在金融行业，智能客服机器人是否能提供「让人有安全感」的服务？
在人工智能带来显著效率提升的工作岗位里，传统人工客服显然是最容易被「革命」的那个行业。
根据 Gartner 的调查数据显示，全球 89% 的公司主要竞争领域就在客户体验，同时 Gartner 还预测，随着企业想方设法提高客户满意度和降低运营成本，2019 年智能客服机器人的使用量将增至三倍。
在经历劳动密集型产业转型期的中国，这一趋势或许会更加显著。不过，在和你的「钱袋子」密切相关的金融行业，智能客服机器人是否能提供「让人有安全感」的服务？
在这个领域最先试水的是一批金融科技公司，其中蚂蚁金服的尝试在于，推出一套背后以深度学习等机器算法和大数据分析为基础的智能客服系统「小蚂答」，同时以人工服务为辅助，来满足未来「大规模用户的个性化需求」。
小蚂答的诞生
小蚂答正式上线于 2017 年初，但它的雏形从 2014 年开始就在蚂蚁金服内部酝酿。
那时正值支付宝业务和用户急速扩张的时期，每天都大量用户涌入平台并且产生大量需求和问题，支付宝传统电话客服和线上客服瞬间承受了巨大的压力。根据蚂蚁金服智能运营中心高级产品专家子孟回忆：「支付宝流量高峰的时候，有很多客服电话根本'接不起来』，服务质量是跟不上的。」
对于庞大的金融服务体系来说，客服一直是个重要但琐碎的工种。当时，蚂蚁金服内部曾经尝试通过分析积累的数据，推出过智能语音客服的解决方案。但当时无论是语音技术的发展程度，还是用户的语音交互习惯都不成熟，这个方向最终被搁置。
而从 2015 年开始，支付宝开始从深度学习算法、知识图谱等方面入手构建这个智能客服机器人体系。在这个过程中，人和机器的交互数据不断被积累刷新，人机对话过程中的误判和失误则逐渐降低，小蚂答能够「回答」的问题越来越多。
而小蚂答能解决的问题是什么？从最基础的功能出发，它可以为用户解答「余额宝是什么」、「如何开通花呗」等简单的业务咨询，即便这些询问有时会十分模糊，也可以通过多轮对话解决个性化需求；而与此同时，小蚂答背后的系统还可以通过用户的行为轨迹、个性化向推断和猜测用户有可能提出的问题并给出答案。
此前，根据蚂蚁金服首席数据科学家漆远透露，目前支付宝智能客服的自助率已经到了 96%～97%，智能客服的解决率达到 78%，比人工客服的解决率还高出了 3 个百分点。而根据子孟透露，在双十一等流量爆发的场景下，智能客服系统的应用能够节省一半以上的人力。
打造一个开放的智能客服系统
支撑这个小蚂答运转的，是蚂蚁金服构建的一套人工智能体系：除了深度学习等算法，这个体系还包括正在构建的专家系统、知识图谱以及对用户问题的判断系统。这一体系每天都被千万日活产生的数据喂养，并且「学习」新的能力。
所以，子孟强调小蚂答并不是一个简单具备对话功能的客服机器人，而是一整套智能客服体系。目前，这一体系还在尝试更多的可能性，几年前因技术不成熟而被「搁置」的语音交互方式有可能被重新应用，但如何融合语音客服服务，在什么样的场景下提供这样的服务，关键还是要看「用户的需求和习惯」。
不过，落实到服务质量和用户体验上，机器似乎还不能完美的解决所有问题。尽管智能客服的问题解决能力还在逐渐提高，但目前在客服服务这个环节上，人类还不能缺席。
一个显而易见的问题是，当涉及到用户「财产安全」的紧急需求产生时，人工的客服方式或许依然能为用户带来更好的体验。「问题解决方案最终还是要看用户诉求的紧急程度，比如因为遭受诈骗而造成财务损失的用户，最需要的还是人类的帮助和关怀，而不是冷冰冰的机器。」子孟表示。
但一个大趋势是，技术的大规模应用肯定能带来效率的提升和成本的下降，这对于面临市场转折点的传统金融市场同样重要。目前，小码答作为智能客服解决方案，正在通过蚂蚁金服搭建的金融智能平台将能力输出给更多金融场景和合作伙伴。
现在已经有接近 120 家客户开始使用这套智能客服系统中的能力，其中大部分是保险、银行等与金融强相关的场景。而这些场景对客服升级的需求不同，「有的是需要客户机器人，有的需要语音导航。」子孟表示。而蚂蚁金服副总裁，首席数据科学家漆远则在此前承诺，在整个金融智能平台上，「技术成熟一个就开放一个」。
而这些技术落实到小蚂答及其背后的智能客服系统身上，实际上解决的是「如何大规模服务客户的个性化需求」的问题，子孟表示随着技术的成熟和产品方面的探索，这个目标一定能够实现并且产生价值，但和人工智能在各个行业的探索进程一样，「我们需要给予技术和行业足够的耐心。」
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