電影《Her》講述了一個宅男愛上客服機器人的故事。男主想要與客服機器人產生更多互動，就試著教它學習復雜的人類情感，希望客服機器人能愛上自己，實現真正有質量的溝通。

人類期待機器人也能具備性格和感情，與人類產生平等對話。然而，盡管服務型機器人的語音識別水平已經超越人類，但在情感交互方面卻并無突破。

今年6月，度小滿金融的智能機器人客服正式上線，希望可以通過強大的技術打造出更有溝通力的溫暖智能客服。

機器人新時代，人機對話有溫度

據了解，結合金融特定的場景需求，度小滿機器人已經應用到了新客申請流失召回、老客運營、貸后管理、用戶在線咨詢等多個環節。

“目前，度小滿機器人的準確率在90%左右。”度小滿金融智能機器人相關負責人介紹說，“ 1個機器人約等于3個人工客服。我們線上一共部署了近2000個機器人，可以充分滿足客服業務需求。”

機器人不僅能替代人工客服的工作，還具備了人的熱情和溫度。度小滿機器人在撥通用戶電話后，會“像人一樣”流暢地溝通、快速地響應，為用戶提供貼心服務。

然而，看似簡單的一問一答，背后卻需要強大的AI技術作為支撐，涵蓋自然語言處理、數據挖掘、語音識別、圖像識別、機器學習等多個領域，是基于文本、語音和視覺統一建模的深入交互。

語音識別能力+自然語言理解能力是度小滿機器人強大的技術抓手。

“基于語音技術能力，度小滿機器人通過ASR實現語音數據流實時轉化為文本文字，再通過TTS實現文本文字實時轉化生成語音數據流，保證人機對話的整體流暢度。”上述負責人表示。

然而，流暢對話對于機器人來說遠遠不夠，精準理解用戶需求，為用戶快速解決問題，讓人機對話有溫度，才是考驗機器人技術的關鍵。

自然語音理解能力是機器人的大腦核心。度小滿機器人基于自然語言理解深度學習框架，實現了對用戶說話的文本文字意圖識別。不論是用戶直接問，可以貸多少錢，還是用戶表述得較為復雜，度小滿機器人都可以通過系統實時識別出用戶詢問產品的額度意圖。

同時，當度小滿機器人聽到并識別出用戶的真正意圖后，需要快速做出回復內容的決策，這個決策能力依賴每個應用場景預先提煉出的交互決策系統。

上述負責人舉了一個簡單的例子，當用戶詢問APP如何操作時，機器人在交互決策系統中找到上下文相關對應的答案，通過技術合成語音后發送給用戶。這其中，每個具體應用場景里的交互系統都是不同的，根據實際情況會配置多個決策系統，決策系統越完善，就越能夠更好解答用戶問題。

與此同時，只為自己的用戶做好服務，已經不再是業內關注的焦點。未來，如何為整個金融機構的諸多業務提供幫助成為了行業內對智能機器人客服的最新期待。

規避人工負面情緒，為用戶匹配最佳機器人

金融場景里的用戶需求各異，問題開放程度較高，如何為用戶提供更有質量的服務，是業內思考的核心。

經過持續的運行，度小滿機器人給出的答案是，比人工客服更懂用戶。簡單說，度小滿機器人可以針對用戶個人的實際情況給出最貼心的答案。

山東姑娘劉微晶想開一間咖啡館，瀏覽了度小滿相關頁面后，就接到了度小滿機器人的電話。電話中，度小滿機器人結合情況給出了合理的信貸額度，幫助她緩解了資金壓力，讓她離自己的夢想又近了一步。

依托強大的大數據技術，度小滿通過精準的用戶畫像，提前識別出用戶的潛在需求和問題，做好預判和準備工作，匹配能夠解答相關問題的機器人，為用戶提供精準的答案。

溝通帶來了安全感、愉悅感和被需要感，是一切情感的起點，也是建立信任的基礎。

“我們希望通過用戶畫像，讓度小滿機器人與用戶產生更多信任的溝通。用戶畫像通過機器學習模型實現，包括用戶問題預測模型、用戶需求響應模型、用戶還款風險預測模型等等，這些模型使機器人能夠更充分的了解用戶，從而在人機對話過程中更好地滿足用戶需求和體驗。”上述負責人表示。

難得的是，智能機器人具備了人類的溫度和個性，卻不會帶有人類的負面情緒，撥出的每一通電話都帶著真誠和熱情，保證通話過程中的對話質量，同時，也降低了高額的人力成本。

深夜的持續優化，機器人訓練師

在這些生動的度小滿機器人背后，還隱藏著一群同樣有趣的人類，他們被稱為機器人訓練師。

何為機器人訓練師，簡單說就是機器人的教導處主任。他們把對話中機器人無法回答的失敗案例標注出來，再將修正的數據添加到用戶意圖理解的模型中，讓度小滿機器人再次進行學習，提升其解決用戶問題的準確率。

 “為了保證度小滿機器人的工作質量，很多升級上線的測試都需要在機器人下班后完成，加班到凌晨是常事的。”度小滿機器人訓練師表示。

通過機器人訓練師的測試，度小滿所有的機器人都通過訓練并保證持續的調優，不存在違規問題，對用戶體驗進行了充分保障。

事實上，人工智能不只是技術概念，也不僅僅是秀出酷炫產品供人類自娛自樂，而是應該讓它真正發揮出價值。

未來，度小滿的智能機器人將繼續精進，實現從”鸚鵡學舌” 的模仿行為，進化到”烏鴉喝水” 的自主行為，讓機器人含括了感知、認知、推理、學習和執行等多個能力，這也是度小滿機器人朝想象力、創造力更高層次的進階。

 “未來，我們希望度小滿機器人優化深度學習，通過算法將準確率提升到95%，實現機器人話術的自動學習與生成，讓機器人晉升為問不倒的高級業務話務員” 。上述負責人期待地說。

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