國泰金控新推智能客服「阿發」,每天都能更懂顧客的話,關鍵就是這群Chatbot標籤訓練師

國泰金控新推智能客服「阿發」,每天都能更懂顧客的話,關鍵就是這群Chatbot標籤訓練師 國泰金控正式推出智能客服機器人「阿發」,並已於國泰人壽與國泰世華銀行上線。有別於一般的Chatbot既有功能,國泰這套Chatbot能讓用戶在同一介面中直接繳費。此外,國泰人壽與國泰世華銀行內部,各有一組Chatbot標籤訓練團隊,每天都要重新調整Chatbot無法回應的問題,再次訓練Chatbot,使它變得更聰明。 文/李靜宜 | 2018-12-04發表 國泰金控正式推出智能客服機器人「阿發」,並已於今年9月在國泰人壽與國泰世華銀行的官網上線。 圖片來源: 攝影 / 李靜宜 國泰金控設立的數位暨數據發展中心(數數發),在今天(4日)正式發表國泰金控智能客服「阿發」。國泰人壽副總經理范千惠表示,國泰人壽有800萬的保戶,一年下來就有300萬通的電話客服,打來詢問保單資訊。而國泰世華銀行個人金融事業處副總經理莊秀珠也指出,國泰世華銀行一年下來,也有數百萬通電話客服,最常見的用戶問題就是信用卡帳單金額查詢繳費、信用卡消費明細與信用卡額度查詢。為了能更快速解決用戶的即時詢問需求,國泰金控這套智能客服,已在今年9月上線國泰世華銀行與國泰人壽的官網。而國泰人壽的保戶,目前還能在國泰人壽行動App、Facebook與LINE官方帳號等其他平臺使用Chatbot服務;而國泰世華銀行用戶,則要到明年第二季,才能在行動App上使用此服務。而為了解決用戶在登入時常忘記帳號密碼,國泰讓用戶不用再輸入帳號、密碼才能登入,而是以輸入身分證字號與驗證碼之後,會收到一組OTP動態驗證碼到用戶的手機,讓用戶輸入,進行雙重身分認證。不過,有別於一般的智能客服機器人(Chatbot),國泰金控這套智能客服最大的特點,除了能讓用戶以文字輸入的方式,查詢相關資訊外,還能在同一介面直接完成繳費。以國泰人壽來說,保戶可以透過Chatbot,查詢保單的保費記錄、保障範圍,還能直接在上面繳清保費,以及申請保單貸款。以國泰世華銀行來說,用戶則能透過Chatbot,查詢銀行帳戶餘額或是信用卡帳單,也能直接繳交或分期信用卡卡費。而若有智能客服無法回答的問題,也能在同一介面馬上轉由真人客服回應,讓用戶的問題即時能得到回覆。國泰採用kitt.ai平臺的chatbot技術,在自家機房內建置了這個Chatbot的後臺,目前在國泰世華銀行和國泰人壽各有一套自己維運的Chatbot後臺。最大特色是可以建立上下文對話脈絡的Chatflow機制,即時中途轉而討論其他話題,再回到原本的話題時仍然可以繼續進行,Chatbot仍會記得稍早使用者提出的問題和提供的資訊,國泰也現場示範,例如在繳費過程,跳出討論分期還款服務的說明和細節,跳回來繳費時,仍可記得原本的用戶資料繼續進行繳費。然而,一般看到的智能客服機器人,不是利用過去累積大量客服資料,就是統整出用戶最常透過電話詢問客服人員的FAQ問題,作為訓練客服機器人自然語言理解能力(Natural Language Understanding,NLU)的訓練素材,不過,這類整批式資料訓練AI模型的方式,訓練出來的自然語言理解能力的進展很慢,總是得等到很長一段時間再次累積資料匯入訓練AI模型後才能有所改善,對用戶來說,也不見得能感受到機器人回答能力的改善。觀察到這個問題,國泰金控這套智能客服,其實還有一組Chatbot標籤訓練團隊,做為強力後盾,不斷邊標記出那些客服機器人無法辨識、理解的句子真正所代表的意圖,來優化Chatbot的自然語言學習模型。這個Chatbot標籤訓練團隊,在國泰人壽與國泰世華銀行內部各有一組人馬,國泰人壽有3人,國泰世華銀行則有5到8人,這些Chatbot標籤訓練師,來自原有客服、Chatbot已上線服務的產品部門和IT團隊等3個部門的成員,國泰解釋,客服人員擅長與顧客的對話,而產品部門則對這些服務最為熟悉,若遇到系統或技術的問題則需仰賴IT團隊才能有效建立標籤。每天下午,就是這些標籤師最忙碌的時候,得逐句將那些Chatbot無法妥善回應的句子,逐一標記出更準確的意圖標籤,例如顧客在人壽Chatbot一開始問「能不能借我100萬元」,第一次Chatbot無法識別,標籤師就需要人工標記出這與「保單」、「借款」等意圖標籤有關,再把這些人工重新標記過的語料匯入訓練後,下一次Chatbot才遇到,就有能力辨識這類句子。不過,標籤訓練師要如何知道,哪些客服回應的句子得重新修正再訓練Chatbot?國泰世華銀行指出,Chatbot的自然語言理解機制判讀每一句話的意圖時,都會估算出準確度的評分(滿分10分,越高代表越符合),國泰會挑出準確度不足5~6分的句子,優先來進行標籤,由人工給予更準確的意圖標籤。目前國泰世華銀行的Chatbot日均使用人次是8,000,約有2到3成的客服問題,是Chatbot無法準確回應。這些就是要優先處理的語料句子。以11月來說,國泰世華銀行Chatbot服務了約20萬人次,平均至少有200萬個使用者輸入的句子,需要人工修正的句子,每個月就會有40萬句,相當於標籤訓練師每天要處理1萬多個句子。一位標籤師,平均一小時可以標記100~150個句子,為了確保標記的品質,同一句話,國泰會指派兩名標籤師來進行標記,若兩人差異太大,還要由第三人進行驗證。會先將語料匯出到Excel檔中,逐句下標籤,後來國泰IT部門,還自行開發了一套線上下標籤系統,減少了三分之二的時間,來加快標籤師的作業。這群Chatbot標籤訓練師師,每天不停修正Chatbot自然語言理解的能力,正是國泰Chatbot的對話能力可以讓顧客覺得,每一天都比前一天更聰明的關鍵。國泰表示,未來,隨著Chatbot可支援的服務越來越多也複雜,這個每天不斷自我修正語言理解能力的一套作法,會是維持Chatbot顧客滿意度的關鍵。

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