AI+服务 阿里巴巴如何做智能服务转型？

摘要： AI下围棋、AI写作文、AI看病……在智能时代，通过新技术的赋能，行业已经发展到了一个新的高度。那么在服务领域，尤其是企业服务中，智能技术的加入会带来哪些新的想象？ 在阿里巴巴，智能服务已经成为企业发展的重心。

AI下围棋、AI写作文、AI看病……在智能时代，通过新技术的赋能，行业已经发展到了一个新的高度。那么在服务领域，尤其是企业服务中，智能技术的加入会带来哪些新的想象？

在阿里巴巴，智能服务已经成为企业发展的重心。究竟阿里巴巴在企业内部是如何做智能服务转型的？来自阿里巴巴信息平台事业部的高级产品专家马福重（花名：福众）给出了答案：

阿里巴巴经济体面临的服务挑战

阿里巴巴从一家公司发展成经济体，我们的服务也正面临着有史以来更多的挑战。

首先,阿里巴巴有很多生态公司，每一个生态公司都有自己的服务策略和服务SLA定义，在这种情况下我们如何去支持每个生态公司的服务？

其次，阿里巴巴如今高速发展全球化，我们遇到了多时区、多地点、多文化的服务冲击，在这种情况下我们如何保证优质服务能覆盖全局？

最后，每一位服务人员都需要了解后台的所有应用。像阿里巴巴如此体量的企业，服务人员在面对海量庞大的应用架构与数据体系时，如何打破信息孤岛，在不断迭代和发展中去了解所有应用，做好对应服务？

以上种种问题都会给我们的服务带来压力，有个典型的服务压力案例叫“服务瘫痪”。服务不但要扛波谷，也要扛波峰。在上万人的大型公司里，经常会遇到大促活动或大型年会，这时候会产生比平时呈几何级倍增的服务需求。所有服务都将在队列里排队，绝大部分人得不到及时服务或者无服务，这个时候就会陷入到服务瘫痪。

阿里巴巴在2017年年会时就遇到过这样的挑战。当时全球员工要到杭州开年会。经过分析，如果支持这样一个年会，需要增派100多名服务人员，并且要提前两个月就开始进行训练。这个时候我们利用“阿里小蜜”进行封装，推出阿里内部智能服务机器人“内外小蜜”。“内外小蜜”在这一次年会服务里扛掉90%的咨询压力，最终在没有增加任何人员的情况下完美的完成了服务支撑。

智能时代的服务定义

我们来看看智能时代的服务应该如何定义？在服务不断多元化，事件不断碎片化的今天，以往的“黄页”式、“搜索”式服务已经不能满足当下员工的需求，我们正迎来智能服务时代，每个人都需要配备一个智能助理。智能服务有三个层次：

第一层是“什么都懂”。

智能机器人“懂”更多知识，变得越来越智能可以跟员工进行互动，解决更多的咨询类问题，同时还能解决7×24小时永远在线的问题。

第二层是“什么都会”。

这是指智能机器人可以通过对话的方式去完成一些工作。人们只需要和机器人进行简单的对话，智能机器人就可以帮你把事情做完。阿里巴巴内外小蜜已经开始帮助员工预定会议室、车辆等工作。办事正变得越来越简单。

第三层是“主动服务”。

主动服务是希望给每位员工都配备一个智能助理。它能想你所想，在你提问之前给出了有效答案。要做到这点我们需要基于规则分析、用户画像和大数据等技术，把用户想要得到的信息或者应该得到的信息提前发给他，甚至帮他处理。这样不但可以大大减少服务台及整个一线服务的压力，还会给员工带来更好的服务体验。

要实现智能服务的三个层次，首先必须有一个服务框架的支撑，这个服务框架又分为四层服务框架、服务内容、服务能力和服务基础。最上层的服务界面需要用智能机器人作为唯一入口，提供PC端和移动端的接入方式，同时通过文本、声音和图像等多模态的方式给用户一体化的感受，这样用户才更愿意使用智能机器人做自服务。

接下来就需要定义服务内容，服务内容可以根据各自需求进行定义，比如公司政策，IT解答等方面内容；在接下来就是服务能力和服务基础，在阿里巴巴内我们拥有阿里小蜜、工单平台、知识云等丰富的服务基础。

