第15期 2020/11/15
首汽約車：走心的服務，背后是人工智能的能力
自2010年興起的網約車，可以說經歷了跌宕起伏多個階段。近些年受到宏觀經濟放緩、政策趨嚴等因素影響，市場交易規模增速放緩等因素，網約車行業已經進入規范化調整期。
易觀千帆數據顯示，2019年中國網約車市場整體交易金額達3044.1億元，環比增長3%。中國網約車市場一直保持“一超多強”的市場競爭格局，獨立專車APP中，首汽約車活躍用戶規模最高，達411.5萬。
過去幾年網約車行業雖然熱鬧，但在首汽約車CEO魏東眼中網約車還處在1.0時代，“我們做的只是連接，使用各種手段提升司機和乘客的匹配效率，通過不斷挖掘交易引擎、地圖引擎、定價引擎，讓整體交易效率更高。”
首汽約車CEO魏東
隨著網約車新政的逐步落實，網約車市場正向著系統化、標準化發展，所以讓乘客打到一個信任、滿意、干凈、有溫度的車正是現在首汽約車在做的事，這也是首汽約車理解的網約車2.0。
“如何做到走心的服務，這取決于背后智能化的能力。”魏東說道，智能化升級有很多課題，供需匹配變革、智能管理升級、乘客體驗提升我們需要一個一個去破解，我們首先要做的就是通過人工智能管理駕駛員的行為。
語音識別破解客訴煩惱
首汽約車一直認為AI在出行服務中的應用是重中之重，首先，服務質量管控是首汽約車的重要主題，視頻語音數據是重要抓手，音頻數據的處理離不開AI能力的實現；其次，提高服務和管理效率是伴隨公司規模增長需要解決的問題，AI代替人工和輔助人工可以實現效率提高和成本節約；最后，AI可以從復雜海量的網約車數據中挖掘價值信息，提高業務水平和行業競爭力。
“網約車行業是一個人對人的服務，而且車又是一個高速運動的載體，任何一個環節的偏差都可能導致問題的發生。” 魏東表示，司乘安全是關乎兩個群體的事情，國內網約車行業普遍采用行程錄音輔助安全監控，以及用戶問題投訴處理。
安全監控是一個比較大的范疇，包括沖突識別，辱罵識別，推單識別等等。例如在遇到推單投訴時，調查需要多方參與反復確認，并不是一個簡單就能解決的問題，如果涉及騷擾，還需要通過語音核實。
但是車內錄音很難受到控制，可能會出現雜音、方言等各種情況，因為錄音質量問題有時難以達到安全監控的目的。首汽約車也開始利用人工智能和機器學習技術，打造一個智能語音解決方案來有效排除噪音、音樂、導航音等干擾項，并將語音快速準確地轉換成文字。
基于AWS Amazon SageMaker和Amazon Transcribe，首汽約車開發了出行行業首個定制智能語音解決方案。其可以高效地將行程錄音進行音頻降噪、導航音分離，提取清晰的司乘對話內容，并將語音轉成文字，從而通過場景化的關鍵詞識別分析觸發安全預警，實現實時行程安全監控。這樣首汽約車通過人工智能可以自動化的進行一些判斷，在無法判斷時再介入人工進行校驗，提升司乘體驗和服務效率，并降低成本，提高安全性。
人工智能推動未來交通
首汽約車使用Amazon SageMaker首先對音頻降噪和導航音分離兩個模型進行攻克，同時使用Amazon Transcribe人工智能語音服務將行程錄音自動轉化為文字，經歷了4個月就完成了智能語音解決方案的開發和上線。首汽約車副總裁閆磊表示，客訴其實是網約車行業的一個痛點，在市面上沒有一個很好的解決方案，除了算法要從零開始，我們還要明確范圍，例如各地方方言等。
而利用Amazon SageMaker可以實現模型訓練、部署和調優，讓模型的快速迭代。AWS大中華區產品部總經理顧凡表示，整個解決方案不僅僅是開發兩個模型，錄音的調度、并發等等都是需要考慮的因素，而且Amazon SageMaker極大地降低了機器學習的門檻。
目前首汽約車的客訴承諾24小時進行答復，通過人工智能則大幅提高了效率，可以更快地回應客戶。最終節省客服人工審核工作量35%，縮短客服人員人工聽音審核時長20%，智能客訴處理準確率達90%以上。
“未來的處理要更加及時，做到事中處理，實時監測車內聲音，通過語音識別讓客服及時接入，改善客服，降低運營成本，提高安全性。”閆磊說道，在語音識別之后還有一個有待解決的痛點就是如何鑒別司機推單，這不僅需要文字的判斷，還要識別場景，結合司機的行駛狀態、定位信息、周邊信息，綜合判斷責任的歸屬。
首汽約車和AWS未來也將進一步緊密合作，豐富智能判責場景，例如針對網約車服務中可能出現的司乘矛盾、行駛路線問題等，通過語音智能識別后用作判定的依據。同時首汽約車還計劃將其打造為行業通用解決方案，服務于其它網約車平臺、傳統出租車企業和貨運企業，構建交通出行領域的智能解決方案，推動行業發展。
如今，用戶已經接受了網約車的形式，AI也將持續賦能出行服務行業，最終實現承載移動生活的未來交通。
本文章選自《AI啟示錄》雜志，閱讀更多雜志內容，請掃描下方二維碼
