前提背景
我们距离“不再智障”的智能客服还有多远？对于智能客服，用户一直都是“批评多于褒奖”，究其原因是在于人们对于AI客服的期待很高，而AI客服在实际应用中的拙劣表现让许多用户大失所望。所有功能都致力于使用负责任的、以人为本的AI应用方式，即Contact Center AI，谷歌认为它可能提升用户的全程服务体验。
谷歌发布Contact Center AI，智能客服如何？
谷歌推出的第一个Solution Product (行业解决方案产品）——Contact Center AI（AI联络中心）。其集虚拟助理、智能信息发掘和情感分析等功能于一身，帮助Contact Center 的工作人员更有效的解决问题和用户提升体验。
机器学习支持的客户支持工具包利用Dialogflow（一种对话式体验开发平台）和Cloud Speech-to-Text（一套音频到文本技术）来通过电话与呼叫者进行交互。
Dialogflow
该软件是用于构建会话代理的综合开发套件，有着超60万的业内开发人员用户。
Contact Center A的任务
Contact Center AI的任务，一是替人类客服接电话，二是帮人类客服更好地接电话。
Dialogflow与Contact Center AI的关系
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Contact Center AI的出现，为这一套件再次增添了新内容。谷歌通过【DeepMind的WaveNet】和用于电话集成的【Dialogflow电话网关】添加了新功能，如文本到语音转换功能。
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Contact Center AI的新自动语音适应功能（可在beta中使用）针对（Dialogflow）代理的语音识别系统可能会使发音相似的单词造成混淆的情况，【它考虑了上下文，特别是训练短语】，实体和其他特定于代理的信息，以便使用称为语音适应的学习过程进行适当响应。
- 例如，如果呼叫者试图安排产品退货，那么Contact Center AI将利用其对退货流程的了解来避免将“邮件”一词误认为“钉子”。
- 默认情况下，自动语音适应功能处于关闭状态。您将在Dialogflow控制台中找到它。
基准模型改进
增强的上下文意识和增强的语音转文本并不是Contact Center AI管道上唯一的新自然语言理解改进。除了扩展的词组限制，无尽的流媒体等等，谷歌今天在Beta中首次发布了“更丰富的”手动速度适应和实体类。
SpeechContext参数中包含三项新功能：
- Cloud Speech-to-Text设置的集合以及用于根据企业和垂直行业的语言量身定制的切换开关。
- SpeechContext类 -反映诸如数字序列，地址，数字和货币面额等概念的预构建实体-一次为一组单词优化ASR。
- 至于SpeechContext boost，它可以帮助调整语音适应强度，同时减少误报的数量，即，当短语未提及但出现在笔录中时。
- SpeechContext现在每个API请求最多支持5,000个短语提示(以前是500个)，从而增加了ASR捕获不常见单词或短语的可能性。
总体目标
Contact Center AI，谷歌认为它可能提升用户的全程服务体验。
【Contact Center AI】与【Duplex的模式】比较相似。
Duplex
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Duplex是谷歌在今年早些时候的I/O大会上推出的，可以为人们提供自己的对话人工智能助理，以便进行预约，或者通过电话完成其他日常任务。
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例如：你的AI会打电话给他们的AI，不再需要人类的互动了。那么唯一剩下的问题就是我们会怎样利用我们的空闲时间呢?
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Contact Center AI和Duplex是两款截然不同的产品，它们共用一些底层组件，但技术堆栈和整体目标却截然不同。
Contact Center AI的运作方式是当用户给客服中心拨打电话时，首先由虚拟助理（Virtual Agent） 接起，其能够根据用户需求完成与用户之间的复杂多轮对话，并独立完成一些任务，而如若指令超出AI处理范围，其将能够转接至人类客服，保证效率的同时也完善用户体验。
这种情况下，AI转变为支持功能，由此Contact CenterAI为人类客服代表提供相关信息。利用Dialogflow的知识连接器，可以从公司的知识库中找到相关度最高的知识性文章，确保能够以近乎实时的方式为客户提供最佳解决方案。
Contact Center AI可以与人类用户完全进行自然语言交流，这与Duplex的形式十分相似，AI可以根据订单信息猜测人类用户的大概意图，在人类用户提出“退货”的时候，能正确理解人类向干什么，还能给人发送退货信息的邮件。
Contact Center AI 带来的优势
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可以借助【人工智能】改善联络中心，与现有的联络中心技术相辅相成。
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利用它可以轻松训练人工智能模型来与客户进行互动，并为客服人员提供富有见地的指导。
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通过Virtual Agent可以实现直观的呼叫自动化处理，使用 Dialogflow 自动进行客户对话。
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Virtual Agent不使用繁琐的通话分支树，而是使用开放式问题快速评估客户的历史记录，寻找最佳答案并缩短客户的等待时间。
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当呼叫被转接给在线客服人员时，Agent Assist 会提供机器学习驱动的数据分析结果，帮助客服人员实现个性化、相关的追加销售。
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它还更快地了解您的客户数据，为每次呼叫提供最佳的Google人工智能服务。
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通过自动处理呼叫、利用人工智能协助客服人员以及为业务分析师和管理人员提供强大的分析功能，改善联络中心的客户服务体验。
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易于设置，可减少等待时间，可以帮助企业更好地了解自己的客户。此外，它可以在使用的合作伙伴技术进行集成，拓展人工智能功能并强化合作伙伴关系。
参考资料
- https://help.webex.com/zh-cn/zoex5e/Google-Setup-Contact-Center-AI-Integrations
- https://www.youtube.com/results?search_query=google+cloud+contact+center+voicebot
- https://www.youtube.com/watch?v=Kw4j-7Xj1jI
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/40544890
- https://www.zhihu.com/question/286806889/answer/456989592
- https://searchcustomerexperience.techtarget.com/news/252504590/Nice-expands-contact-center-AI-offering-with-ContactEngine-buy
- https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/transforming-the-contact-center-with-ai
- https://searchcustomerexperience.techtarget.com/tip/10-things-to-know-about-Google-Cloud-Contact-Center-AI
- https://help.webex.com/en-us/7fuy63/#id_138319
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