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淺談人機耦合進程中的服務運營

近年來，呼叫中心企業紛紛聯合知名科技企業進行客服AI機器人的研發。盡管智能客服技術在算法及深度學習方面有了突飛猛進的發展，但從使用角度看，目前的客服機器人在很多場景下并不能給客戶帶來良好的體驗。在體驗為王的時代，這其實是一種進步的悖論。可是一項技術的成熟必然要經歷反復的試用和更迭，從人機耦合進程的角度來思考如何在技術進步的同時保障客戶體驗，是當前做好客服運營工作的前提。在此我提出自己的三點思考。

一、排班管理的變局

排班管理是呼叫中心業務管理的開端,而智能客服是人工智能在呼叫中心管理中的一項主要應用，該項應用將會逐步解決7*24小時客服的排班難題。現階段國內很多呼叫中心企業如電信、移動、聯通等在晚間21點后僅保留處理緊急事務的客服，其他均是智能客服代替服務。

（一）排班管理的問題

1、班次全覆蓋的尷尬案例

筆者曾做過一段時間的基地排班師，當時所在單位第一次上大夜班班次（20:00-08:00），為了大夜班全覆蓋，我們動員前線組織進行了為期2周的精心選拔，準備好充足的人力。等到大夜班開始時，我們發現大夜班既沒有電話量也不需要那么多人，經過6個月反復實踐，我們最終設計出一套大夜班的班次和排班規則。

為什么要舉大夜班的例子？兩年前的大夜班需要15個人一個班次，隨著智能客服的上線，現在大夜班只需要個位數的座席。相信隨著智能客服的成熟，越來越多的呼叫中心將會避免人工班次強行全覆蓋的尷尬情況。

2、排班管理的常見問題

表1：排班管理常見問題

表1是排班管理中最常見的四類問題，隨著智能客服上線，這四類問題基本可以得到科學合理的解決。

問題一：現場人力不足是排班不合理所導致。

現場人力不足確實與排班存在關聯，但直接原因仍需要根據現場管理的具體情況來判斷。在現場管理中遇到因時段話務進線增幅大而造成話務繁忙的情況，智能客服完全可以達到分流客戶的效果。

問題二：排班輪班不合理。

古語有云“不患寡而患不均”，對于排班師來說排班輪班是一件特別頭疼的事情，在排班輪班上我們很難做到絕對公平。我在擔任基地排班師時設計過一套輪班評分表，而其原理就是將班次賦予分數，正得分代表舒適班次，負得分代表不舒適班次，每月根據班次得分來定員工或者班組次月輪班順序。智能客服的上線會大幅度減少特早班、中班、分段班、大夜班等特殊班次，同時也會壓縮班次時間跨度。基于人工智能的發展趨勢，未來的客服崗位班次將會大部分集中在早8點至晚8點的區域，這相對于傳統排班輪班已經是一個巨大的變化。

問題三：排班師為什么設計分段班。

對于排班師而言設計什么樣的班次完全取決于話務進線的情況，分段班的設計就是為了緩解午餐話務壓力和晚餐話務壓力。當然，智能客服不斷發展將會改變客戶來話的峰值，不過現階段對于智能客服的輔助作用褒貶不一，用得好可以培養客戶成為產品的最佳使用者，用得不好則會讓客戶流失。因此，智能客服的上線短時間內不一定能完全取代分段班，但是畢竟已經成為趨勢。

問題四：排班規劃與實際班表差異大。

隨著人工智能的技術成熟，相信會出現智能排班系統，這樣的系統可以解決排班規劃與實際班表的差異，未來排班甚至完全有可能通過系統自動生成，而月度班表的變更次數將會下降。這樣我們實際執行的班表就是排班規劃，所以說人工智能將會很好解決我們擔心的這類問題。

（二）服務的衍生效益

在人機耦合進程中，人工智能的發展很容易引發從業者對于服務效益的進一步思考。從服務效益而言，我們可以將呼叫中心的客戶服務看做“窗口服務”，有什么事情或者什么問題都可以通過“窗口服務”解決。在人機耦合的過程中，許多基礎性且重復性的問題完全可以通過智能客服來完成服務。因此，“窗口服務”將會隨著人工智能技術的成熟，在人機耦合的過程中全面升級。因為我們的客服將會處理高難度、高情商的問題，所以“窗口服務”將全面轉變成“品牌宣傳”。科技會解放生產力，人工智能的輔助會讓服務效益插上翅膀。服務的好壞并不是呼叫中心自說自話，而是要靠客戶滿意度以及市場口碑。如果我們拋開呼叫中心的組織架構等一系列條條框框，那么我們不難發現呼叫中心的客服如同云端上的“窗口”，數以千計的電話服務其實早就成為企業在客戶心目中的形象。未來呼叫中心客服素質越高，“品牌宣傳”將會越到位，市場份額也不會太差。

（三）AI思維引發思考

人工智能思維是李彥宏在“2017年百度聯盟峰會”上首次提出的概念，他提出，AI思維包括五個方面，是基于互聯網，重新審視人與物的關系，并對市場、用戶、產品、企業戰略等進行重構的思考方式。對于呼叫中心而言，AI思維如何賦能呼叫中心已經是不可逆轉的趨勢，全行業都需要面對市場、用戶、產品、企業戰略等的重構問題；同時我們每年需要提供幾千萬次的服務，AI思維的本質是數據的產物，將數據進行大集合，然后進行深度分析，再智能自動地轉化成指令，讓機器執行。基于呼叫中心得天獨厚的數據優勢，我們可以分析客戶消費習慣，描繪用戶群體畫像，從而準確定位產品市場，滿足客戶需求。我們也可以通過AI思維做精確需求定位，讓定制服務轉變成日常服務。

人工智能離我們不遠，其實我們不必有“談虎色變”的心態。人工智能并不可怕，重要的是什么樣的人來運用，或者運用在什么領域。雖然隨著人工智能技術的成熟會讓許多崗位消失，但是它仍會給我們創造新的職業。比如未來可能人人都有一個AI秘書，讓我們的生活更加便利。與其擔心未來某天自己會失業，倒不如從今天起像AI智能機器一樣認認真真進行深度學習。

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