一、樂言科技智能技術平台背景
我們先來談談人工智能的進階。計算智能，相對來說規則比較簡單。感覺智能，比如語音識别、人臉識别，比計算智能要難一些。但認知智能是最難的，因為認知智能更多是跟人打交道，模拟人類思考，需要做一些推理，是以更有挑戰性。認知智能可以賦能和輔助人類的知識工作，能夠應用到更多場景。
在衆多行業中，電商客戶服務，是人工智能很好的落地應用場景。
從去年疫情開始，線上的交易越來越多，線上客服也越來越重要。電商客服比較特殊，不僅承擔着售後服務工作，還承擔着重要的售前銷售型任務，對成交和店鋪排名都有重要的影響。同時客服人力成本逐年增加，客服招聘也逐年變難，且客服的服務水準參差不齊，一個優秀客服和普通客服的銷售轉化率可能相差不止一倍。在電商客服領域，可以提升服務的場景有很多，而AI技術可以發揮建設性的作用。
AI技術從實驗室走到産業落地，這中間存在極大挑戰。AI在場景落地一般要克服這些問題：比如領域感覺，高精準度，快速學習适應業務場景的多變，還有根據拿到的回報主動學習等等。具體怎麼做？比如在領域感覺方面，我們的政策是用知識圖譜的方式，把該領域的知識描述出來，喂到機器學習的算法裡；在高精準度方面，我們專門為場景結合知識圖譜去定制準确率99%以上的算法，然後用深度學習做快速疊代。整個過程，我們形成了資料到資訊，到知識，再到智慧的場景。
二、樂言科技智能技術平台介紹
樂言科技是國内領先的認知智能科技公司，如圖是我們公司的技術棧。在電商領域，智能客服、營銷推薦、售後服務、使用者營運等等業務，都用一個統一的認知智能接口，核心算法是一樣的。底層基石是一個知識圖譜的解決方案，端到端地從資料的清洗、收集、模組化，将各種各樣結構化和非結構化的資料整合進來，資料知識圖譜化、結構化之後，機器就能處理了。主要的一些子產品包括語言認知（語義了解）、深度問答等。在語言認知這塊，拿開源算法跑出來的模型距離商用要求還是非常遠的，這一塊我們結合領域知識和深度學習做了大量工作，開發了一個準确率特别高的高精度算法模型；第二個是深度問答，不是簡單的用FAQ範式做問答，機器人對問題的了解同樣需要在領域知識裡做大量的工作。第三是多輪對話聊天技術，然後是智能推薦技術。
我們的方案經過多年打磨，從技術特點上，我們做到了“快，少，準，精，省“，“快”是指我們為行業建立全量知識圖譜的建構周期從月級别縮短到天級别。比如上海舉辦的世界人工智能大會，我們從接到研發會議小秘書的任務到上線隻花了短短兩周時間，能這麼快上線，是因為我們知識模組化的時間非常短，基于知識模組化去建構一個問答系統速度也就快了。基于我們的算法，對于資料的依賴性會大大降低，減少2~3個數量級；準确率從85%提升到99%，真正達到商用要求；更多行業知識點來支援語言了解和精準問答做到精；回報收集加上自動達标和稽核，标注量減少70%以上。
我們從16年開始做電商客服機器人，也是第一家以拟人的方式做智能客服機器人的公司。我們現線上上每天接待一千多萬人，但是對于大量消費者，他們可能并不會感覺到與之對話的客服是機器人，因為機器人可以做到回答準确且有溫度。從商家角度來說它做到了開源節流，且使用者服務體驗好：節流方面，商家使用機器人後日常可以節省40%，大促節省得更多，而且一個機器人一年的成本是人工客服的10%；開源方面，客服機器人回答更好更準确，消費決策更容易更快速，GMV普遍增長5%~10%，再加上一些營銷的能力，GMV有進一步的成長；體驗上來說，客服的平響時間減少，消費者體驗好。
我們根據消費者的行為路徑與生命周期，對客戶服務節點進行了全鍊路拆分，我們去看AI在每個場景下要解決什麼問題。如圖有很多子產品。比如售前咨詢、提醒下單、物流提醒、售後退換貨等等。隻有把每個環節都做好了，才能真正做到開源節流。我們的解決方案平均幫助整店GMV額外提升 15%，客服成本整體節省 60%。
