2015-10-30 张辉 鹈鹕全面客户体验管理
很早之前，有个好玩的段子，说的是打败世界国际象棋的深蓝电脑在全速运转时和一个女孩子站在橱窗前考虑是否购买衣服的运算能力相比，实在只能算是渣渣。女孩子站在橱窗前会考虑这样的衣服颜色风格和她现有的鞋子包包是否配搭；面料、价格、保养是否自己可以接受。这足够深蓝算上半小时的，再加上买了衣服之后男朋友可能的评价，同事圈可能的评价，撞衫的概率，乃至掏钱刷卡时的虚荣心满足……，估计深蓝算一个礼拜都不一定能有个合适的结果。而这对于这位姑娘来说，不过是短短几秒或几十秒的时间内就可以做出令自己满意的答案。
当这位姑娘处在购置衣物这个情境之下，她大脑中的背景运算模式被激活，她所有日常积累的和新衣服相关的情感体验经验都会被调用并进行排序评分，经过复杂而独特的计算后，得出满意的结果。而深蓝没有这样的生活积累，它需要程序员输入非常庞大的基础数据，并且通过非常多次（路径穷尽方式）的机器学习之后，才有可能初步形成类似人类思维方式的运算模型。在当下，大家用殷切和宽容目光看着一个个蹦出来的智能客服机器人，在满足好奇心和浅层次的情感给予之后，往往会遇到一个令智能机器人运营者头痛的状况：智能客服的维护成本太高，服务能力越往后提升，所需要付出的工作量会呈指数级增长；而对于使用者来说，智能客服在很短的时间内就会令自己失望，即便在一些很简单的场景中，智能客服机器人就会前言不搭后语，无法理解。然后只能从系统预设的插科打诨或卖萌段子中随机选取来进行回复，但这样的智能客服已经无法给人以信赖和专业的感受了。
每次当我看到市面上雄心壮志打算基于上下文关联和情境关联的智能客服机器人时，忍不住一声叹息：这并不是智能客服机器人的发展方向。或许有一天我们家里的智能机器人可以成为我们的家庭一员，成为我们这个孤独星球中可以全身心依赖的伙伴。但即便是在那个时候，我们的智能客服机器人，依然应该是谨小慎微的把自己放在内敛而专业的地位，而不是那个全知全能的超级暖男。
不知道大家是否注意过这样的细节：同样是接受卫星信号，卫星电视接收器必须固定位置对准方向还要用大锅聚焦放大信号才能达到较好的效果，而我们手机上的GPS接收器，则只要在室外，稍微空旷一点的地方不管怎么移动，都能准确收取到多个卫星信号，这是为什么呢？这是因为卫星电视接受到的信息内容多，它可以同步接受几十套高清电视节目，而电视节目是实时性要求很高的，一旦误码率（信息传输中数字信号的错误率）达到一定值的时候，就会出现马赛克甚至完全“卡壳”的状况，因此需要通过确保信息的无失真或极小失真的方式来确保大数据传输和解码的正确率。而GPS卫星则不同，它需要传输的信息量很少，1.5K字节足够完整传输其坐标和时间等相关信息了。因此即便在恶劣环境下，通过冗余信息技术，可以依然准确获得或者说还原真实的信息。
大家可能会纳闷，这和智能客服有什么关系？在智能客服系列谈的第一篇中讲到，智能客服相当于红外线到紫外线光谱中一小条窄幅光谱，因此其关注焦点不是在于智能客服有多广博的知识面，而是在智能客服聚焦的业务范围内，有多大的问题处理能力。因为客户通过开放式问题的问法千奇百怪，并非严格按照准确的语法和标准用语来进行询问，就相当于GPS接受卫星信号过程中信息干扰或噪音特别多，需要智能客服机器人聚焦于客户所反映问题的描述中关键信息的处理和还原能力。
换句话说，若需要智能机器人处理业务的覆盖面足够广，那就需要问它问题的人足够标准化，每句话中的用词精准并且不含多余歧义的信息（可那样的话，岂不是像两个机器人问答？），或者就要缩小智能机器人处理业务的范围，来提升其对问问题的中信息干扰和噪音的处理能力。
很显然，我们作为一个有个性鲜明，有情感和喜好倾向的复杂情感动物来说，我们需要的是能适应我们用自然方式说话的智能客服机器人来为我们提供服务，而不是让我们去适应机器而学习高效但冷冰冰的表达方式。
好消息是，我们可以建立千千万万个适用于不同应用或专业范畴的智能客服机器人，来为我们提供服务。就像千千万万个各不相同又很窄的光谱可以组合成横跨红外线到紫外线的广大光谱。
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