人工智能在房地產(chǎn)來去電管理的應用

呂 剛

（上海容承企業(yè)管理有限公司，上海 200122）

0 引言

房地產(chǎn)行業(yè)30 年來，對于中國經(jīng)濟無論是規(guī)模還是增長都具有舉足輕重的地位，從國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)來看，2019 年全國房地產(chǎn)開發(fā)投資132194 億元，同比增長9.9%。一直以來，消費者通過廣告致電售樓處熱線電話是較為主要和頻繁的溝通咨詢方式，特別是針對初次關(guān)注樓盤信息的意向消費者。但目前房地產(chǎn)企業(yè)對于售樓處的來去電管理并沒有達到數(shù)字化程度，仍然依靠人工接聽，再進行線上登記為主。售樓處面臨置業(yè)顧問培訓不到位或為了完成業(yè)績，導致樓盤介紹時給予客戶的不當承諾、發(fā)生糾紛時置業(yè)顧問不承認、交接不到位導致客戶資源流失、通話錄音無法快速查證、接電質(zhì)量無法評估、來電漏接導致漏客或丟失老客戶訂單等問題，來去電客戶跟蹤難度大，管理上較為傳統(tǒng)。

1 國內(nèi)房地產(chǎn)行業(yè)交付糾紛頻現(xiàn)

1.1 住房問題一直是社會爭論的熱點

據(jù)中消協(xié)數(shù)據(jù)，2017 年以來，全國消協(xié)組織受理房屋投訴案件逐年增加，2020 年，房屋投訴案件共13076 件，較上年增長19.5%，其中商品房投訴案件共8255 件，較去年減少了629 件，在5 年內(nèi)，2020 年的房屋投訴案件量最大。

1.2 合同、虛假宣傳和售后服務三項占比72%

2020 年，消費者對于商品房的投訴主要集中在合同糾紛、虛假宣傳、售后服務和質(zhì)量問題，這4 項占比達82%。其中商品房反饋的合同糾紛案件共3449 件，占比達41.8%，虛假宣傳案件1666 件，占比為20.2%，售后服務和質(zhì)量問題分別為830 件和823 件，分別占比10.1%和10%，如圖1 所示。

圖1 2020 年商品房投訴事件分類及占比

虛假宣傳在商品房投訴案件中占20.2%，很多房地產(chǎn)企業(yè)為達到廣告效應以及購房熱潮效果，引導消費者購房，對于房產(chǎn)廣告內(nèi)容進行夸大，虛假宣傳主要包括承諾各種優(yōu)惠與紅利、買房就能就近入學、園區(qū)景觀打造、周邊社區(qū)環(huán)境建設(shè)（比如地鐵站、商場、學校等場所）等。在選房過程中，消費者經(jīng)常會被房地產(chǎn)企業(yè)各種優(yōu)惠宣傳所誘惑，比如“買房送露臺、送家電”等，但是對于贈送面積承諾不兌現(xiàn)，對于家電質(zhì)量無法保證，還有一部分是夸大綠化面積等，以“畫”代替人工湖、綠地等現(xiàn)象經(jīng)常發(fā)生，還有一部分為打消顧客憂慮，違規(guī)搭建地鐵牌、承諾買房即可就近入學等。然而這些承諾在事后的研究調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，往往都是銷售人員為了更快完成銷售任務而進行的個人行為，而非房地產(chǎn)企業(yè)下達的合規(guī)的標準話術(shù)，但因管理不到位，最終還是由房地產(chǎn)企業(yè)承擔相應后果[1]。

2 應用方案的主要內(nèi)容

2.1 基于人工智能的售樓處來去電管理方案

為了解決以上房地產(chǎn)企業(yè)來去電管理難題，結(jié)合當前人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)，研制的智慧電話產(chǎn)品應用而生。以定制智能話機硬件為終端載體，通過人臉識別身份認證自動登錄話機，做到每次接電人員明確，事后有據(jù)可依。來電通話語音識別轉(zhuǎn)寫成文字，語義分析識別客服不當承諾話術(shù)，通過語義理解建立敏感詞庫，置業(yè)顧問出現(xiàn)說辭不規(guī)范，云端自動高亮標記，形成不規(guī)范說辭統(tǒng)計報表，直觀可見，并根據(jù)等級自動通報預警風險提示，從而通過話機解決不當話術(shù)識別（如圖2 所示）。

