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支付宝智能新如何做到猜你所想？
无论是在网页还是手机应用端,支付宝用户都可能都经历过这样的场景：遇到问题正想提问,打开“我的”就看到答案了,好像心有灵犀一般.
智能会“未问先答”,这感觉很奇妙！一些用户甚至会觉得,我还没想好怎么提问,它就把我要的答案给我了,这是怎么做到的？
当用户点开“我的”时,系统会自动“猜”出他可能会有疑问的几个问题供选择.这里一部分是常见问题,而更精准的部分,是通过智能运营的方式,把业务问题转化为算法,基于用户使用的服务、时长、行为等变量综合抽取出的个性化疑问点.
简单地说,智能有一个心脏一样的运转中枢,通过智能方式与用户进行服务交互,并通过这个运转中枢,找到用户需要的服务解决方案.在这样不断重复的过程中,智能会形成一个深度学习闭环,不断加深语义理解的学习、知识结构化的学习,形成从被动接受指令到主动挖掘问题的能力.
因为这种不断持续的学习能力,让智能“能说会道”,还能变得越来越“懂你的心意”,为用户提供了一种更主动、高效的服务方式.
智能产品的运营从2015年开始到现在,随着学习能力的不断深化,智能越来越成熟地应用到各类服务场景之中.2017年双11期间,已经有96%的支付宝远程客户服务是由智能完成的,单日服务总量超过500万人次,如果仅仅依靠人工,是不敢想象的.在这个过程中,我们越来越发现智能的价值不只是简单地补充人工,它应该是一种更好的提升用户服务体验的方式.
蚂蚁金服客户服务与权益保障事业部智能运营中心的资深运营专家刘学亮说：“我们要用平等的服务覆盖每一个人,这里的平等,绝不是相同的意思,而是通过智能的手段对用户进行分层,选择每个人最适合、最快速、最有效的服务方式,真正做到“千人千面”.现在‘’人工智能‘’的概念很火,但什么是人工智能？我觉得能够跟用户心有灵犀的智能技术,才是真正的人工智能！今年刚好是双十一的第十年,过去十年支付宝不断升级人工智能系统,变的是技术的革新,但不变的是有温度的服务.”
猜你所想背后是蚂蚁金服正在努力打造的“智慧大脑”
把智能数据分析技术和客户服务链接起来,为服务提供大脑的思维,用更全面和理性的方式去帮助客户和企业提升整体效能、预判及预防可能出现的问题并提供解决方案参考,这就是蚂蚁金服目前正在努力打造的“智慧大脑”.
智慧大脑最重要的特性,就是具有感知、思维和判断的能力.
目前智能数据分析能力在领域的实际应用水平,基本上还是辅助性的,比如,遇到问题、或者有了需求,让数据提供一个报告作为参考,也即运营驱动数据分析.而蚂蚁金服客户服务与权益保障事业部,智能运营中心高级数据分析专家吴可嘉认为,更具效能的方式应该是反过来的,是用智能的数据分析能力去更主动地驱动服务运营的效能提升.
他说：“领域的数据分析能力应用,首先,它应该起到一个中枢的作用,把所有的产品、用户等等全部连接在一起,帮助我们站在一个整体上去看问题,带给我们更多维度的分析思考和帮助；然后,就是通过智能分析去预判/判定问题,并提供数据分析解决方案的系统性能力.有了这种“预判/判定+解决方案”的能力,也就是我们说的‘’智慧大脑‘’,就可以把传统的‘’1个问题、1个数据BI人员、1份报告‘’式数据分析使用形态,变成一种更主动的、更有效率的方式,帮助企业服务实现多个场景下数据分析工作的‘无人驾驶’.”
举个蚂蚁金服常见的工作场景下的例子.
话务预测作为呼叫中心人力招聘、人员排班、现场调度的直接参考依据,是有效保障接通、避免人力浪费的重要基础.在业务变化快、影响因素多的背景下,如何做好预测,一直以来都是困扰整个呼叫中心行业的难题.
通过反复积累,蚂蚁金服通过使用智能数据分析能力,和产品、技术团队共同打造出一套预测总体话务的解决方案.这套解决方案,通过“融合模型+流程合作机制”,结合AI算法技术和专家经验,打通事件、预测、评审、复盘等整套流程,大幅提升了预测效率、稳定性及准确率.
