京东客服电话人工（京东金融人工客服）

因此，多模态也被视作是智能人机交互领域的一个前沿方向。而在部分场景中，这一技术也可以直接提升用户的体验。

那么，如何能让智能客服理解用户的情绪变化？让智能客服变得更有人情味？

何晓冬向记者表示，技术上，人们希望能够打造智能服务机器人更好地服务人类。一方面希望机器人能够足够聪明，能够理解人们的意图和具有必备的知识，真正为人们完成有价值的任务；另一方面希望机器人能理解人们的情感，能做到有同理心的交流与服务。

除了服务效率的提升，大同12345热线在情绪识别和方言识别方面，也给政务服务带来了科技化的温度。针对大同话在声调、语法方面明显的地方特征，京东还依托强大的语义分析AI能力，让智能系统能够听懂使用大同方言咨询的高频问题，并针对性地有效解答市民的咨询。

众所周知，智能客服发展初期一度被评价为“智障客服”，最开始的智能客服因为技术的不成熟，甚至连“理解用户语言”这一基本能力都不具备，更遑论为用户解决问题？

事实上，智能客服已经成为AI商业化落地的排头兵。《百度大脑领导力白皮书》追踪的近70个应用场景中，智能客服在各行业应用场景中最为广泛。语音识别技术和自然语言理解技术是智能客服最基础，也是最重要的两项AI技术。根据《中国智能客服行业研究报告》数据显示，目前中国约有500万全职客服，客服产业规模约4000亿元，而未来智能客服的市场规模将有望达到800亿元。

“智能交互时代的特点是通过人工智能等技术让机器能够具有场景化知识，能够通过多模态、多轮次对话方式与人进行沟通交流，从而更好地理解人的意图，完成高价值的任务。但在智能人机交互时代现阶段，同样也存在着大量的机遇和挑战。” 何晓冬说。

【环球网科技报道 记者 王楠】1966年，美国麻省理工学院人工智能实验室的约瑟夫·维森鲍姆在这一年开发了最早的自然语言聊天机器人ELIZA，能够模仿临床治疗中的心理医生，是最早的人机对话。

“人情味”成智能客服下一赛道

中国智能客服市场规模有望达800亿元

多模态，是一个行业内公认的发展方向。所谓多模态，即AI可以通过多个感知维度，如视觉、语音、文字等识别信息，感知用户的需求。在传统的AI客服产品中，用户与AI之间使用文字或语音这一单模态的方式互动。而在现实世界中，面对面的客户服务往往是多模态的，人工客服的表情、动作和语言，都可以影响到用户对服务的感知。

“当时的ELIZA只是简单模仿人的行为，谈不上智能。到上世纪90年代，人机对话才进入了一个新的发展阶段，大家开始讨论怎么让计算机理解人类意图与执行命令。” 京东集团副总裁、京东人工智能研究院常务副院长何晓冬告诉记者，“自计算机诞生以来，人们始终致力于如何克服‘人机交流障碍’，而在这个过程中，人机交互等技术每往前发展进一步，产业应用价值也往往随之快速增长。”

何晓冬以新一代大同12345热线举例，该热线基于京东人机交互平台“言犀”的技术能力，结合市民热线实际工作场景，将智能客服、人工服务、知识库数据资源紧密连接在一起，有效帮助大同12345热线实现日均呼入总量增加31.7%、呼入电话通起率达100%、日均有效诉求提高33.6%，实现7*24小时服务。

“对于京东而言，智能客服是AI技术应用最核心的领域之一，现阶段智能客服核心能力塑造，不仅要响应请求，还要向‘情感陪护’等方面深耕。”何晓冬说。

来源：环球网

“某种程度上，国外更加聚焦基础性的研究，而我国自由交互机器人的优势体现在通过应用场景的实战为技术积累经验并不断迭代，比如智能客服。” 何晓冬表示。在国内，互联网企业在智能人机交互领域的积累不可小觑。特别是电商企业，往往都具备成熟的智能客服解决方案。

智能客服不能只是简单的回复

“当前，我们基本实现了让人工智能交互在对话中保持温和。但如何做到能与人共情，它注定是是一个漫长且艰难的过程。”何晓冬解释称，“情绪在客服场景当中是一个很重要的问题，原因很简单，只有AI在对话时可以一天二十四小时永远保持温和。以前可能AI说话太冷冰冰，就像机器一样没有人情味，但当我们把情感这一块慢慢补上以后，用户明明知道是机器人也没关系，这样既能够解决问题，又可以与用户更有感情的进行交流。”何晓冬说。

2012年以来，以苹果的Siri、微软小冰、亚马逊的Alexa等为代表的智能对话机器人逐渐走入了人们的视野。这些机器人不但能完成人下达的任务，还能逐渐跟用户建立情感上的联系。而伴随人机对话交互技术的成功应用，其也逐渐成为整个AI赛道绝对炙手可热的领域。

“这对技术提出了挑战。”何晓冬说，除了夯实基础技术层，包括语音语义分析、情感智能分析、大规模语言模型、知识图谱构建和推理决策智能、跨语言、跨视觉的多模态表征学习以外，还需要能够建立一系列核心能力，包括语言理解、语言内容生成、多轮人机交互与对话、多模态信息处理等。最后还要在核心能力层上才能建立一系列用户能感知到的应用，例如像智能客服、智能营销导购、智能交互媒体、个性化智能助手以及各种各样的智能硬件等交互式智能平台。

“情感识别的难点是数据源，情绪数据无法像其他数据可以制造，而是需要真实积累。我们会设置情绪维度的种子数据，去京东客服长期积累下来的对话数据库中去匹配，通过不断自学习、迭代，实现情感识别分类和高颗粒度。”何晓冬介绍，京东智能客服目前能识别7-8种情绪（愤怒、失望、高兴、愉快等），通过对顾客情绪的精准识别，可以更好的安抚和服务顾客。