圖2 話機識別不當話術(shù)邏輯圖

2.2 整個產(chǎn)品包含5個模塊內(nèi)容

2.2.1 話機基礎(chǔ)功能

來電免提、黑名單來電自動掛機、通話靜音、一鍵回撥、來電次數(shù)統(tǒng)計、來電/去電條件篩選功能、通話時間/時長查看功能、來電拒接、通話記錄查看、未接來電提醒、客戶名片查看、客戶呼入呼出記錄等。

2.2.2 管理后臺

集團/區(qū)域/項目樓盤數(shù)據(jù)看板、通話詳情查看、知識庫管理、黑名單號碼池、虛擬號碼池、數(shù)據(jù)管理、設(shè)備管理、敏感詞及臟話高亮顯示、敏感詞及臟話統(tǒng)計、來訪數(shù)據(jù)建立外呼任務等。

2.2.3 外呼功能

自動外呼功能、外呼號碼自動去重、開始/暫停任務、任務名稱及進度提醒。

2.2.4 通用功能

人臉識別登錄話機功能、結(jié)構(gòu)化知識庫功能、服務到期禁用提醒、系統(tǒng)健康自檢功能、系統(tǒng)自動記錄客戶屬性。

2.2.5 來電登記功能

彈屏提醒、掛機后支持編輯客戶信息、信息保存前禁止進線、根據(jù)客戶歸屬設(shè)置信息編輯權(quán)限功能、客戶資料增刪改、黑名單、無效電話打標、虛擬號碼支持替換與標記、手機來電號碼自動記錄、非手機來電提醒詢問真實號碼等。

2.3 技術(shù)架構(gòu)圖

展示話機的整體解決方案，包含軟硬件、云端互聯(lián)，采集用戶語音流，送給云端語音識別服務，詳細記錄語音交流內(nèi)容。后臺數(shù)據(jù)庫配置，在通話結(jié)果轉(zhuǎn)寫文字高亮顯示業(yè)務違規(guī)話術(shù)，臟話檢測結(jié)果等。技術(shù)架構(gòu)如圖3 所示。

圖3 智慧電話技術(shù)架構(gòu)

2.4 硬件選型

基本硬件：1）攝像頭；2）USB 接口；3）免提鍵；4）SIM/UIM 卡接口；5）TF 接口；6）壁孔架；7）支架；8）復位鍵；9）聽筒接口；10）電源接口。

特色功能：1）支持4G/5G 卡，實現(xiàn)本機數(shù)據(jù)上網(wǎng)；2）采用高速4 核處理器和安卓8.1，系統(tǒng)使用流暢；3）支持Wi-Fi，實現(xiàn)本機上網(wǎng)；4）支持企業(yè)通信錄管理；5）支持用戶要求定制裝載各種應用；6）支持攝像頭，實現(xiàn)視頻采集。

電話功能：1）支持2G/3G/4G SIM/UIM 卡；2）支持無線通話；3）支持VoIP 通話。

2.5 打通CRM 系統(tǒng)

對于客戶撥打到售樓處的咨詢電話，可能存在業(yè)務繁忙期間或銷售人員離開期間無人接聽的情況，導致漏客或丟失老客戶訂單等情況。為解決該問題，話機終端通過未接聽來電模組獲取到具體每通未接電話信息，打上標簽并實時上傳至云端，云端系統(tǒng)需集成CRM（客戶關(guān)系管理）系統(tǒng)，收到信息的同時，CRM 系統(tǒng)自動記錄該客戶的相關(guān)電話信息，并自動通知推送到當前銷售人員的CRM App中，提醒銷售人員及時回電跟進。對于未及時回電的銷售人員，系統(tǒng)每日進行自動通報，避免了客戶遺漏丟失，避免了房地產(chǎn)企業(yè)獲客成本的提高。以下為智慧電話與CRM系統(tǒng)交互的說明：1）終端設(shè)備接電并完成信息編輯后，將信息推送給云端管理平臺，云端管理平臺將用戶來電編輯信息同步到CRM 系統(tǒng)。2）云端服務請求CRM 系統(tǒng)的新老客戶判客接口，獲取客戶屬性信息，用于來電時的終端彈屏顯示。3）來電時，終端會訪問云端服務獲取該售樓處的必填項信息、客戶及置業(yè)顧問信息。4）當遇到斷網(wǎng)情況時，編輯信息會做本地緩存，當重新聯(lián)網(wǎng)后會發(fā)送歷史推送失敗數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)更新。5）每日凌晨，會獲取CRM系統(tǒng)的更新信息，做系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)同步。

