Google釋出的AI預包裝服務Contact Center AI架構圖,靠AI客服減輕人工客服工作負擔。

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Google 雲端平台服務(Cloud Platform)部門持續加碼企業市場,本周推出針對企業而設計的AI預包裝服務,第一波將讓客服、人才招募等作業整合AI。

Google七月底在Next’18大會上表示多種產業,從零售、農業、教育到醫療已經逐步採用AI以導入革命性變化。但是還是有許多企業還難以使用;原因包括需要有專門的人才和硬體、訓練機器學習模型所需的適合的資料量和資料型態、將AI導入現有作業的複雜性。更大原因在於AI不易符合非常專門化的企業需求。

為了讓AI服務切合產業的特殊需求,Google將推出兩種方案。首先是預包裝(pre-packaged)的AI方案,透過和夥伴廠商的合作,這些預包裝的方案已整合了特定產業的專業而且更容易整合到現有企業流程。這些方案除了少部份由Google直接服務客戶外,大部份也將由合作夥伴提供導入服務。第二類AI方案則提供參考架構,供大型企業客戶自建高度客製化的AI工具。此類方案比第一類需要較多開發,但優點是可以開發出更符合公司需求、更整合的AI系統,又比全部自己打造來得快。

首先上陣的包括兩項預包裝AI方案分別為客服中心AI(Contact Center AI),以及用於求職、人才招募的雲端人才方案(Cloud Talent Solution)。客服中心AI方案可簡化傳統客服中心自動語音應答及互動語音應答(IVR)的電話聯繫網(phone tree)的建置複雜性。它能以對話AI技術和客戶寒喧、客戶可以很自然描述他們來電的需求,AI能要求提供對方相關資訊,甚至還能解決簡單的需求,像是查詢帳單金額或如何開車前往公司等。如果AI判定來電超出它的能力,就會轉給客服人員,此時它還能即時提供相關資訊。此外它還能做客服歷史趨勢、或是何種問題的來電最多等分析。Google表示自Next’18宣佈以來已有800家客戶報名試用。

雲端人才方案前身是雲端求職(Cloud Job Discovery)方案,方便求職者以通勤時間及交通方式等條件來篩選工作。而在新版本中則加入了資料側寫搜尋,這項功能目前為測試版本,方便企業從過往求職候選人中篩選出第二波可能的人才。

首個推出的參考架構方案為推薦引擎,方便用於內容網站推薦內容,或是零售網站推薦商品。它只是參考架構,因此用戶必須再撰寫程式將之整合到自家網站。利用這項方案,GCP客戶可運用Google Cloud平台的機器學習技術來改善推薦能力。例如運用Google Analytics 360將大量用戶匿名資料餵入推薦模型,而用Cloud Composer來調合模型,並可設定每小時、每15分鐘或每天更新一次推薦。


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