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客户运营处的工作就是围绕客户体验提升,所以引进了很多人工智能技术降本增效。

百度作为技术大拿,成为其中一个输出方,并不稀奇。

“我们见过。”言西回答庞处的问题。

庞处并不知道他昨天跟毕总针锋相对的故事,还以为是以前数据运营处的时候有过接触,没往心里去。

“各位伙伴,我们公司这两年主推以客户为中心转型。

尤其是今年,连隔壁数据运营处的专家言处都调到了我们这里,可以见得公司力度之大。

希望接下来咱们能深化共识,推进合作,再接再厉,共创辉煌。”

庞处的开场白非常鼓舞士气,甲乙双方都能听到自己想听的东西。

在自己这方,他的话里提到了公司战略转型,体现了处室在公司转型中的核心作用,这张饼无疑使得处里的兄弟姐妹们为之振奋。

而对面的伙伴则闻到了更多的商机,什么叫推进合作,当然是把项目做大做强。

接着,庞处让对面依次介绍项目情况和进度,以及下一步计划。

对面最右边的是字节跳动的马总,是一个胖胖的女士,三十岁冒一点,齐耳短发,穿了一身红色小西服,里面是雪白的衬衫,衬衫领子上的花边既华贵又精致。

她说起话来语速超快,根本听不出任何标点符号。

马总负责的是客户画像项目,这个项目其实技术含量挺高的。

通常客户画像的数据来源都是单方的,基本是用自有数据对客户进行标签化。

数据量大、标签打得准的公司,可以把这些客户标签对外销售,实现客户数据价值变现。

比如,某公司需要对一批三十多岁未婚男性推销相亲,那只需要把“三十岁以上”、“单身”、“男性”这三个标签告诉这边,立马就能筛选出目标客户进行广告投放。

但是当产品的客户定位并不是如此清晰的时候,这种操作就行不通了。

实际上大多数时候都如此。

所以在这个项目里破天荒的采用了一种数据融合技术,两边分别对自己样本数据按既定规则加密,再放到一个彼此共享的开发环境里,双方的数据看起来都是天书,很好的避免了数据泄露的风险。

基于样本数据进行客户分群,分完以后,大致可以用自有数据推断出客户在对方环境里的行为表现。

说起来有点抽象,举个栗子吧。

比如分析发现,喜欢购买甲公司a产品的客户,在乙公司那边喜欢在深更半夜的时候看小姐姐的视频,并送上小额打赏礼物。

那么甲公司就找到了推销a产品的目标群体所具备的特征,再按特征请乙公司定投广告即可。

这就是数据的力量,这就是数据里的商机。

挨着马总的,是旷视的乐总。

旷视是一家聚焦图像识别技术的公司,最著名的产品就是人脸识别,在被平安憋大招阴掉之前,一直是行业里的冠军,现在则算是并列第一吧。

他们的人脸识别能力已经突破了静态图像的限制,可以在视频影像中抓取人脸并进行解析,甚至对表情、对情绪、对身体姿态都能做精准的判断。

采他们的人脸识别就用在两个地方,一是的用户登录,做身份核验,避免盗号等违规登陆操作。

二是门店里的用户检测,这个应用就很有科幻的味道了。

通过门店里的摄像头,判断刚进来的客户是谁,是不是,如果是,则通知后台马上安排服务通道,如果不是,则按普通客户服务。

客户的表情是紧张还是平静,如果紧张,把排号顺序自动往前提,甚至会通知大堂经理前去问询。

同一个客户进入店内多久了,是否在规定时间内提供了服务,客户是否在等待中出现了焦躁不安等情绪,根据客户情况发送指令到后台,提醒大堂经理时刻跟进。

是不是非常人性化?

但这一切对客户来说是无感的,他们只知道这个门店的服务意识好,服务效率高,殊不知有如此强大的技术在背后做支撑。

门店里的人脸识别应用,是目前公司正在大力推进的重点工作。

如果拿线上服务做比较,言西所在的公司跟大部分新生代公司都比不了,巨轮掉头哪儿能那么容易?

