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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 。
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 。
一位银行客服管理者提到 ， 他们在长期的实践中发现 ， 客服与客户沟通中最大的价值在于体现出人的包容性 ， 「每个人或许与我们只有一面之缘 ， 但作为客服 ， 永远不知道他和你沟通的背后 ， 经历着什么 ， 背负着什么 。 唯有带着包容性质的理解 ， 你才会在这一刻真正站在对方的角度 ， 去解决他那些未说出口的需求和困难 。 在关键时刻帮助了他 ， 他会记得这个企业的好 。 」
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