1、智达营销 云启未来姚韬达摩院机器智能技术领域研究员 首席运筹科学家Contents目录01策略中心产品介绍02策略中心场景介绍03核心技术分享策略中心产品介绍01产品创新中心：坚持数字化转型，持续探索AI服务的新场景2008年2010年2015年2017年2021年L2 精益化管理全渠道接入+工单流转实时监控+服务报表质培一体化数据平台打通L3智能服务型阿里小蜜上线在线机器人外呼机器人L1 传统客服自动化呼叫服务电子化L4 数据驱动型VOC(客户声音)NPS(体验管理)培训仿真机器人客服辅助策略中心数据分析数据看板策略调度客户体验客服效率数字化转型 数据、智能、技术驱动，带给客户愉悦的服务体验

2、 赋能商家 成为组织“客户第一”的膝跳反应2015年，马老师提出 提升自己（一切业务数据化）Enable商家 Cover整个经济体 一切围绕会员做2017年，马老师提出 Back to basic 用数据和技术赋能小二 服务体系流程优化 重新定义和创造服务产业2018年，逍遥子提出降本提效营收增长机器人转接调度分配客户需求理解客户满足(服务/商品)客服服务市场的需求变化客服场景是对私域客户进行精准营销转化的最佳触点如何做增长？新流量获取困难，成本高针对私域客户的转化/复购是企业营收新增长点触达二次营销复购私域客户转化营销吸引各行业现有营销转化链路核心解法：主动找到消费者/坐席/商品之间的精准匹

3、配，并进行Ranking商品推荐商品资源消费者识别(外呼/呼入/在线)机器人(问题解决/业务办理)人工坐席(坐席分配)客服场景是对私域客户进行精准营销转化的最佳触点消费者识别(外呼/呼入/在线)智能策略中心：基于数据+模型的营销服务大脑人用户人群圈选意图判断货商品与服务资源服务资源：机器人/人工商品资源主动调度，让更合适的服务资源接待客户主动触达，以货找人：为用户推荐更合适的商品与服务被动服务主动服务1营销服务分离营销服务一体化2场提供配套的策略管理工具智能中枢3数据模型行为数据业务数据营销模型满意度模型预测模型调度/分配模型模型闭环工具策略中心场景介绍02人工电销/电催，实现leads排序及

4、坐席匹配坐席分配座席外呼辅助人群圈选营销人群准备种子客户私域客户库商品信息ID-Mapping营销人群挖掘智能分配客群属性客户行为座席能力座席行为金牌话术商品推荐机器人智能客服判断营销场景转人工我那张3435的卡的额度好像很少了，你帮我看下还剩多少额度请问您是要查询可用额度吗?是的是的您当前的可用额度是2513元，请问还有什么可以帮您？没有了，谢谢！对话机器人系统客户呼入Next结合用户行为以及对话机器人记录的对话内容，通过模型计算，判断分期营销成功率70%营销成功坐席小雨：语气柔和2年经验擅长分期营销触发营销机会转人工服务实时分析人机对话内容产品概览画布的方式支持复杂的规则+模型策略配置产品

5、概览完善的模型训练工具营销小流量试验工具支持AB测试核心技术分享03算法架构模型管理模型构建数据处理模型池注册&管理模型部署服务平台:quick_ai模型池分配模型决策模型营销模型预测模型模型验证/测试模型自动选择超参调优神经网络结构搜索数据清洗异常检测缺失值补充特征转化标准化转化交叉筛选服务量预测-问题描述时序预测示例时序预测在智能决策（策略中枢）中的作用什么是时序预测？问题定义：根据过去一段时间的序列数据，预测接下来一段时间的值。数学描述：,+=(1,2,1,节假日,促销,)为什么需要时序预测？排班计划/短临调度/财务规划时序预测在智能决策中的位置及作用是什么？以cco业务为例：长期预测(

6、大于30天)：用于人员招聘。短期预测(7天-14天)：用于排班。补货等实时预测(15-30分钟)：用于实时人员分配，调度等服务量预测-算法设计多模态+树结构+transformer多模态树结构Transformer热线手工90%，算法94%维权服务量预测-效果80%以上客户准确率完全高于之前的方法。尤其村淘、盒马等业务精细化预测后，准确率提升5pt阿里妈妈1688天猫国际跨境盒马大麦直营/国内现货/平台在线 准确率88%在线/热线/维权手工92%，算法98%19条业务线19条业务线全部应用在线/热线热线手工75%，算法94%手工75%，算法83%6条业务线，2条已应用，准确率90%村淘在线/热

7、线手工80%，算法90%飞猪11条业务线11条业务线全部应用阿里云在线热线维权手工90%，算法90%票票口碑闲鱼整体咨询量线B线P线算法92%出票数手工：日常80%，节假日/大片上映30%50%算法整体85%在线/热线手工80%，算法90%拍卖优酷在线/热线手工90%，算法94%咨询纠纷投诉天猫海外淘系业务排班-问题描述基于服务量预测值，最优化安排人员，提高实际服务量与预估承接量的拟合度业务需求人性化通用性为先人力提效次之我们的目标满足约束的条件最大化饱和排班-算法设计启发式算法Heuristics method混合整数规划MIP(mixed integer programming metho

8、d)排班-效果阿里淘系及经济体智能排班截至目前已覆盖淘系、天猫超市、跨境、飞猪业务，阿里健康等各类项目13个、淘系累计排班人数2000以上，占淘系客服总一线人数70%以上。各项目排班效率提高60%以上，拟合度较手工排班高2pp以上，且个性化需求均得到有效满足。阿里经济体淘系7家SP+1家政企2000+小二天猫超市2家SP3个项目跨境1家SP商业化提效效果SP拟合度排班时长排班时长缩短手工模型手工模型某保险客户99.0%99.9%10h10min98%某运营商95.4%96.2%8h10min98%某人力资源科技公司100%100%30min1s99%某集成商无96.4%8h10min98%客服

9、营销-算法设计实时控制调度深度学习客服营销-效果预估精度F1值相比客户原有方案提升20%稳定性小时级别维持接通率在90%高效性外呼场景，呼损率相对降低87%实时调度-问题描述最大化服务效率15s/30s接通率服务调度的目的实时调度-算法设计监督学习+规则调度优势部署灵活能够继承专家经验数据量需求少调度动作对未来的影响没有考虑进来缺点强化学习优势兼顾未来周期的影响潜力大，能够从数据中学习更好的规则数据量需求大，冷启动难缺点实时调度-效果在线(0点-02点):30秒接起率提升5.7%,等待时长缩短2.01秒.热线(09点-15点):60秒接起率3.5%,等待时长缩短1.82%.阿里内部双十一消费者高峰时期呼损数:相对降低5%，全天平滑度更高接起率:20/30 秒接起率可以提高 3.1%,等待时长缩短2.01秒.外部客户智能策略中心：解决企业客服营销问题历史行为客户理解实时意图坐席数据队列调度营销可能性判断坐席分配转接*以某运营商客户为例问题解决/简单业务办理机器人服务智能分配最优坐席转接人工服务多渠道接入+25PP整体营销转化THANKS