人工智能寒冬論不絕于耳,AI發(fā)展如何?
四、兼顧B端C端體驗(yàn)
在我還是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理時(shí)期,我關(guān)注的重點(diǎn)在C端用戶的需求,而現(xiàn)在AI技術(shù)落地對接以B端為主,作為AI產(chǎn)品經(jīng)理要調(diào)整關(guān)注焦點(diǎn),從商務(wù)對接階段開始,就要和B溝通。能帶給B端怎么樣的商業(yè)價(jià)值,創(chuàng)造多少收益,要依賴產(chǎn)品經(jīng)理對B端需求的理解。
智能客服系統(tǒng)是融合B端、C端體驗(yàn)設(shè)計(jì)最為突出的平臺(tái)。智能客服平臺(tái)包含“管理系統(tǒng)”+“坐席平臺(tái)”+“客戶端”三個(gè)功能模塊。在線客服初衷,是去思考B端商戶對客服系統(tǒng)最迫切的需求是什么?
所謂剛需,一是降低客服成本,二是通過沉淀產(chǎn)品業(yè)務(wù)知識(shí)/常見問題,提高服務(wù)效率,提升客戶滿意度。那么就要求智能客服系統(tǒng)做到快速接入/快速投產(chǎn)上線,業(yè)務(wù)知識(shí)批量錄入并通過算法實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫自我升級(jí),運(yùn)營數(shù)據(jù)可視化等指導(dǎo)運(yùn)營人員有效管理日常工作。
要實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo),AI產(chǎn)品經(jīng)理就需要充分了解B端商戶的整體業(yè)務(wù),同時(shí)也要深入分析客服/客服團(tuán)隊(duì)管理人員的日常工作流程/工作中的難點(diǎn)痛點(diǎn),如若不清楚,整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)出來也只能是中看不中用。
另一個(gè)典型案例是“智能質(zhì)檢平臺(tái)”,質(zhì)檢平臺(tái)使用語音識(shí)別技術(shù)ASR、自然語言處理技NLP術(shù)對客服人員服務(wù)錄音進(jìn)行處理后,針對必要的項(xiàng)目進(jìn)行質(zhì)檢。該系統(tǒng)為客服人員服務(wù)情況進(jìn)行評估提供幫助,并且作為客戶問題統(tǒng)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及挖掘營銷策略的渠道起到不可提到的作用。
在智能質(zhì)檢平臺(tái)出現(xiàn)之前,客服團(tuán)隊(duì)需要大量的人力進(jìn)行部分錄音的抽檢,效率低不說,還不能關(guān)注到全量數(shù)據(jù)背后帶來的平臺(tái)問題及困難出現(xiàn)的營銷機(jī)遇。
這類智能平臺(tái)在商務(wù)溝通前,AI產(chǎn)品經(jīng)理就需要準(zhǔn)備驗(yàn)證數(shù)據(jù),落地案例,使用效果等,對B端C端的訴求有清晰的認(rèn)識(shí),打造客戶覺得好用,愿意用,打造B端的用戶口碑,為B商戶賦能,實(shí)現(xiàn)共贏的局面。
以上四點(diǎn)從體驗(yàn)層面介紹了AI產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)上的思考和執(zhí)行建議,下面,我將用第五點(diǎn)影響算法的數(shù)據(jù)限制和第六點(diǎn)上下游調(diào)用引擎的靈活便捷上,從整體架構(gòu)設(shè)計(jì)角度做進(jìn)一步分析。
五、設(shè)計(jì)兜底方案
這里的“兜底方案”,指除了算法/開發(fā)流程/項(xiàng)目進(jìn)度本身等團(tuán)隊(duì)可控的因素外,非團(tuán)隊(duì)可控的部分。
比如:在人身核驗(yàn)的業(yè)務(wù)中,證件比對庫是否可用是整個(gè)流程的關(guān)鍵,所以公安、人行渠道證照調(diào)用時(shí)間與產(chǎn)品容錯(cuò)率、服務(wù)中斷率這些非團(tuán)隊(duì)可控因素,必須納入人臉照片比對流程的設(shè)計(jì)。例如:工作時(shí)間使用人行提供的照片庫,非人行工作時(shí)間需要使用付覆蓋面更廣、時(shí)效性更強(qiáng)的公安身份證照庫進(jìn)行補(bǔ)充。既要滿足業(yè)務(wù)的比對需求,又要考慮比對結(jié)果的各項(xiàng)數(shù)據(jù)結(jié)果不低于業(yè)務(wù)閾值,避免照片庫不可用帶來的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
在做限制條件分析時(shí),比較好判定的依據(jù)為,各環(huán)節(jié)是否有非團(tuán)隊(duì)可控的因素存在,盡可能規(guī)避掉這樣的依賴,當(dāng)確實(shí)無法避免時(shí),就得考慮主備方案,甚至主備方案失靈時(shí)的兜底方案。
六、設(shè)計(jì)靈巧的引擎接入方案
算法引擎需要調(diào)用靈活、接口清晰才能讓引擎在足夠多的業(yè)務(wù)里迭代成長,具有生命力。
在對外開放人身核驗(yàn)?zāi)芰,我對接了非常多不同類型的合作方,有金融行業(yè)/企事業(yè)單位,也有門禁/取貨這類的需求方。在金融級(jí)人身核驗(yàn)時(shí),對本人/活人準(zhǔn)確率要求非常高,畢竟對標(biāo)的是人工柜面核身。
所以,必須要求進(jìn)行人臉識(shí)別、活體識(shí)別、身份證OCR,甚至對高風(fēng)險(xiǎn)客戶可融入聲紋識(shí)別的驗(yàn)證環(huán)節(jié);但對于刷臉接入在線客服這樣的低風(fēng)險(xiǎn)場景,只需使用簡單的人臉識(shí)別環(huán)節(jié)即可,各類的商戶需求對算法引擎、產(chǎn)品功能點(diǎn)的隨機(jī)組合提出了較高的要求。
哪些功能合并,哪些功能拆分,哪些是可選字段,哪些是必選字段……這些根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需要可配置的內(nèi)容,首先要進(jìn)行不遺漏的字段梳理,AI產(chǎn)品經(jīng)理只有長期高頻的分析業(yè)務(wù)案例,才能未開發(fā)負(fù)責(zé)人提供建議,在多個(gè)業(yè)務(wù)中抽象出足夠靈活的接入方案,使模型、產(chǎn)品方案能夠在同類需求中復(fù)用,達(dá)到提升效率、加快行業(yè)AI落地的目的。
迪特·拉姆斯說過“用法是任何設(shè)計(jì)的起點(diǎn)”,這是我做設(shè)計(jì)時(shí)時(shí)長提醒自己的話。
AI技術(shù)處在大量落地需求涌入的狀態(tài),在現(xiàn)有的業(yè)務(wù)場景中進(jìn)行微創(chuàng)新,將算法和業(yè)務(wù)流程結(jié)合,以最優(yōu)但更好的技術(shù)支持產(chǎn)品迭代,是對每一個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理的要求。
現(xiàn)階段,AI產(chǎn)品經(jīng)理人數(shù)較少、崗位和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品相比較新,對AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作方法的總結(jié)、思考仍然需要每一個(gè)從業(yè)者的積累和沉淀,這篇文章作為對之前工作的一點(diǎn)總結(jié),希望起到拋磚引玉的作用,期待更多優(yōu)秀的AI產(chǎn)品總結(jié)分享。

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