基于数据流和知识流的智能服务展望

　　当下是一个数字化的时代，在原有的沟通方式基础上，数字世界再一次将人与人、人与企业、人与服务在数字智能的维度上进行联结。

　　当下是一个智能化的时代，网上商城提供的关于商品和书籍的智能化推荐比自己去寻找要更快更好；健身软件提供免费的量身定制的健身计划还推荐你加入符合自己爱好特点的团体以便互相鼓励；运营商推荐适合用户的流量服务，而用户只需点击确认就可立即享用。

　　数字化和智能化带来的技术革命使得距离不再是问题、领域不再是边界，新兴事物的快速出现显得那么自然和轻松。不变的唯有变化本身，电信服务领域也是如此。

　　在智能服务出现之前，客户的喜好、特点、适合的产品由客户经理根据自己的经验分析之后记在头脑里再根据自己掌握的业务知识为用户提供尽可能贴心的服务。每一次服务都依赖于客户经理的个人经验、个人主观能动性以及心情，使得单次服务成本高、效率低。

　　而现在，用户的特征由大数据承载，服务的内容由智能的知识服务技术承载，服务的传递由客服人员或互联网渠道承载，这三者的数字化进程使原来人工的单次服务智能化为可以自动批量提供的个性化服务。服务的成本以及服务推向市场的时间都将由于IT技术和智能技术的介入下降和缩短，而服务的质量和范围将呈现显著增长。

　　未来的智能服务将由新的形式提

　　供，这将是一个由数据流、知识流、新型团队共同组成的服务集合。它的内部是一个开放共享的生态体系；对外，将以丰富的形式出现在客户需要的地方。我们需要做的是让这三者之间产生联结，相辅相成。

　　联结这三者的是场景。场景是贯穿数据流、知识流与服务团队的线索。当服务请求发生时，先基于数据流识别场景对应到一个预先设计好的场景编码，再以此为基础来匹配对应的知识流，通过新型团队（既包括人机协同团队也包括互联网上的机器人“团队”）提供服务。

　　一、数据流

　　企业中的数据分布在生产运营的各个环节，这些数据通过大数据平台进行汇聚、清洗以后再根据企业市场和服务的需要进行分析而形成大数据的结果。

　　数据的分析和生成并不仅限于一个大数据平台，企业中既有来自生产单位的直接数据，也有来自行为和特征的间接数据，还将不断补充第三方数据。

　　这将是一个开放的数据平台，去中心化的思想使得数据在通用的接口下，数据分析、汇聚后将成为价值链，在流动中创造价值。

　　智能服务从全量的数据流中设计场景，再筛选自己需要的数据子集，这些数据子集包括人物，即用户特征；情境，即用户所处的业务和环境特征。

　　二、知识流

　　数据流只有在与知识流结合时才能成为可以批量销售的商品、可以批量提供的服务。大数据的产生使知识生产的目标、任务和模式也发生了新的变革，知识不再仅仅为人工提供服务，也需要为快速的互联网式批量智能服务提供支持。

　　在与数据流的融合过程中，智能机器人知识库是知识内容管理的首选，这是由于智能机器人本身自带的匹配、搜索、分词和扩展的能力。当与用户对话时，根据对话的关键词、用户的特征、用户所处的情境来匹配适合的场景以提供服务。

　　以往的知识管理是以产品为驱动，但在智能服务时代，将产生以场景为驱动的知识管理模式。

　　当一个知识的原型通过知识规划和分析成为结构化知识之后，知识管理的基础元素就已经形成了。在此基础上，人物特征、时间和情境因素融合话术、多媒体等方法来完成场景知识的生产。场景化知识生产完成后，每一个来自互联网的服务请求都将跟随大数据所提供的场景编码由机器人“团队”提供自动的服务；而每一个来自人工渠道的服务请求也将通过机器人或知识库的支持，由人工团队来提供服务。

　　三、新型团队

　　由数据流和知识流支撑的团队将是一个新型的团队，这个团队将比以往更了解用户、更熟悉业务、更具备服务技巧，但在转型时期，团队的感知也是喜忧参半。

　　根据团队情绪研究的理论，McGrath等人（1993）的研究指出，团队技术条件方面的因素会对团队情绪产生影响；Eriksson（2004）的结果显示组织变革会导致员工情绪的变化。团队情绪形成的影响因素包括情绪因素和非情绪因素，情绪因素主要包括团队成员的个体情绪分享以及情感表达范式，非情绪因素包括冲突与压力、团队内的技术条件、环境因素、文化因素。

　　智能服务的到来也将引起这种团队情绪的变化。首先，有先进的技术和知识支持，团队感到高兴，但是，工作可能会被机器人所替代的忧虑也随之而来，这些主要是非情绪因素，即团队内的技术条件、冲突与压力所带来的影响。

　　团队内的技术条件，总体来说是正向的影响。技术的进步可以改善之前团队所面临的大量知识学习、快速反应等压力，而我们也可以预测到技术进步的过程会遇到困难，那么对于新技术的不完善，需要在认识上即表达规范方面形成正面认知。

　　机器人在人机协同服务方面的引入以及一直以来在媒体和书籍中描写的关于机器人取代人工的说法预测会在团队中形成冲突与压力，因此需要有针对性地在认知层面进行不合理认知的修正，具体来说，就是机器人的任务是处理人脑不擅长的大数据处理、重复劳动，而当机器人接手了大量重复工作时，人工的任务可以升级为对机器人的管理和修正，也就是说，人机协同不是机器人代替人，而是让人工有更多机会做更有价值的工作。

　　在处理好团队由于智能服务引入而带来的团队情绪波动之后，预测整体服务效果将明显提升。

　　在数字化智能化的时代，我们正在塑造一个新的服务模式，大数据、人机协同、机器人、智能服务是主题词，而最激动人心的还是创造、发展和进步的过程，它给服务领域带来新的使命和新的机遇。

　　李天舒

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