同样的应用场景还有IVR语音服务.
通过搭建一套以IVR求助成本指数为核心体验量化指标的体验数据化运营体系,实现用户每一次来访的体验量化、体验问题环节定位及影响权重确定,有效指导IVR链路优化及业务核心KPI指标的达成.在“智慧大脑”的驱动下,IVR的体验运营效率由之前的天为单位,降为小时单位,平均效率提升10倍左右.
智能数据分析技术的发展真的是飞速的.据吴可嘉介绍,三年前,“智慧大脑”还是当时在Facebook提出的一个概念,现在已经活跃地应用在日常的各种工作场景中了.
吴可嘉表示：“今年刚好是双十一的第十年,过去十年支付宝不断升级人工智能系统,对大家的权益十年守护如一.希望‘智慧大脑’未来能在领域中,转化为更多的行动力,身体力行的提升行业的服务效能和用户体验.”
有了技术,那才叫“有温度的”
几乎每家公司都要求自己的做有温度的服务,但“温度”是一个抽象的概念,如果没有技术上的突破去支持,这句话就只能停留在口号上.
拿健康险来说,现在支付宝每天要处理上万个保险理赔申请.按照行业惯例,像这样的健康险理赔,从提交资料到理赔款到账,一般需要2-3天的时间,复杂的话甚至7-8天,因为客户提交的这些挂号单、病历、等等都需要人一张张去审核,想快也快不起来.
但是从消费者的角度去想,最好是我把资料给你,你也能马上把钱给我.很骄傲的是,这个在过去被认为不可能做到的事,支付宝做到了.
现在,消费者只需要将理赔材料拍照上传,如果没有问题,这边刚发送完成,那边可能马上就收到支付宝的理赔到账通知了.
对此,客户甚至会产生一种错觉：别说审核了,你们是不是连看都没看就把钱付了？当然不是,审核是必须的,只不过现在是人工智能来做这项工作.
现在, AI的技术能力就好像给装上了一双“慧眼”,可以将识别、审核的处理时长,从原来的49小时大幅缩减至“秒级”.
谁都知道机器处理海量信息的速度上比人更有优势,但投入到像保险理赔这样,对准确性、可靠性要求非常高的应用中并不是想象的那么简单.
首先,消费者提交的是“图片”而不是“文字”.还是拿健康险举例,每家医院打印的单据都是五花八门的,再加上用户拍照的角度、光线也不可能做到规范、统一,要把这些图片里面的文字准确地识别出来,完成信息提取,需要一双“慧眼”,这就是支付宝的OCR注图像识别技术.
如果你觉得它只是一个图形转文字的工具,那你就错了.它不仅要“认识”这些图片里的文字,还要“知道”这些文字的内容,把需要的信息提取出来,最重要的是,它还能“辨别”这些材料的真伪.
这也是很多人担心的问题,有人用假材料骗保怎么办？不要小看这双AI的“慧眼”,想在它眼底下作假是不太可能的.现在支付宝的审核准确率已经做到了99.99%.
把最先进的技术用在上,这在很多企业是不可想象的事.你跟消费者说保险理赔的程序、周期,消费者也能理解,但谁来理解消费者的心情呢？
保险的意义除了保障,还有救急,如果这个钱是等着急用的,迟一天、一小时、一分钟,甚至一秒钟,都可能毫无意义了.蚂蚁金服客户服务与权益保障事业部智能运营中心运营专家常晓娇说：“我们的使命是让每一个用户、每一个家庭都有保障,如果没有速度,我们拿什么来保障？我觉得对来说,速度,就是一种温度.蚂蚁金服有句话叫“荣耀存于心而非流于形”,技术不是拿来炫耀的,它就应该实实在在地用在客户服务上.有时候我们的系统会识别出来一些和理赔无关的文字,那是我们的客户在单据上的留言,说：’谢谢你,支付宝！’我觉得我在做一件有温度的事.”
注：OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition),是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术.
如何做论文范文结:
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1、论文目录怎么做
4、做人和处世杂志