数字化转型案例：T-Mobile是如何使用AI来为客服提供支持的

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AI软件正在协助T-Mobile的呼叫中心客服为客户提供服务，首席信息官Cody Sanford表示，这种做法可以减少客户受到自动化服务的影响。

使用AI作为一种中介是很受欢迎的客户支持工具之一，企业经常会派遣软件机器人而不是人来为客户提供服务。

当你拨打客户服务电话，IVR系统将你转接到正确的部门时，你可能就已经亲身体验了这种趋势。又或者是在你浏览了一个网站，一个有人类名字的机器人通过一个闪烁的聊天窗口询问他们可以如何帮助你的时候。

T-Mobile首席信息官Cody Sanford表示，T-Mobile采取了不同的策略，试图利用AI来增强客户体验，而不是在打电话给人工助手的路上拦截对方。在过去的几年里，Sanford一直在改造这家电信公司的运营。T-Mobile建立了一个基于专有算法和商业工具的AI解决方案，以帮助支持呼叫中心客服来帮助客户。

表面上，这家公司是在帮助照顾人类的人。“很多公司会使用AI来进行拦截。”Sanford告诉记者。“而我们利用这项技术拉近了销售代表与客户的距离。”

除了用AI转移呼叫之外，T-Mobile的方法的确令人耳目一新，因为它属于AI增强人类的范畴，而不是AI取代人类的范畴。对于企业员工来说，这是一个至关重要的区别，因为他们中的许多人担心自动化正在吞噬他们的工作。

KPMG今年4月对1000名员工进行了调查，其中44%的人表示，他们担心科技会取代自己。在科技行业，会担心机器人来上班的员工人数飙升到了67%。UiPath最近针对4500名办公室职员进行的一项调查显示，30%的人担心自动化会取代他们的工作岗位，86%的人表示希望雇主能够提供重新培训的机会。

人与人之间的接触

T-Mobile的1.2万呼叫中心人员不必担心被自动化替代--至少短期内不会--因为他们是该公司客户服务战略的一个组成部分。

当T-Mobile客户通过电话或在线聊天渠道与该公司联系时，他们会触发预先输入了客户信息的AI软件。包括了客户正在寻求什么，比如激活升级或服务问题，以及他们的账单历史和其他相关的细节，这为客服提供了尽可能以360度视角接近客户的机会。利用了AI提供的实时信息之后，销售人员会处理客户的询问。

这听起来很简单，但这里面包含了一个庞大数学问题的技术复杂性，根据Sanford的说法，比较大的障碍来自于数据标注。机器学习需要大量的训练数据才能很好地工作，但这需要大量的技术资源和人力投入，才能对数据进行准确地标注，使模型能够做出有效的决策。此前，T-Mobile工程师将数据标注在了Excel电子表格当中，这是一个繁重的过程。

在Sanford的带领下，T-Mobile通过AWS的Sagemaker Ground Truth ML软件使数百万客户呼叫信息的流程实现了现代化，该软件通过Amazon Mechanical Turk提供了人工标签，并为标签提供了工作流和界面。随着时间的推移，通过不断学习人类数据标记师创建的标签，这个模型将会变得更好。与通过烦人的IVR系统和聊天机器人的“投资转向”不同，T-Mobile使用了AI增强的人类来培养“更快乐的客户”，Sanford说。

其他公司也正在采用这种人加AI的方式，尽管采用的是不同的软件手段。Humana和Aetna正在使用来自Cogito的AI软件，帮助呼叫中心的工作人员在面对情绪激动甚至愤怒的消费者时，能够表现出富有同情心、但专业的语气。该软件所提供的短信服务能够提供诸如他们是否说话太快或打断了呼叫者之类的提示。这是一个聊天机器人的实时客户敏感性培训，它可以分析语调、音调和语速。

这是数字化战略的一部分

T-Mobile的AI系统是一场更广泛变革的组成部分，它反映了许多现代IT组织的变革:使用AWS和Microsoft Azure中的公共云服务，并通过针对某些本地功能的混合模型来加以增强。例如，Oracle计费软件等应用程序将依旧在本地运行。

“我们的目标是让基础设施变得透明，但我们的业务还没有达到那一步。”Sanford说。T-Mobile还利用了大规模的容器化来轻松地在混合云之间连接软件;封装在微服务中的可分解软件单元;以及一个包含了15000个API的API系统。