AI賦能電商新模式的探究

摘 要：在信息機制式處理系統(tǒng)規(guī)模化發(fā)展的前提下，智能客服系統(tǒng)應(yīng)時而生。智能客服結(jié)合了語音識別和自然語言處理等技術(shù)，適用于大規(guī)模的資源處理，能夠?qū)崿F(xiàn)自動問答、推理和情感分析。本文基于“AI+電商”新趨勢下展開電商智能客服新模式的探討，旨在為高效開展客服服務(wù)尋找新方式。

關(guān)鍵詞：AI;電商;智能客服

Abstract：Under the premise of the large-scale development of information machine processing system，intelligent customer service system should be born.Intelligent customer service combines speech recognition，natural language processing，and knowledge management for large-scale resource processing，enabling automatic question and answer，reasoning，and emotional analysis.Based on the new trend of "AI+ e-commerce"，this paper discusses the new mode of e-commerce intelligent customer service，aiming to find a new way to efficiently carry out customer service.

Key words：AI;Electricity;Intelligent customer service

1 研究背景

1.1 時代背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)的誕生，有一部分人抓住了時代的機遇，故而產(chǎn)生了淘寶、京東、拼多多等大型電商網(wǎng)站，而這些電商平臺幾乎改變了中國民眾大大小小的生活方式，隨著電商行業(yè)的逐漸成熟，勢必需要一份強而有力的浪潮涌入，據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，全球人工智能市場已達爆發(fā)前夜，中國企業(yè)智能客服市場規(guī)?？蛇_萬億，目前智能客服已有4000億市場規(guī)模，未來五年將發(fā)展為萬億級市場規(guī)模，并且智能客服系統(tǒng)將占70%。中國企業(yè)智能服務(wù)市場需求亟待專業(yè)的AI技術(shù)和方案供應(yīng)商來滿足，市場潛力巨大[1]。人工智能可以從交互方式等多種角度推動電商服務(wù)新模式的誕生。不難想象，人工智能的發(fā)展將是打破電商行業(yè)瓶頸期的有力之手。

1.2 “AI+”發(fā)展趨勢

人工智能（Artificial intelligence，簡稱“AI”）是繼互聯(lián)網(wǎng)之后崛起的生力軍。早在1956年“AI”概念被約翰·麥卡錫提出;70年代的“專家系統(tǒng)”引起人們廣泛關(guān)注;再到1997年“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋大師以及2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石。這些發(fā)展歷程大概可以歸納出AI的發(fā)展經(jīng)歷了以下三個階段：計算智能、感知智能、認(rèn)知智能?？偟陌l(fā)展趨勢是由簡到繁，即從“機器智能”到“人工智能”。AI+電商的發(fā)展趨勢是可觀的。這是我國“搶占信息化制高點，增加國際話語權(quán)”的重要舉措，也是電商事業(yè)融入國際交流渠道的重要表現(xiàn)[2]。

2 AI+電商的關(guān)鍵技術(shù)

智能客服就是在傳統(tǒng)的客服系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合人工智能技術(shù)（語音識別、自然語言處理、知識圖譜等），來促進客戶服務(wù)自動化和客服管理工作智能化的客服系統(tǒng)。有調(diào)查顯示，92%的受訪者使用過智能客服，其中14%的受訪者覺得目前智能客服的應(yīng)用已比較普遍。目前已有的智能客服應(yīng)用場景種類很多，涉及衣、食、住、行、樂、康等各個方面，比如銀行、醫(yī)院、商場、高鐵、電力和旅游景點等場景都有涉及[3][4]。智能客服系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)也在近年來得到了攻克，電商行業(yè)是中國近年來新興產(chǎn)業(yè)，具有覆蓋廣、數(shù)據(jù)量大等特點，AI+電商的結(jié)合，將有助于推進人工智能技術(shù)的落地化、同時讓電商行業(yè)豐富起來。