智能服务在阿里巴巴的应用落地

阿里巴巴内部的智能服务，依赖于Chatbot平台、工单平台、知识图谱平台、规则平台这四个基石。

下面，将从咨询服务、业务自助办理、知识图谱三个方面介绍一下智能服务的应用落地。

咨询服务

在做咨询服务时，我们首先要考虑如何解决高频、反复、通用的问题，但这并不能解决所有问题，还需要通过在线客服和自助提单形成服务闭环。阿里的人工客服不是7×24小时服务，在非工作时间智能机器人会直接提示非工作时间，该问题会转成工单。服务人员上班后，第一时间就能为用户解决，做到了用户的每一次提问都会得到反馈。

除此之外，在这个闭环中，极致匠心的阿里人还主动挖掘深层次需求，不放过任何一个细节，让阿里巴巴的人工智能更贴心更人性化。比如，当用户反复咨询相近问题，且没有打开机器人给他反馈的信息，我们则认为咨询无效。此时我们会主动询问他是否需要转人工服务。另外，我们还很关注用户的情绪问题，如果用户咨询时带有情绪，我们会主动为他转人工，让用户得到更好的使用体验。

业务自助办理

上文提到的第二个层次“什么都会”，即通过简单的问答环节，就让机器人去完成工作。阿里内部正提供越来越多这样的场景，例如：幸福大巴。

幸福大巴是为每周末往返于上海、杭州两地的员工所提供的出行巴士。以往，员工要预定大巴位置时需要登录应用平台填写信息，经常会由于工作繁忙忘记预定；还有一些员工本来预定好了大巴，但由于各种原因不得不改变行程，这时候的座位需要人肉释放，不但不方便还不及时，经常造成极大的资源浪费。

智能机器人“内外小蜜”提供幸福大巴的预定功能后，它不但会主动推送提醒，还可以通过简单的问答完成一键预定。如果这不是第一次预定，智能机器人还会根据你的预定习惯，直接给出最可能的预定选择，用户只需要进行确认即可。如果出行日程有变也可以通过它来释放座位，方便其他同学看到空余座位并进行抢占。整个服务体更简单更贴心。

知识图谱

在智能服务领域，知识图谱也是必不可少的。它可以帮助我们通过自然语言进行复杂的查询。比如，当有员工需要找其他部门同事的HRG，由于不在一个组织架构中，查找起来比较困难。但是如果有了知识图谱，我们就可以很快找到相应信息。

下面就以“问人问事”这一较为普遍性的场景为例，来看下知识图谱在阿里的智能服务场景中是如何应用的。

阿里巴巴有很多的产品与应用，找到产品以及对应负责人非常困难，还存在负责人转岗或离职等情况，如果信息没有实时更新，通过智能机器人问询的话，就会得到一个错误答案。在这种情况下，我们开通了一个求助功能的模块，求助功能模块是阿里巴巴的同学互帮互助的地方，这是知识图谱在阿里巴巴一个落地场景。

还有员工落户咨询的场景，落户是很多员工关心的问题。然而落户问题因人而异，实际解决会比较复杂。再加上每个人问法上的不一样，所以落户场景实际上是一个千人千面的回答场景。比如，当一些生活在北京但工作地在杭州的人询问落户时，就要从不同的角度去思考，他想要的是北京落户政策，还是杭州的。为了更好命中更加智慧，对于这些员工，我们会一次性给出两个解答方案，让用户一次拿到想要的结果。

每个大型企业都会有问人问事的场景需要，找不到人成为所有人的痛点，阿里巴巴通过文本挖掘和知识图谱相结合的方式，提供了一个完美的解决方案。通过知识图谱挖掘员工和组织、员工和部门、部门和组织之间的关系，可以很容易找到他想要找的人，高速实现业务价值和技术的探索。

今天，阿里巴巴智能服务机器人在内部的日均访问量已经超过了3千；日均服务请求超过1万；同时对接了17个业务系统，为员工提供40多个助理应用功能。在未来，智能服务在企业内还将进一步深化融合产品与技术能力，打造阿里巴巴的智能服务生态，阿里巴巴智能助理正在开启AI时代的企业服务新篇章。