電影《Her》講述了一個宅男愛上客服機器人的故事。男主想要與客服機器人産生更多互動，就試着教它學習複雜的人類情感，希望客服機器人能愛上自己，實作真正有品質的溝通。
人類期待機器人也能具備性格和感情，與人類産生平等對話。然而，盡管服務型機器人的語音識别水準已經超越人類，但在情感互動方面卻并無突破。
今年6月，度小滿金融的智能機器人客服正式上線，希望可以通過強大的技術打造出更有溝通力的溫暖智能客服。
機器人新時代
人機對話有溫度
據了解，結合金融特定的場景需求，度小滿機器人已經應用到了新客申請流失召回、老客營運、貸後管理、使用者線上咨詢等多個環節。
“目前，度小滿機器人的準确率在90%左右。”度小滿金融智能機器人相關負責人介紹說，“ 1個機器人約等于3個人工客服。我們線上一共部署了近2000個機器人，可以充分滿足客服業務需求。”
機器人不僅能替代人工客服的工作，還具備了人的熱情和溫度。度小滿機器人在撥通使用者電話後，會“像人一樣”流暢地溝通、快速地響應，為使用者提供貼心服務。
然而，看似簡單的一問一答，背後卻需要強大的AI技術作為支撐，涵蓋自然語言處理、資料挖掘、語音識别、圖像識别、機器學習等多個領域，是基于文本、語音和視覺統一模組化的深入互動。
語音識别能力+自然語言了解能力是度小滿機器人強大的技術抓手。
“基于語音技術能力，度小滿機器人通過ASR實作語音資料流實時轉化為文本文字，再通過TTS實作文本文字實時轉化生成語音資料流，保證人機對話的整體流暢度。”上述負責人表示。
然而，流暢對話對于機器人來說遠遠不夠，精準了解使用者需求，為使用者快速解決問題，讓人機對話有溫度，才是考驗機器人技術的關鍵。
自然語音了解能力是機器人的大腦核心。度小滿機器人基于自然語言了解深度學習架構，實作了對使用者說話的文本文字意圖識别。不論是使用者直接問，可以貸多少錢，還是使用者表述得較為複雜，度小滿機器人都可以通過系統實時識别出使用者詢問産品的額度意圖。
同時，當度小滿機器人聽到并識别出使用者的真正意圖後，需要快速做出回複内容的決策，這個決策能力依賴每個應用場景預先提煉出的互動決策系統。
上述負責人舉了一個簡單的例子，當使用者詢問APP如何操作時，機器人在互動決策系統中找到上下文相關對應的答案，通過技術合成語音後發送給使用者。這其中，每個具體應用場景裡的互動系統都是不同的，根據實際情況會配置多個決策系統，決策系統越完善，就越能夠更好解答使用者問題。
與此同時，隻為自己的使用者做好服務，已經不再是業内關注的焦點。未來，如何為整個金融機構的諸多業務提供幫助成為了行業内對智能機器人客服的最新期待。
規避人工負面情緒
為使用者比對最佳機器人
金融場景裡的使用者需求各異，問題開放程度較高，如何為使用者提供更有品質的服務，是業内思考的核心。
經過持續的運作，度小滿機器人給出的答案是，比人工客服更懂使用者。簡單說，度小滿機器人可以針對使用者個人的實際情況給出最貼心的答案。
山東姑娘劉微晶想開一間咖啡館，浏覽了度小滿相關頁面後，就接到了度小滿機器人的電話。電話中，度小滿機器人結合情況給出了合理的信貸額度，幫助她緩解了資金壓力，讓她離自己的夢想又近了一步。
依托強大的大資料技術，度小滿通過精準的使用者畫像，提前識别出使用者的潛在需求和問題，做好預判和準備工作，比對能夠解答相關問題的機器人，為使用者提供精準的答案。
溝通帶來了安全感、愉悅感和被需要感，是一切情感的起點，也是建立信任的基礎。
“我們希望通過使用者畫像，讓度小滿機器人與使用者産生更多信任的溝通。使用者畫像通過機器學習模型實作，包括使用者問題預測模型、使用者需求響應模型、使用者還款風險預測模型等等，這些模型使機器人能夠更充分的了解使用者，進而在人機對話過程中更好地滿足使用者需求和體驗。”上述負責人表示。
難得的是，智能機器人具備了人類的溫度和個性，卻不會帶有人類的負面情緒，撥出的每一通電話都帶着真誠和熱情，保證通話過程中的對話品質，同時，也降低了高額的人力成本。
深夜的持續優化
機器人訓練師
在這些生動的度小滿機器人背後，還隐藏着一群同樣有趣的人類，他們被稱為機器人訓練師。
何為機器人訓練師，簡單說就是機器人的教導處主任。他們把對話中機器人無法回答的失敗案例标注出來，再将修正的資料添加到使用者意圖了解的模型中，讓度小滿機器人再次進行學習，提升其解決使用者問題的準确率。
“為了保證度小滿機器人的工作品質，很多更新上線的測試都需要在機器人下班後完成，加班到淩晨是常事的。”度小滿機器人訓練師表示。
通過機器人訓練師的測試，度小滿所有的機器人都通過訓練并保證持續的調優，不存在違規問題，對使用者體驗進行了充分保障。
事實上，人工智能不隻是技術概念，也不僅僅是秀出酷炫産品供人類自娛自樂，而是應該讓它真正發揮出價值。
未來，度小滿的智能機器人将繼續精進，實作從”鹦鹉學舌” 的模仿行為，進化到”烏鴉喝水” 的自主行為，讓機器人含括了感覺、認知、推理、學習和執行等多個能力，這也是度小滿機器人朝想象力、創造力更高層次的進階。
“未來，我們希望度小滿機器人優化深度學習，通過算法将準确率提升到95%，實作機器人話術的自動學習與生成，讓機器人晉升為問不倒的進階業務話務員” 。上述負責人期待地說。
*以上圖檔來源于網絡
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