2.1 語音識別

在語音識別技術(shù)領(lǐng)域，首先利用技術(shù)進行語音識別，再對自然語言進行處理，繪制知識圖譜，從而對語句語義進行情感分析，目前語音識別技術(shù)有在往語義的情感分析挖掘方面發(fā)展的趨勢。

語音識別是讓機器通過識別和理解把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù)，由于語音具有良好的交互性，它已成為人機交互科學(xué)中的關(guān)鍵技術(shù)。特別是2010年以來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN）的應(yīng)用推動了語音識別技術(shù)的發(fā)展，相比使用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的系統(tǒng)取得了巨大的進步。識別率的提升加速了語音實用化的步伐，也使得語音類的應(yīng)用如春筍般涌現(xiàn)。

計算機語音識別過程與人的語音識別過程基本相同。目前，核心語音識別技術(shù)是基于統(tǒng)計模式識別的基本理論。自提取語音特征的目的是從聲波形式中提取一系列語音特征。信號處理和隔離功能作為音頻信號，通過消除噪聲、扭曲通道等增強語音，將音頻信號從時間域轉(zhuǎn)換為頻域，并提取適當(dāng)?shù)墓δ?，用于以后的聲學(xué)模型。

2.2 自然語言處理

自然語言處理（NLP）是計算機科學(xué)、人工智能和語言學(xué)的一個領(lǐng)域，專注于計算機與人類語言（自然）快速共享之間的交互。因此，自然語言處理與人機交互有關(guān)。自然語言處理面臨許多挑戰(zhàn)，包括理解自然語言，所以自然語言處理涉及人的空間、計算機的交互?，F(xiàn)代NLP算法依賴于機器學(xué)習(xí)，尤其是機器學(xué)習(xí)統(tǒng)計信息。機器學(xué)習(xí)不同于以前嘗試的語言處理。語言處理任務(wù)的執(zhí)行通常涉及直接手動編碼一組大量編碼。不同類型的機器學(xué)習(xí)算法的已應(yīng)用于自然語言處理應(yīng)用程序。使用的最早的算法，規(guī)則類似于手寫的規(guī)則，具有更通用的系統(tǒng)。然而，目前更多的研究將集中在統(tǒng)計模型，這是根據(jù)額外的實際值的權(quán)重，每個元素更柔和的輸入和概率決定的。此類模型的優(yōu)點是能夠顯示非常不同的答案，而不是在集成到系統(tǒng)的更大部分時，只有一個相對確定的，即更可靠的結(jié)果。

語言模型包括語法網(wǎng)絡(luò)，它由語音命令的識別或語言格式組成，還包括統(tǒng)計方法組成的語言模型，語言處理可以分析語法和語義。語言模型通過重新訓(xùn)練所學(xué)單詞的概率來估計假設(shè)序列（如語言模式分?jǐn)?shù)）的概率。如事先了解該領(lǐng)域或工作，通?？梢愿鼫?zhǔn)確地評估語言模型。語言處理通常不需要成為小詞表語音識別系統(tǒng)的一部分。

2.3 知識圖譜

知識圖譜經(jīng)歷了幾十年的前期儲備，在2014年谷歌正式提出知識圖譜這個名詞之后，知識圖譜開始蓬勃發(fā)展。國外的研究目前領(lǐng)先國內(nèi)很多，并且有眾多大型的知識庫及相關(guān)系統(tǒng)的應(yīng)用。國內(nèi)對知識圖譜的研究及相關(guān)工作，在大型的專業(yè)領(lǐng)域知識庫、跨領(lǐng)域知識庫等方面還比較薄弱。

在知識圖譜的研究方法中，知識推理是人工智能應(yīng)用邁向更高級認(rèn)知智能的重要技術(shù)，在計算機及人工智能領(lǐng)域，推理是一個從前提到結(jié)論的過程。因此，按照推理任務(wù)，知識推理可以被分為：演繹推理、歸納推理、設(shè)證推理;按照邏輯的確定性，知識推理又可以被分為確定性邏輯推理與不確定性推理。

