蒲成，攜程云客服平臺研發(fā)部資深研發(fā)經(jīng)理。2015年底加入攜程從事呼叫中心相關產(chǎn)品的研發(fā)工作，主導建設了攜程呼叫中心智能語音平臺、統(tǒng)一配置中心，目前正在努力推進云客服平臺的設計研發(fā)工作。
本文來自蒲成在“2018攜程技術峰會”上的分享。
一、背景及設計理念
自攜程創(chuàng)立以來，呼叫中心就一直伴隨著公司業(yè)務一同發(fā)展壯大。經(jīng)過近20年的迭代，目前攜程的呼叫中心系統(tǒng)已經(jīng)演進為第五代呼叫中心系統(tǒng)了，也就是我們完全自主研發(fā)的基于FreeSwitch的軟交換與IVR、微信Server、郵件系統(tǒng)、無線IMServer的全渠道全媒體客服系統(tǒng)。
那么，基于現(xiàn)有可擴展架構的這套客服系統(tǒng)為攜程的客服業(yè)務提供了什么樣的支撐呢？我們可以從以下幾個方面一窺全貌。
- 多渠道
目前支持傳統(tǒng)電話、VOIP電話、IM、微信公眾號、郵件等通信渠道的接入。
- 多地域
目前攜程的客服坐席分布在全國及海外各地，其中包括國內(nèi)的上海、南通、合肥、如皋、信陽，以及海外的愛丁堡、韓國、日本等地。
- 多業(yè)務
本系統(tǒng)目前支撐著攜程200多條業(yè)務線以及15000+坐席的服務業(yè)務落地。
- 多語種
目前提供中文、英語、日語、韓語、法語、俄語等多語種支持。
- 海量會話
目前電話日均通話量約100萬通以上，而IM會話日均消息量約1000萬條以上。
上述場景的背后是一套什么樣的架構體系在提供服務支撐呢？我們又為何會選擇建設這樣一套架構體系呢？后文將給出答案。
傳統(tǒng)的客服運營通常面臨六大痛點，即溝通單一、信息碎片化、智能化程度低、效率低下、移動性不足、成本高昂。在企業(yè)發(fā)展壯大的過程中，傳統(tǒng)的客服運營就逐漸成為制約企業(yè)業(yè)務發(fā)展的瓶頸。有鑒于此，我們研發(fā)了一套基于云和容器化的軟呼叫中心及客服平臺，并且引入了場景化的AI能力，從而在源頭上消除了前面所說的六大痛點。
現(xiàn)在，我們的客服系統(tǒng)是這樣的：
云客服平臺=軟交換云平臺（公有云/私有云）
+全渠道座席（Call/Chat/IM/SNS)
+全媒體座席（Voice/Txt/Pic/Video）
+多模式（集中/在家/移動）
+AI引擎（客服機器人/語義解析…）
+CRM、工單系統(tǒng)、知識庫
二、核心架構
2.1系統(tǒng)結構
我們先來看看整體的系統(tǒng)結構，如下圖所示。
從上圖可以看出我們云客服平臺的整體鏈路結構，其中最核心的就是中間的渠道服務和通信分配層，這一層中的每個節(jié)點都可按需進行水平擴展，從而支撐未來的業(yè)務發(fā)展。
通過這一中間層的轉換，我們就將上圖左側來自各個渠道的客人服務請求整合為統(tǒng)一的服務請求，并通過右側的全渠道坐席界面統(tǒng)一分配給客服人員進行服務響應。這樣一來，也就實現(xiàn)了多個通信渠道融合的目的。下一節(jié)我們來看看其背后的處理邏輯。
2.2邏輯架構
通信渠道由我們自研的各渠道Server構成，其中也包括無線平臺研發(fā)部所研發(fā)的IMServer。坐席所使用的全渠道通信端（XAgent/APP）使用WebSocket協(xié)議與這些渠道Server保持通信，同時也使用WebSocket協(xié)議與統(tǒng)一通信分配服務保持通信。
其余諸如分配服務、業(yè)務數(shù)據(jù)服務、AI能力服務等，均以微服務API的方式在平臺內(nèi)部暴露。為此，我們搭建了一套名為方塔尖的微服務框架來提供基礎設施的支持。
2.3方塔尖微服務框架
