智能客服：含着“金汤匙”出生，NLP的绝佳应用场景

年前，阿里菜鸟AI又火了。

某网友上传了一段菜鸟智能语音助手打电话约取件的音频，调戏客服有没有男朋友不成，反被AI调戏了一把?

-你有没有男朋友哦？

-这还没有过年，你就要问我这么讨厌的问题了吗？不想回答这个问题，给您拜个早年吧，赶紧来驿站取您的包裹吧。

-！！！！（震惊中）

-人类真的好奇怪呀...我有没有男朋友这个对你很重要吗？还是快点拿包裹好吗？

-好好好……

整段对话非常流畅，聊天过程中在AI语音之外，看来还触发了菜鸟埋下的“男朋友”和“拜年”彩蛋，让接听电话的网友意外不已。

这段音频上传后引发了一波“围观”。收到询问后，菜鸟方面表示，感谢网友上传，智能语音还有更多玩法等待用户“发现”。不少网友评论，从录音看这一对话已经可以通过“图灵测试”了。

有这种感觉的其实不止中国网友。在上个月的机器学习领域顶级会议NeurIPS（神经信息处理系统大会）上，阿里巴巴也向现场参会者展示了菜鸟智能语音助手的一段送货前的demo对话视频。

会后，海外知名科技媒体《麻省理工科技评论》发表了题为《阿里巴巴已经有了比谷歌更好的语音助手（Alibaba already has a voice assistant way better than Google's）》的文章，将阿里语音系统与谷歌I/O大会展示的Duplex系统进行了对比。报道称，从NeurIPS（神经信息处理系统大会）现场演示来看，在30秒内，菜鸟智能语音助手顺利地处理了三个常见的、棘手的会话成分：包括中断，非线性对话和隐含意图。对比5月份谷歌I/O在演示的类似样本电话来看，阿里巴巴的语音助手比谷歌技术更复杂。

智能客服：含着“金汤匙”出生，NLP的绝佳应用场景

相比众多人工智能传统应用场景，智能客服机器人其实是个起步颇晚的落地领域。

智能客服从2013年开始规模化出现并上线使用，至今只有5年多的发展历史，但由于数据积累完备，应用需求量大，很快成为了自然语言应用落地的一个绝佳场景，发展迅猛，有很多人甚至预言，人机协作的智能客服领域最有可能出现人工智能杀手应用。

这一说法事实上不无道理，人工智能，特别是自然语言处理技术发展到现在，最大的技术桎梏其实是聚焦的应用场景选择和真实数据的积累。而从这两个方面来看，客服行业一直以来的发展都与自然语言处理技术的落地完美契合。

从应用场景来看，客服，特别是快递客服是个非常聚焦的对话领域：场景相对简单、可控，对智能语音助手的需求量也非常大。公开信息显示，目前快递员平均每天要派送150个快递包裹，很多快递员来不及打电话，如果全部采用语音助手，预计每天可为全国200万快递员节省16万小时的通话时间。

再从真实数据的积累来看，客服领域目前多为人机协作的沟通，这种方案能够大量的降低快递客服成本压力，同时，每一次的客服介入，都能够帮助现有算法提升改进，并且积累数据。

换句话说，你的每一次剁手，都可能在为人工智能时代的到来添砖加瓦。

菜鸟AI客服：IoT时代垂直场景的技术优势

2018年5月31日，菜鸟推出平台级人工智能产品“语音助手”，并表示，该助手可在同一时间自动批量拨打巨量电话，帮助快递员派件前沟通消费者，甚至能听懂方言，准确识别选择的包裹接收点，实时反馈结果。

据了解，菜鸟语音助手已经具备多方言重口音语音识别、全双工语音交互、场景化人声合成、智能语音流式响应、上下文语义识别、主动对话引擎、多通会话记忆、以及推荐预测能力。

快递员在网点扫描取走包裹时，机器人会自动在后台拨打这些包裹所属的消费者电话，完成“派前电联”，并将消费者反馈的收件方式推送到快递员手持终端，包裹是送上门还是放到自提柜，快递员从网点出门的时候就已经一目了然，省去了一一手动拨打电话。

目前菜鸟也已经将这一技术对外输出，国内主流快递公司均在使用菜鸟智能语音助手，由快递员进行派前电联。此外，这一工具还被用在大家电的预约配送等。

菜鸟方面告诉大数据文摘，菜鸟语音助手服务的基础技术架构由达摩院机器智能实验室提供技术支持，菜鸟本身则专注垂直场景的数据积累和技术开发，解决客户选择权和确定性的问题，这也是菜鸟开发智能语音助手最大的优势。

菜鸟方面称，整体战略上看，智能语音助手只是菜鸟辅助快递员提高效率的核心产品之一，除此之外，菜鸟IoT还在进行更多的基础设施的搭建工作，搭建一张智能物流骨干网，将技术持续向行业输出，带动各大物流企业向数字化、智能化转型等。