客服PCA

新技术和优质客服长久以来就自相矛盾。良好的服务可以提高客户的满意度、信赖度，以及产品的知名度，但同时会减少利润。聘请训练有素且能够耐心解决问题的专业人员又需要很高的人工成本。

互联网的发展为大公司提供了多种客服替代方案：外包、客户论坛、常见问题解答、在线自动化辅助设备或者是由未经训练且报酬极低的客服人员来提供错误的解答。伊斯雷尔曾经和一个自称从未去过机场的美联航客服代表在电话里吵了起来。

很少有客户会选择上述这些服务选项。我们既不希望被转接至自动语音服务系统，也不希望在等待了20分钟之后才联系上一位客服人员，而这些人所接受的培训是：用最快的方式让客户挂断电话。我们所需要的是一位富有同情心的客服人员，能够理解我们的问题并快速简洁地提供解决方案。

就在我们打算对这一话题表示绝望，甘心一辈子接受这种中庸的服务时，我们遇见了Lola。

Lola服务周到，有敏锐的洞察力且行事准确。“她”热情地帮我们解决问题，而且随叫随到。Lola是首款客服PCA，是一款由斯坦福国际研究所为西班牙对外银行（BBVA）设计研发的精细的语音互动软件。总部设在马德里的BBVA在欧盟、美国和拉丁美洲都有业务。

2013年3月我们见到Lola时，“她”的良好表现使我们重拾信心，因为技术可以做到切实帮助不满意的客户而不是仅仅用来保护公司远离客户。

斯坦福国际研究所信息和计算机科学部门的负责人比尔·马克告诉我们，真正的挑战在于让Lola明白每个用户的意图，并以此做出适当的行为。比如是回答用户的问题还是从用户的活期存款账户转账来支付按揭贷款。一个重要因素在于人们希望客服能够记住他们之前所提到的内容，并能够理解日常用语的细微差别和不准确之处。这对于电脑技术来说非常困难，因为电脑技术极其富有逻辑性而且从不依靠直觉。

Lola能够适应话题的改变，比如用户将话题从查询余额转换到了付款。“她”还能以不可思议的准确度来理解用户的意图。

“要做到这一点非常困难。Lola必须推断出要做什么，并知道在银行联机系统上如何操作。这些都是艰难的挑战。”马克告诉我们。

斯坦福国际研究所的高级计算机科学家迈克尔·沃尔弗顿博士对Lola进行了测试，他在其中扮演一位银行客户。沃尔弗顿用一个简单句式向Lola发出了请求，Lola为他建立了一个每月按揭自动还款账户。沃尔弗顿要求Lola查询一笔“大约14美元”的款项，Lola把数字理解成了“4”。而一旦Lola犯了错误，后台会有专人监控对话并在必要的时候出现以提供帮助。

我们对Lola的纠错能力印象深刻。沃尔弗顿故意纠正自己所说的话，Lola明白了他的意思，并告诉他无须像在网上银行填表出了错那样从头再来一遍。

作为一款软件，Lola不会像人那样容易注意力分散、疲劳或者出现情绪波动。人工智能帮助“她”在每次服务一个新客户时都变得更智能。

我们了解到Lola最终可以发展到能告知客户所犯的错误，提醒他们那些操作会造成银行收费，甚至可以提供储蓄技巧。

接待我们的斯坦福国际研究所负责风投的副总裁诺曼·维纳斯基强调说，该研究所拥有基础技术，并看到了将该技术应用于其他产业所存在的潜力。这也是我们所意识到的。

BBVA确实有位员工叫Lola。当这款PCA的研发人员做员工调查时，他们都对Lola的工作激情和积极性印象深刻，因此以她的形象创造了首款客服PCA。

有时人们会说，相比于机器代理，他们更喜欢人工服务。或许我们真正想要的是更好的服务，可以迅速且顺利地解决我们的问题和要求。过去，人们期望掌握电脑语言。而现在Lola似乎已经懂得了人类的语言，而且“她”还精通英语和西班牙语。

PCA作为我们最好的朋友已经准备好代表我们来展现一些不可思议的能力。场景技术的魔法和人们对隐私的保护——这二者间的冲突还将延续并出现在生活的各个方面。或许爆发这一冲突的最重要场所就是我们认为最为私密的地方：我们自己的家。