這套框架是基于SpringCloud搭建的，分別采用consul、zuul來實現(xiàn)服務發(fā)現(xiàn)和服務路由。此外，在方塔尖中我們還加入了一些功能級服務，比如用戶/權限管理、短信驗證碼、數(shù)據(jù)加解密、數(shù)據(jù)訪問層封裝等等，以便讓其上的邏輯層僅關注業(yè)務實現(xiàn)即可。
2.4統(tǒng)一分配
下面我們來看看核心的統(tǒng)一通信分配服務的實現(xiàn)，其架構如下：
顧名思義，這個核心組件的目標就是實現(xiàn)各通信渠道的會話統(tǒng)一分配，其核心邏輯如下：
LinkServer是坐席服務端，坐席端通過WebSocket連接到LinkServer。
LinkServer負責維護坐席連接、收發(fā)坐席請求和反饋、傳遞坐席狀態(tài)。其處理流程如下：
StatusManager是狀態(tài)管理服務，負責處理LinkServer傳遞來的坐席狀態(tài)變化，負責對外提供坐席狀態(tài)查詢。其處理流程如下：
ACD是IM+系統(tǒng)的核心模塊，其主要功能是實現(xiàn)客人坐席分配，ACD指令和消息的收發(fā)、ACD會話管理等。其處理流程如下：
其中的分配邏輯是基于抽象的業(yè)務規(guī)則表達式來進行處理的，為此，我們采用了開源的表達式運算器EvalEx，其好處在于：
- 使用BigDecimal進行計算和返回結果
- 不依賴于外部庫
- 可以設置精度和舍入模式
- 支持變量
- 支持標準布爾和數(shù)學運算符
- 支持標準的基本數(shù)學和布爾函數(shù)
- 可以在運行時添加自定義函數(shù)和操作符
- 函數(shù)可以用變量數(shù)量的參數(shù)來定義(參見最小和最大函數(shù))
- 支持十六進制數(shù)字和科學的數(shù)字符號
- 支持函數(shù)中的字符串文字
- 支持隱式乘法，例如(a+b)(a-b)或2(x-y)，等于(a+b)*(a-b)或2*(x-y)
基于此，我們提供了一些基礎分配邏輯，并且也支持第三方分配邏輯的對接。
- 上次服務優(yōu)先
優(yōu)先分配給上次服務的客服
- 熟客優(yōu)先
優(yōu)先分配給為該客戶服務次數(shù)最多的客服
- 均衡分配
按客服工作量平均分配
- 最閑分配
優(yōu)先分配給空閑最長時間的客服
- 指定分配
指定分配給某幾個客服
- 第三方分配
調(diào)用第三方接口分配
2.5智能化
人工智能現(xiàn)在很火，但是在人工智能眾多細分領域中，其實NLP技術的發(fā)展和應用才是人工智能“皇冠上的明珠”，它也是眾多AI大廠持續(xù)投入的領域。
而就目前的市場環(huán)境和技術條件而言，客服業(yè)務的智能化是最有希望落地NLP技術的場景。因此，我們也著力構建了云客服平臺的智能化應用框架。該框架結構如下：
其中智能質(zhì)檢和對話機器人是兩大重點應用場景，這兩個場景的落地能夠極大地提升客服業(yè)務運營效率并且顯著降低運營成本。
對話機器人在我們的客服平臺中分為語音機器人和在線IM機器人。語音機器人的服務對象是IVR（交互式語音應答），即電話的呼入呼出IVR場景。其處理流程如下：
在線IM機器人主要對接的是IM、微信等即時通信和社交媒體渠道，從廣義上可以理解為我們常見的聊天機器人范疇，只不過在客服系統(tǒng)中，其模型是針對專有業(yè)務場景進行訓練的。因此，相較于通用聊天機器人，在線IM機器人其實更容易達到比較好的智能交互效果。其整體模塊結構如下：
智能質(zhì)檢對于客服運營管理而言是一項非常重要的功能，借助ASR語音轉文字的能力，它能將非結構化的音頻、文本數(shù)據(jù)轉換成客服運營甚至企業(yè)運營統(tǒng)計分析所需的結構化數(shù)據(jù)，最終形成對業(yè)務管理運營的良性反饋閉環(huán)。下面兩張圖分別是我們云客服平臺中智能質(zhì)檢的場景順序圖和處理流程圖。
三、平臺級能力輸出