3 人臉識別身份認證自動登錄

人臉識別技術(shù)就是利用計算機分析人臉圖像，從中提取出有效的特征信息，用來識別人的身份的一門技術(shù)。近年來該領(lǐng)域的研究有了較大的發(fā)展[2]。終端話機硬件上載有攝像頭裝置，用來人臉識別售樓處接電員身份，人臉識別登錄成功后進行過話機來去電的服務工作。話機攝像頭負責采集售樓處工作人員臉面部信息，通過實時采集到的面部特征信息，實時接入云端進行面部特征提取、在銷售人員信息庫中進行面部特征比對，根據(jù)比對結(jié)果選取對應銷售人員的工號和賬號等身份系信息，并將自動對照的身份信息推送到終端話機系統(tǒng)中。在確定銷售人員的身份后，后續(xù)接聽或撥打的通話都將自動關(guān)聯(lián)到該銷售人員，做到有據(jù)可依。

后端核心功能是面部特征比對功能，其使用到的深度學習技術(shù)需要進行極其大量的矩陣乘法和浮點運算。由于CPU 本質(zhì)上是通用計算器，大量芯片核心面積需要服務通用場景的元器件，導致可用于浮點計算的計算單元較少，無法滿足深度學習需要，尤其是在訓練環(huán)節(jié)的浮點運算方面，并行計算效率太低。所以，針對面部特征比對的應用場景，同時考慮到商用上的性價比，后端使用了NVIDIA Tesla P4 顯卡進行GPU 深度學習應用。GPU 的關(guān)鍵性能是并行計算，適合深度學習計算的主要原因是高帶寬的緩存能夠大幅提升大量數(shù)據(jù)通信的效率。GPU 的緩存結(jié)構(gòu)為共享緩存，GPU 線程之間的數(shù)據(jù)通信無需訪問全局內(nèi)存，而只需在共享內(nèi)存中就可以直接訪問。其次是多計算核心提升并行計算能力。GPU 具有成百上千的計算核心，可達到數(shù)十倍乃至百倍于CPU 的應用吞吐量。

4 語音識別來去電客服信息

4.1 來去電語音自動識別轉(zhuǎn)化文字

消費者通過撥打售樓處熱線電話是一種常見的溝通和咨詢方式，售樓處在整個銷售過程中，會存在成千上萬通電話，即使將每通電話進行錄音，也無法在海量電話中人工巡檢不當承諾話術(shù)，通過自動語音識別技術(shù)ASR將解決這一問題。自動語音識別技術(shù)（Automatic Speech Recognition）是一種將人的語音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)[3]。在智慧電話產(chǎn)品應用中，將在終端話機采集到的錄音，傳輸至云端后對通話語音進行自動語音識別，并在識別后自動轉(zhuǎn)化成文本。文本具有可快速檢索的特性，大大提高了人工巡檢效率。

4.2 大樣本訓練支持帶口音普通話及常見方言

ASR 語音識別技術(shù)一大難點在于口音和方言，采用經(jīng)過大量樣本訓練的語音識別，支持帶口音的普通話及常見方言，并逐漸通過升級產(chǎn)品和優(yōu)化引擎提升正確率。ASR將輸入的一段自然語言音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換識別為文本數(shù)據(jù)。隨著獲取越來越多大量電話錄音，通過監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習，可反哺訓練提高準確性。

5 語義分析識別客服不當話術(shù)

