文本在線客服是指通過文字方式為客戶提供網絡互動服務。文本在線客服深受各家銀行客服中心青睞，它能提供7*24小時不間斷服務、支持多平臺服務、降低客服中心人力成本、提升客服中心運營效率等[1]。由于突破了時間、地理位置限制，客戶可隨時隨地聯系文本在線客服，商業銀行文本在線客服的客戶量逐年攀升。在某些大型商業銀行文本客服的客戶流量在客服中心整體的占比已超50%，涵蓋了APP、網銀、微信等多種渠道。
智能知識庫的發展歷程
表1：各商業銀行文本在線客服機器人概況
資料來源：李嘉晨.銀行智能客服中外比較及影響研究[J/OL].電子商務[2020-02-22].https://doi.org/10.14011/j.cnki.dzsw.20191015.001. 及《金融客服》。
智能知識庫建立流程
知識庫是用來存放知識的實體，可快速搜索、獲取知識點。在機器人服務過程中，算法匹配智能知識庫問題，依據發送邏輯給客戶推送答案。智能知識庫從搭建到生產通常包括知識庫需求梳理階段、知識庫冷啟動階段和日常運營三個階段。
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知識庫需求梳理階段
智能知識庫建庫前，首要任務是明確建庫需求。
用戶群體的差異，會導致不同需求方對知識庫的應答能力側重點不同。用戶群體為銀行的普通客戶時，鑒于客戶有可能沒有金融基礎知識這一背景，機器人回復的語言力求簡單、易懂、指引清晰。向客戶表達難度較大的知識點時，在文字表達基上增加圖片、百科文章、視頻等多種表達方式輔助，著重保持客戶對機器人的信任度。而當機器人運用輔助銀行理財經理時，因為理財經理已具有一定金融知識，機器回復內容更側重于用詞嚴謹性、答案完整性、邏輯專業化，通常僅使用文字表述。
同時，我們還需要了解客戶的問題類型以及需求方期望機器人能力達到的程度。
問題類型較集中的業務知識，知識庫梳理難度較小，積累一定經驗后，可整理出基礎模版，提升知識梳理速度。而當知識點業務類型龐雜凌亂時，則機器人訓練題與需求方的業務專家需要保持更緊密的溝通，在梳理知識點時需要消耗的時間也較多。機器人的能力高低與機器人訓練師的訓練量高低在一定程度上成正比。
明確了需求方的期望值，機器人訓練師能清楚地規劃建庫進度。同樣是辦理流程類的知識點，有的需求方僅期望機器人向客戶介紹簡單操作流程，后續由純人工兜底。有的則需要機器人基本上能解決客戶疑難問題。在介紹規定的知識點中，有的只期望告知客戶完整的規定即可，并不在意內容篇幅是否太長會影響閱讀感受。有的則需要機器人的表達更精簡更易懂。
第三方面清楚知識邊界，明確知識中的敏感點，即哪些是知識庫不能呈現的內容。諸如涉及到政治敏感詞匯或與大眾價值觀相左的知識點，則不納入機器人知識庫，而是直接由純人工提供服務。純人工可以使用更靈活的方式應對，以保證需求方在行業中的服務口碑。
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知識庫冷啟動階段
機器人知識庫由目錄、主問題、子問題和答案四類內容構成。
形成節點時遵循先產品后渠道的原則形成節點，舉例：業務-XX產品-柜臺。在目錄建立時還應把握清晰明了的原則，節點間相互獨立，避免知識纏繞。特別需要關注咨詢頻率低的問題不能輕易直接掛靠在其他主問題下，容易造成答案累贅、知識庫凌亂混淆。目錄結構已梳理確定后，也不輕易增改，避免不同節點內容有交叉。
主問題是智能知識庫的枝干。主問題根據業務內容進行編輯、修改、總結后建立，采用通用問法，表達上精準、清晰、簡明。主問題提取所需的業務內容由需求方提供，通常包括需求方FAQ、電話客服人員或文本純人工積累的知識，還包括行業規范準則、產品介紹、官網內容等。提取主問題后，進一步與需求方確認業務表述是否有偏差。在增加主問題的過程中，當主問題增加至一定量時，建議查看對應業務節點是否已有問答，避免重復。另一方面關注需求方傳遞業務更新信息的時效性。當需求方專業專家眾多時，更需要確定統一的業務更新通知方式。
中文博大精深，同一個語義有不同表達方式，在不同場景下，更是多種多樣。明確主問題后，為每個主問題下擴充子問題，相當于給枝干加上葉子，葉子越濃密，樹下能遮陽的面積更大。通常問法來自于需求方提供的客戶常用問法，包括但不限于現場客戶問法、電話客戶問法、文本純人工客戶問法，訓練人員加上之前其他知識庫的訓練經驗擴充子問題。需求方知識庫正式運營后，收集線上客戶新問法，增補進智能知識庫。增加子問題時，保持語義不變的情況盡量的精簡、精準。另一方面，語義不清、多意圖語料有可能對其他主問題進行干擾，導致線上發送出錯，所以此類語料不入庫。
機器人庫答案編寫規則與FAQ不同，除了回復主問題之外，還需要考慮到算法匹配問題。在通常的算法中，主問題分值高于設定閥值時，其答案被機器自動推送出去。不可避免存在推送錯誤的情況。因此，答案需要描述完整，即通過答案可以看出對應主問題是什么，避免客戶因為推送錯誤產生重大損失。在答案的表達上，盡量簡明扼要，站在提問者角度編寫，體現人性化。答案在類型上分為“知識”類、聊天引導話術等的 “寒暄”類型，兩種類型的語言風格有所區分。另外，面對文字較多的通用性內容可采用多種樣式編輯，使答案的呈現更有條理。更新頻率較高的知識點則可考慮用網址或鏈接，降低知識庫維護頻率。
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智能知識庫日常運營
智能知識庫通過評測調優，智能知識庫正式上線運營。機器人訓練師對客戶線上問法、會話進行標注，增加主子問題，優化答案。定期跑測智能知識庫，從不同維度監測機器人匹配情況，向算法人員反饋調整意見。定期與需求方較準答案的準確性，定期與需求方交流運營中的服務流程優化方案，同時關注客戶對機器人的評價反饋，及時做出答案調整。
小結
智能知識庫從知識的梳理、目錄框架搭建、主子問題設立再到上線運營，沒有完全適用所有需求方的模版，每一步都離不開探索。
AI智能技術發展到第三個階段，涌現了新工具和新思路，能否運用于和如何運用于商業銀行智能知識庫所屬的場景，正是我們需要繼續思考的。