为什么不扬长避短?

公司的门店遍布全国,可以说只要有人的地方就有他们的门店,利用密密麻麻的触角优势,把线下服务做精、做细、做到极致,这才是公司转型的实际方向,其他的嘛,都是做给竞争对手看看的烟雾弹而已。

乐总旁边是郭总,是科大讯飞的老伙伴了。

科大讯飞自诞生之日起,便和这边密切合作,可以说自己就是科大讯飞从平凡走向伟大的见证人。

他们专注于音频领域,也就是各种人声技术,包括语音识别,语音合成,声纹技术。

语音技术其实比图像识别技术难度更大,几个难题都还在艰苦攻关中,比如声纹识别、弱音检测、环境音降噪、情绪识别,就连基本的方言问题都是一个困扰多年的老大难。

人都听不懂,还指望机器能随随便便比人更厉害?

难,确实是难。

这边跟郭总合作的内容主要是智能客服方面,说白了就是机器人接电话,现在这个服务已经遍布各大行业,就连大部分诈骗电话都是机器人先来拨打第一遍。

简单的单轮对话已经非常成熟了,今年要推进的是具体场景下多轮对话的体验提升。

最左边的就是百度的毕总了。

他们的任务是根据百度经验和技术,建立具体行业的客服应答知识库。

以前也有知识库,只不过是人工维护的,经过整理并标准化的问题很少,实际遇到的客户问题却千奇百怪。

如何对相似问题进行归并,如何对客户的问题进行快速分类,如何检索出最接近的答案,这些就是高阶知识库需要完成的目标。

百度做这件事是非常轻松的,他们后端有一套业界一流的知识图谱工具。

所谓知识图谱,名字很高级,翻译成英文也就是个知识graph,归根结底就是个图。

图呢就是点和线,而点和线就是我们眼中世界的最高层次的抽象。

高中时都学过哲学,哲学里把世界分为了两大类,第一类是物质,第二类是关系,而图里的点就代表了物质,点之间的线就代表了物质之间的关系。

有句哲学名言,事物不是孤立存在的,而是相互联系的。

这种抽象之后的世界变得异常单纯和简单,不同的事物都通过一条或多条边连了起来,让我们总能找到一条路径,把对事物a的理解间接转化为对事物b的理解。

这样的话,由点及线,由线及面,整个知识库就天然形成了。

四个厂商都介绍完了,言西总觉得哪儿还有点问题。

思来想去找到了源头,这四位总的姓氏未免太巧合了,马-乐-郭-毕,居然是麻辣隔壁!

最最最大的问题就是“毕”,要是没他,这个组合不可能这么辣眼睛。

而且昨天毕总威胁过他,要以敌人的身份来处,他对这人可没太好的印象。

庞处看看时间,十分满意的总结陈词“感谢各位的耐心介绍,今天是一月三号,就当是一个崭新的开始。

乘风破浪终有时,直挂云帆济沧海!

后续具体工作就请和我们的言处及各项目负责人,进一步沟通交流吧。”

大家起身鼓掌。

庞处带着处室人员离开了会议室,几位厂商却把言西单独留下。

马总敬了个礼,伸出大拇指,指了指门外。

言西便跟她来到会议室门口的一个角落里。

“言处初次见面以后还请多多关照,”马总以迅雷不及掩耳之势,往他手里塞了一个小卡封,嘴里继续如同连珠炮一般的说,“这不马上就要春节了吗拿去随便买点东西别嫌弃。”

都怪阿贾克斯,今天的任务是不能拒绝!

这下可好,上午还自诩做个风清气正的处长,中午就变成了收受礼物的一丘之貉。

“马总,这不太好吧。”不能爆炸,他只好收下,心里却像跑过了几千匹草泥马。

马总肉乎乎的手掌捂嘴笑起来“呵呵呵言处太客气了别叫得那么见外以后叫我马大姐就行。”

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