5.1 通過針對性的語義理解訓練，使話機機器人能夠理解地產(chǎn)服務領(lǐng)域的多輪問答

面對通過語音識別轉(zhuǎn)寫成的海量文本，檢索效率仍然有限，語言有多重表達方式，并不是通過關(guān)鍵詞就可以全部識別，需要運用NLU 技術(shù)進行進一步理解意圖。自然語言理解（NLU，Natural Language Understanding），也稱為計算語言學（Computational Ling uistics）。研究用電子計算機模擬人的語言交際過程，使計算機能理解和運用人類社會的自然語言如漢語、英語等，實現(xiàn)人機之間的自然語言通信，以代替人的部分腦力勞動，包括查詢資料、解答問題、摘錄文獻、匯編資料以及一切有關(guān)自然語言信息的加工處理[4]。將非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的自然語言文本轉(zhuǎn)化為計算機可深層處理的結(jié)構(gòu)化信息，主要實現(xiàn)將用戶說的比較自然的語句理解成響應的機器人能夠識別的一些指令，并根據(jù)這些指令機器人做后續(xù)操作。

理解通話人的意圖，通過語義理解建立敏感詞庫，當置業(yè)顧問出現(xiàn)說辭不規(guī)范時，通過敏感詞庫識別，云端自動高亮標記，形成不規(guī)范說辭統(tǒng)計報表，讓企業(yè)管理者直觀可見，根據(jù)人臉識別的銷售人員，可提供追責依據(jù)和責任人，系統(tǒng)實時預警提醒企業(yè)管理者，管理者可及時與客戶進行溝通解釋，避免“不當承諾”在客戶交房時產(chǎn)生糾紛。由SDK 及ASR 服務前端路由發(fā)起語義理解請求，NLU服務進行理解意圖處理，語義理解服務架構(gòu)如圖4 所示。

圖4 NLU 語義理解服務架構(gòu)

5.2 業(yè)務與話務接口服務

5.2.1 業(yè)務接口服務業(yè)務

接口服務是整套系統(tǒng)的主要業(yè)務處理服務。主要包含如下功能模塊：1）組織、項目、客戶信息管理及同步。2）提供對終端話機設(shè)備的管理和監(jiān)控，包括話機設(shè)備啟用禁用歸屬分配、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控等。3）通話記錄的管理及更新。4）角色分離及語音識別的流程管理。5）提供話術(shù)模板、知識庫、敏感詞等其他業(yè)務功能。

5.2.2 話務質(zhì)檢服務

對語音識別后的文本，進行敏感詞檢測，包括臟話、敏感詞、話術(shù)用語、知識庫回答等。角色分離服務：提供對說話人錄音的角色分離，通過分離后，可得到單獨說話人音頻。業(yè)務報表模塊：提供系統(tǒng)數(shù)據(jù)的各種業(yè)務報表，提供在線實時的可視化數(shù)據(jù)報表。數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊：根據(jù)系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗和篩選，提供房地產(chǎn)企業(yè)對系統(tǒng)運營情況的總體數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

5.3 相關(guān)技術(shù)指標參數(shù)

相關(guān)技術(shù)指標參數(shù)見表1。

表1 技術(shù)指標表

6 結(jié)語

人工智能是一種前沿技術(shù)，給很多領(lǐng)域帶來了顛覆性的變革。當今的人工智能技術(shù)以機器學習，特別是深度學習為核心，在視覺、語音、自然語言、邊緣計算等應用領(lǐng)域迅速發(fā)展，賦能于各行業(yè)。我國逐漸形成了涵蓋計算芯片、開源平臺、基礎(chǔ)應用、行業(yè)應用及產(chǎn)品等環(huán)節(jié)較完善的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈[5]。當前人工智能的商業(yè)化應用發(fā)展水平處于起步階段，發(fā)展較領(lǐng)先的是基于計算機視覺、智能語音、自然語言處理等基礎(chǔ)應用技術(shù)實現(xiàn)，并形成了相應的產(chǎn)品或服務。

通過結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)領(lǐng)域技術(shù)的結(jié)合，能夠在房地產(chǎn)渠道風險控制管理方面的應用落地，切切實實讓我們看到了人臉識別技術(shù)的無限潛力，不僅能在安防領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，也能在商用領(lǐng)域開枝散葉。對于更為廣泛的人工智能技術(shù)，除了在算法、技術(shù)上的精進和升級突破，更需要進行不斷挖掘應用場景，迸發(fā)出更多元化更新穎的技術(shù)和應用，形成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)的良性循環(huán)，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。