客服系統(tǒng)不同面向C端的應用，我們的目標并非尋求用戶的長時間駐留。相反，在客服領域，我們希望能夠以最快的時間去響應客戶的需求，這樣才能提升客戶滿意度并最大限度降低運營成本。所以，我們客服平臺的每個模塊、每項功能都是圍繞這一主旨而設計構建的。
那么，基于前面的核心基礎架構和上述考量，我們的客服平臺能夠對外輸出哪些能力呢？
3.1外呼
外呼通常是呼叫中心會高頻使用的業(yè)務場景，傳統(tǒng)的外呼都是坐席人工發(fā)起外呼，費時費力且成本高昂。因此，我們圍繞外呼應用研發(fā)了四種外呼形態(tài)，以滿足不同業(yè)務場景的需要。這四種外呼形態(tài)是，自動外呼、預測外呼、預覽外呼和智能外呼。
篇幅所限，就不一一講解每種形態(tài)的具體特性了，但它們的核心都是以自動外呼系統(tǒng)為基礎的，其業(yè)務處理簡圖如下：
以此為基礎，結合云端基礎設施和容器特性，輔以我們自研的各種組件，我們的外呼系統(tǒng)就能提供以下特性：
- 支持高并發(fā)，吞吐能力可擴展
- 高可靠外呼平臺，包含完善的保護機制
- 支持預測外呼、預約外呼、虛擬坐席外呼
- 提供智能呼叫算法，提升工作效率
3.2中轉
中轉即號碼埋名，也就是用虛擬號碼替換真實號碼的功能。這項功能的目的是讓通話雙方無法獲悉對方的真實號碼，從而實現(xiàn)隱私保護的目的。
作為該能力的配套，我們開發(fā)了配置界面、錄音模塊，以及對應的查詢/統(tǒng)計報表等功能，用戶可以基于瀏覽器操作完成實時的配置生效操作，并瀏覽話務中轉結果。
3.3VOIP
VOIP也就是大家所熟知的IP網(wǎng)絡電話。我們的平臺提供了VOIPSDK，方便第三方應用集成，并且自研了音頻編解碼和動態(tài)碼率技術，能夠滿足弱網(wǎng)下的正常語音通信。其特性如下圖所示：
3.4全渠道客服工作臺
我們?yōu)榭头藛T提供了一站式全渠道的客服工作臺，以便客服人員可以在統(tǒng)一的工作界面中為來自各個渠道的客人需求提供服務響應。其特性如下：
全渠道統(tǒng)一，一站式服務體驗
- 統(tǒng)一電話、網(wǎng)頁IM、APPIM、郵件、微信等多個渠道
- 快速響應用戶咨詢
全媒體融合，服務形式更豐富
- 文本、圖片、電話、語音、視頻等多媒體融合
- 服務形式多樣化
數(shù)據(jù)整合，一目了然
- 完整用戶信息與服務軌跡記錄
- 提升服務質(zhì)量
3.5客戶支持
我們的客服平臺在核心客服業(yè)務能力支持之外還提供了以客戶為中心的服務周邊配套模塊，比如CRM、工單、知識庫等。這是為了給客服人員提供更為詳盡的客戶信息，以期為客戶提供全方位的服務支持。
CRM
客戶數(shù)據(jù)管理
- 完整記錄用戶數(shù)據(jù)
- 用戶信息統(tǒng)一管理
- 提高客戶留存率
- 提升企業(yè)獲客能力
工單
速流轉，協(xié)同處理
- 促進企業(yè)內(nèi)外協(xié)作，共同處理用戶咨詢
- 企業(yè)服務更高效
知識庫
座席服務規(guī)范高效
- 常用問題
- 常用語
- 客服話術標準化
3.6報表監(jiān)控
作為客服業(yè)務運營的日常管理手段，報表和監(jiān)控是必不可少的支持方式。我們的客服平臺自然也提供了相應的運營報表和監(jiān)控界面。具體特性如下：
實時報表
- 多維度、實時展示座席指標數(shù)據(jù)
- 可按日、周、月等多條件查詢
- 圖表展示方式支持自定義
全面監(jiān)控預警
- 系統(tǒng)、服務、座席，全方位監(jiān)控
- 可設閾值告警與告警通知
話務預測
- 智能預測后續(xù)話務量
- 突發(fā)事件等因子對話務量的影響預測
四、結語
客服平臺是異常復雜和龐大的結構化體系平臺，要在一篇文章中全面論述其技術體系架構幾乎是不可能完成的任務。受篇幅限制，本文僅摘取了部分核心架構和核心模塊功能略作闡述。如果讀者有興趣了解更多與我們客服平臺有關的信息，歡迎在留言區(qū)和我們互動。
