这家公司做AI技术，把焦点放在了「人」身上( 二 ) 机器之心原创机器之心编辑部

坚持这一路线一段时间之后，熊谢刚也从客服那里得到了一些反馈，「很多客服说，他们从事客服这么长时间，第一次感觉工作得到了尊重。」「我们希望通过这样的变化，真正地去改变企业当中人的价值被忽视的局面。这是我们的初衷。」
机器足够「懂人心」，才能真正帮到人
让机器帮助人、陪伴人一起成长已经被容联云证明是一条可行的道路。但要想真正帮到人，机器还要足够「懂人心」。在刘杰看来，这意味着机器要完成从感知智能到认知智能的转变，即不仅要能够获取、识别外界信息，还要具备优秀的理解能力和思考能力。这些能力可以概括为：理解、共情、表达和策略。
机器理解能力的提升离不开大规模预训练模型和知识图谱，容联云采取了将二者融合起来的模式：先是用大规模预训练模型实现了非常强大的AI大脑，然后在此基础上加入了信息抽取和发现的能力，并将这些提取出的细粒度信息与背后的知识能力做对接、联动，以此来实现更好的推理。
共情则侧重于对用户情感、情绪、真实意图的洞察。在这一方面，容联云设计了一些基于自然语言理解的情感分析模型和意见挖掘模型，还提出了独特的双向阅读理解框架。该框架通过算法自问自答的方式，让AI模型自己去发现用户表达的文字里评论了产品的哪些方面，以及对这些方面的态度（正向还是负向），组成三元组的信息，来判断用户未说出口的隐藏意图。

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表达和策略方面的努力则体现在金牌话术的构建。对于智能客服来说，仅仅会生成流利的语言是远远不够的，还要把对业务策略和用户的理解融入其中，这就需要模型在海量的客服数据中学习，总结出人工客服的优秀表达和策略，更好地服务用户的需求。
说到这里，刘杰举了一个例子。假如有位客户向银行提出了信用卡「提额」的请求，但根据系统规则，这一需求没办法得到满足。此时，传统的智能客服可能会直接给出拒绝的回答，履行最浅显的职责。但实际上，这种简单粗暴的做法说明模型只是具备了最基本的理解能力，但共情、表达和策略选择方面都有所欠缺，因此给客户带来的体验是很差的。
刘杰认为，正确的做法应该是让模型基于AI大脑，综合客户背景数据和知识图谱，去还原用户的真实处境和真实诉求，然后给出对应的话术。只有这样，智能客服才能真正帮上人工客服，进而帮到客户，在用户最需要的时刻传递给他们最需要的信息。
还是以上面的提额请求为例。如果模型能通过各种信息判断出客户的身份（比如刚毕业的大学生），那么它就可以针对这一身份作出合理预测（需要租房），然后在预测得到印证后提供具体建议。
「在这样的交互过程中，我们会让用户感受到， AI算法不仅仅是在一事一议地回答当前字面上反映的问题，而是能够更准确地切入到背后的需求，一起帮他想办法解决问题，渡过难关。」刘杰解释说。

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基于以上产品和技术理念，容联云已经打造出了空中营业厅、智能语音机器人、智能坐席助手、智能陪练等一系列产品，应用范围横跨互联网、金融、制造、能源等多个行业。
【这家公司做AI技术，把焦点放在了「人」身上】从这些产品中，我们可以看到容联云在打造产品时对人本身的重视。这里的「人」既包括企业内的员工，也包括企业所面对的客户。对于员工来说，一个趁手的平台或工具为自己节省了大量时间和精力，可以让自己专注于那些具有核心价值的业务问题，从而实现快速成长。对于客户来说，一个有温度的智能或人工客服可以帮自己解决更多问题，真正获取自己所需要的服务。