「坐席人员入职之后所做的第一件事 ， 就是给自己创建一个虚拟的（机器）人 ， 让它陪伴自己一起成长 。 」熊谢刚介绍说 。 在服务客户时 ， 智能外呼机器人可以帮人工客服拨打电话 ， 探明客户的初步情况；坐席辅助机器人可以为人工客服提供专业知识、客户背景、适用话术等参考信息 ， 使得新人也能快速进入状态 。 在空闲时 ， 智能陪练机器人可以和人工客服一起学习 ， 通过模拟用户场景彼此培训 。 如果某个客服培训出的机器人在外呼等场景中创造了收益 ， 这部分收益也与客服人员挂钩 ， 这就增加了客服人员的获得感和成就感 。
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这种对于自己工作价值的正向体验对于客服的工作是非常重要的 ， 直接关系到客服在面对客户时能否保持积极的情绪 ， 以及在这个岗位上能否持久地工作下去 。 只有客服人员的体验是积极的 ， 他们所提供的服务才是积极的 ， 与客户之间的沟通才可能更有价值 。
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 。
【信息|这家公司做AI技术，把焦点放在了「人」身上】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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