況會更復雜一些：幾乎所有的電商平臺都存在用戶惡意使用的情況，例如拒收、買好退次、買多退少、自體損壞后退款、甚至最嚴重的情況，買真退假。這是人性，不可能避免。

所以如果純以用戶購買金額分級，并不是客觀有效的。考拉在用戶分級時，事實上參照了三套標準，金額層級、誠信層級以及最底層交互層面的數據分析，三者結合后才做用戶服務的分級判斷。

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