随着人工智能的蓬勃发展，智能客服应运而生，解决了人工客服的四大难题：一是大量重复话术问题；二是高昂的客服成本；三是人工客服无法24小时服务；四是无法全面利用有效的客户外呼数据日志。

在消金业务中，就存在大量话术重复问题。比如，还款提醒的话术是一样，只是回访客户不同，人工客服需重复作业，效率很慢。为了更高效、低成本完成外呼任务，AI机器人外呼运用到消金业务中，势在必行。

我在2021年2月份，成为了一名消费金融AI训练师，见证了消费金融外呼机器人从无到有、从借鉴到自主研发的发展历程。起初消金是租赁了其他公司系统，每年不仅需要支付高昂的费用，而且无法自主优化系统、植入需要的功能，如一键导入流程话术列表在系统中自动生成流程图（该功能可以大量节约系统画图时间，且不会出错），为了实现消金机器人外呼个性化需求，我们开始着手自主研发。

随着自主研发系统雏形产生并上线使用，也遇到了各种系统bug和操作习惯问题，比如在做语料badcase验证时跑不出结果、删除无效轮次导致整个流程图崩溃等等问题。这时也体现出来AI训练师在客服中心的价值，及时发现客服在使用系统时的bug和需要植入的功能，搭建智能机器人客服系统，其中包括设计流程话术、搭建知识库、绘制IQP流程图、策略平台上线、呼后运营，优化ASR和NLP识别准确率，与后线研发部门不断沟通提优化需求，共同努力打造属于消金自己的成熟系统，让AI机器人更“懂”人。

目前，消费金融外呼机器人的场景大致分为智能催收、市场调研、存量经营、断点营销四类，主要是通过外呼机器人完成对客群逾期还款提醒、推销产品、市场调研等任务。

当前工作中依然存在以下几个问题：

一.目前IQP系统缺陷很多，如目前系统缺失“可视化验证引擎”功能，当语料识别错误时无法确认识别错误原因，需全量查询知识库确认，建议优先排期该功能上线，可以节约人力。

二.为了让机器人更拟人化，采用人工配音方式来录入话术。因为目前系统无法录入人工声音，导致每个场景都需要重新配音，不同场景相同话术很多，建议新增录音下载功能，则无需重复人工配音，省时。

三.有的业务场景需要做多次异议处理，不同的节点会跳转相同的流程话术，因为机器人的话术是固定的，会导致有重复感，不如人工外呼有针对性，建议结合现有的客户声音重新设计话术。比如听取人工外呼优秀录音和异议处理话术，拉取外呼数据日志，分析客户声音，总结出客户关注点，归纳出客户容易接受的话术，提升客户感受度，降低挂机率，有效挖掘客户需求，做针对性的改善，提高服务质量。

针对以上问题所提优化建议，都已经做好排期、逐步优化，相信优化后会显著提高消费金融机器人效率。效率提高的同时，为了让我们消费金融机器人更智能，以下几方面仍是工作重点：

一.数据分析：先通过策略平台，查看当日所有外呼数据的整体接通率、完成率、拒识率，通过这些数据了解当日外呼机器人是否异常，做针对性优化，异常分为两个方面，一个是系统方面是否存在漏呼情况，另一个是机器人方面，识别度是否异常，

二.ASR优化：策略平台获取外呼数据log，通过听取通话内容确定ASR转译准确率是否合格，若不合格，需对ASR进行标注，专业公司做专项优化。

三.NLP优化：剔除ASR转译错误的数据后，进行NLP意图检验，分析NLP识别错误原因，若是因为语料缺失导致，我们需要进行语料填充，把缺失的语料补充到意图库中；若是因为意图库模型调用错误，需要提供badcase做模型优化。

四.意图库优化：随着语料不断填充，意图库需要定期清洗，达到各节点之间的语料边界清洗、不打架，剔除边界模糊和无效语料。

在让消费金融机器人智能高效的同时，设计方向上，也希望让消费金融机器人更拟人化，给客户更好的体验与感受。目前计划从以下四个方面入手：

一.音色：继续采用真人配音，让客户感受到是真人在沟通。

二.话术：采用口语化的方式，让客户感受更像是聊天（市场调研类场景除外）。

三.逻辑：听取大量的人工外呼电话，分析人工与客户的对话逻辑。

四.NLP准确率：是机器人的关键，能正确的识别客户的意图才能给与客户正确的应答，避免答非所问引起客户反感。

随着消费金融外呼机器人系统不断的优化，已可高效、快速回访大量客户，目前每天可触达1万+客户，大大降低公司人工客服的成本，提升工作效率。未来，依托平安集团强大的技术支持，相信95511智能外呼会更加高效、智能、个性化，能更精准筛选出意向客户，打造更专业的品牌体验，同时也为公司带来业绩增长，创造价值。