知識圖譜（Knowledge Graph），也稱為科學(xué)知識圖譜，是一系列不同的圖表，用來顯示知識發(fā)展過程和結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，使用可視化技術(shù)來描述他們的知識資源和載體，挖掘、分析、構(gòu)造、繪制和顯示它們的知識和相互關(guān)系。

利用知識圖譜對客戶進行情感分析觀點挖掘涉及的知識推理，是人工智能應(yīng)用邁向更高級認(rèn)知智能的重要技術(shù)，在計算機及人工智能領(lǐng)域，推理是一個從前提到結(jié)論的過程。因此，按照推理任務(wù)，知識推理可以被分為：演繹推理、歸納推理、設(shè)證推理;按照邏輯的確定性，知識推理可以被分為確定性邏輯推理與不確定性推理。

3 AI+電商的優(yōu)勢

人工智能客服系統(tǒng)在電商行業(yè)的應(yīng)用有很大的技術(shù)優(yōu)勢，首先，智能客服系統(tǒng)可解決人工坐席壓力大、效率低、耗時費力等問題，大大降低了人工成本，提高了工作效率;其次，智能客服系統(tǒng)具有準(zhǔn)確的中文語義識別能力，能精準(zhǔn)分析顧客所提問題，流暢地做出擬人化的回答[5];最后，智能客服系統(tǒng)擁有強大的上下文交互系統(tǒng)，不斷提升智能水平的自主學(xué)習(xí)能力的同時，可以記錄下顧客最關(guān)心的問題，根據(jù)用戶的不同難題可提供快捷便利的對接方式，針對商家進行知識庫優(yōu)化升級，以提升服務(wù)質(zhì)量。

4 結(jié)語

相比于人工智能領(lǐng)域的計算智能和感知智能，認(rèn)知智能技術(shù)的落地則需要解決技術(shù)和產(chǎn)品之間的眾多難題。因為對自身業(yè)務(wù)穩(wěn)定可靠的需求，企業(yè)更希望認(rèn)知智能產(chǎn)品是可靠的、易用易維護、并且能夠解釋和理解常識，而技術(shù)的目前發(fā)展現(xiàn)狀卻是準(zhǔn)確率不夠高、模型難移植、黑盒并難以結(jié)合知識。針對以上難題，我們需要采取“知識服務(wù)、復(fù)雜系統(tǒng)、混合算法、工程維護”等不同產(chǎn)品技術(shù)策略完美應(yīng)對，使得面向垂直領(lǐng)域的企業(yè)計算率先完成技術(shù)與商業(yè)落地上的跨越。目前在認(rèn)知智能賦能的典型場景——勞動與知識密集型的電商客服領(lǐng)域，人工智能客服系統(tǒng)需要具備高效協(xié)助人工客服進行咨詢接待、業(yè)務(wù)處理、智能推薦等功能，為賣家大幅節(jié)省成本，提升客戶溝通效率和轉(zhuǎn)化率。

參考文獻：

[1]蘇沐暉.智能客服發(fā)展迅猛“人情味欠缺”瓶頸待突破[J].新產(chǎn)經(jīng)，2020（01）：46-48.

[2]梁迎麗，劉陳.人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)狀分析、典型特征與發(fā)展趨勢[J].中國電化教育，2018（03）：24-30.

[3]韓麗麗，潘煒，劉豐威.基于人工智能語音識別客服稽查應(yīng)用前景[J].電子測試，2020（15）：118-119+95.

[4]范紅杰.淺談新時代銀行智能客服應(yīng)用與展望[J].商訊，2020（17）：136-137.

[5]雷植程，童麗霞，吳俊江，楊杰.騰訊智能客服人機協(xié)同實踐[J].人工智能，2020（03）：106-113.

項目：本篇論文由上海市經(jīng)信委人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項資金（2018年）《基于知識圖譜的跨行業(yè)智能應(yīng)用平臺》項目（編號2018-RGZN-02025）資助完成

作者簡介：褚善博（1992— ），男，吉林吉林人，碩士，研究方向：自然語言處理與機器學(xué)習(xí)。