接下來聊聊我們服務過的店鋪，商家們都非常優秀，我們做了一些添磚加瓦的工作。唐獅旗艦店是樂言科技的共創商家之一，在2016年的時候整個電商行業的客戶服務水準，從現在的标準來看，是比較原始粗曠的，當時店鋪平均響應時間有120秒，17、18年我們介入服務後，通過人機協同的模式快速将平響縮短到了40秒，客服人均接待量也大大提升了。做到了節流，也要幫商家開源，提升使用者服務體驗，我們通過高維人機協同、智能質檢，根據商家定制化需求、偏營銷的需求開發功能等等，幫助商家做到了咨詢和營銷的銷售額的大幅提升，DSR提升，到了2019年，店鋪的平均響應時間達到了19秒，75%的售前工作都是由機器人來完成。
第二個店鋪也比較典型，叫ITIB，是今年6.18女裝類目的黑馬，直播是該店鋪的主要帶貨方式。現在日常銷售中直播的突發流量是越來越多了，這家店做到了極緻。在今年上海時裝秀的釋出會上跟薇娅有一個聯合活動，短短四個小時，咨詢量有12萬人。對于一個幾十人的客服團隊來說，是很難應對的，樂言科技智能客服機器人完全獨立接待超 4萬人，其餘8萬機器人也回答了大部分問題，少量交給人工。随着機器人的介入，突發流量得到了很好的解決。
三、樂言科技智能技術平台更新
在電商服務這塊，不同類目的商家，客服要面對的挑戰差異也很大。提升AI技術能力讓更多商家享受到AI的便利是我們一直在追求的目标。為了進一步提升産品性能與業務能力，促進全鍊路數智化更新為商家創造更大的價值，我們跟阿裡店小蜜展開了全面合作，雙方的AI技術算法、業務場景服務邏輯進行了深度的融合共創，對産品問答能力、全鍊路營銷能力、場景細化能力等方面全面更新。
樂語助人店小蜜合作版AI能力、産品性能更強大，可以服務更多類型的客戶，在商家實際應用中也取得了很好的效果。舉個例子，我們服務的家居清潔類目頭部品牌寶家潔，店鋪SKU繁多，上新速度快，咨詢量非常大。近一年來，樂言科技智能機器人自主接待服務的客戶超過257萬人次，問題回複率超過75%，詢單挽回的轉化金額超過2182萬元，給店鋪創造了商業價值的提升。
在整個服務過程中，我們接觸到大量真實消費者，沉澱了很多使用者洞察，包括使用者行為，購買行為和使用者的基本資訊，智能客服機器人可以更了解買家，做到更精準的智能推薦，在服務過程中有效為商家提升GMV。
智能推薦分多種推薦場景，不同推薦環節需要做的動作也是不一樣的，比如AI智能選品，商品智能過濾等。我們的智能推薦系統可以針對不同使用者，不同場景，選擇合适的産品，模拟金牌客服推薦商品的判斷邏輯，使推薦更加智能化。
商家要做整個消費者生命周期的管理，推薦隻是一方面，對于新客來說，目的是要讓他下單，首購之後要複購，複購之後要提高客單價，對于流失客戶進行挽回。對于不同的場景，我們逐漸形成了從服務到營銷，再做整個消費者生命周期的管理方案。
這裡舉一個網紅服裝店的例子，商品更新疊代速度特别快，我們通過整個消費者生命周期的管理，一年幫他們清了5000多萬的貨款。
經過電商行業多年的深耕，我們将使用者洞察反哺到投放鍊路，推出了智能廣告投放系統「輕索」。
商家如何在超級推薦裡面競争到比較好的流量，一個是需要對定向有深刻的認知，另外也需要對店鋪人群、商品有比較好的研究，我們結合這方面的知識去研發了輕索的分析引擎。輕索具備挖掘商品屬性，自動學習定向、智能投放等功能，根據店鋪特點和需求實時投放調優，以更具成本效益的方式擷取流量，提升店鋪投放ROI與GMV。
我們合作的一家家居服類目店鋪，客單價40~50，之前人工投放ROI是3.64。然後用了我們智能投放軟體輕索之後，整店ROI提升至5.22，較使用前提升43%，流量擴圈效應也很明顯。
樂言科技從客戶服務做為出發點，從咨詢的環節切入，對使用者生命周期做了全流程的資料洞察沉澱，從使用者畫像定位、流量擷取、使用者進店後的服務接待、完成購買後的持續營運等環節出發，研發了一套實作全流程資料閉環的AI數智化服務營銷解決方案，每個環節有對應的AI智能産品去解決商家的需求。現在可以看到，商家開店已經從手工營運的方式變成機器輔助全流程去做精準智能的管理，用AI智能極緻放大人效，高效助力戰略落地。
AI引領着新的電商服務時代到來。