零售不仅拥有服务属性，更有科技属性。
截至6月18日24点，京东618全球年中购物节累计下单金额达1592亿元。京东大力发展无界零售，转型技术驱动型公司，此次活动堪称“科技618”盛典，在活动中，一系列黑科技为消费者购物保驾护航。
作为京东“无人战略”中重要一环，AI智能客服JIMI展现狂欢背后的细节和温度。AI智能客服本次618一共和用户发生近1600万次对话，接待了90%以上的用户咨询，并独立解决其中87%的问题，相当于11万名人工客服一天的工作量。
AI智能客服在京东人工智能平台NeuHub的赋能下，实现又一轮技术迭代，让人机交互变得更具温度，进一步提升了用户的购物体验，让人机交互更便捷温暖。
用户需求的“黄金矿工” 懂你所需，知你所要
对于喜欢仔细比对，精打细算的消费者来说，下单之前一定会把商品介绍页面看个好几遍才会放心购买，而遇到“618”这样放肆血拼的日子，往往需要买上十几件或者更多商品，这就需要消费者可能提前一周就开始准备购物车，才会在“618”不留遗憾。可是要买的商品那么多，每个商品都用了多张海报，在同一张海报上可能还同时存在多种排版、多种字体、多种颜色，千般变幻直叫人眼花缭乱，还有很多信息，甚至都没有写在具体介绍中。找客服，可能会遇到客服不在线，或者是一句“亲，商品页面有详细说明，您可以自己看看”的情况。
为了解决这个问题， 京东智能客服JIMI学会了“读图看报”，现在不论是“日韩系清新风”、“欧美时尚风”还是简单粗暴的大字报风的商品介绍页，京东智能客服在毫秒之间就能基于全部图片信息对所需内容进行精准定位，并将关键信息从图中圈出，直接发给消费者，起到“一图胜千言”的极佳效果。之前需要花十五分钟仔细阅读才能下决定买的东西，现在可能只需一分钟咨询就能果断下单。
智能客服帮助用户找到所需信息
不同于由人工直接梳理，再让机器根据知识库规则回答的传统方式，让机器人 “读图看报”，就是让机器人学会如何从庞大的信息片段中，自动找到答案的线索。这需要机器人先基于自然语言处理，明白消费者问题的核心所在，再基于OCR等技术提取对应商品介绍图中的信息，再利用机器阅读技术将消费者问题和图片提取出来的内容进行信息匹配，最后才会给出消费者想要的答案。
基于商详页及图文信息，智能客服应答流程
很多情况下，商品介绍页只覆盖了一部分消费者关心的信息，更多信息，可能需要消费者翻商品评论、问答内容，或者在其它网站进行搜索，才会知其一二，而这些信息，光靠人工编辑根本无法穷尽。为了让京东智能客服JIMI可以成为消费者下单前的“咨询百事通”，除了采用“OCR提取+机器阅读”外，还采用了构建知识图谱的方式，将商品的消费者评论、商品描述、消费者问答、商家咨询等信息都抽取出来，并融合其它领域关联知识，建立一个丰富全面的电商知识库，结构化地作为基础设施提供服务。
这就如同在机器人大脑里编织了一张巨大的知识网络，把所有散乱的信息都有序地关联起来，我们不仅能获得机器人的回答，还能知道它是如何进行决策的。
京东AI研究院常务副院长、深度学习及语音和语言实验室主任的何晓冬博士表示，OCR等技术相当于在庞大的信息土壤中找到了矿石，而机器阅读技术则是进一步从矿石中挖掘到消费者所需的信息金矿，两者结合，能解决售前导购中很多长尾问题。 区别机器学习的黑盒，知识图谱，让AI的回答具备可解释性，而可解释性对于售前导购场景，是一个极为重要的追求。两项技术今年618首次在智能服务上进行落地使用，伴随应用场景不断扩大，算法模型不断优化提升，将给消费者带来更大的体验提升。
双商不断增高 “察言观色”您的情绪
在京东人工智能平台NeuHub平台的强力赋能下，智能客服JIMI已经完成IQ和EQ的全面升级，成为业内首个大规模商用的情感智能AI客服，让人机对话更具情感温度。在此次618中，NeuHub平台上情感分析API再次迎来更新，智能客服不仅仅能够精准识别消费者的情感，更能感受每一次交流中，情感浓烈与否的差别。让男生最头疼的“女朋友是一点点生气还是非常生气的问题”，智能客服已经可以轻松解决。
基于深度学习中的CNN技术，提取人机对话中的深层语义，可以让智能客服更准确地感知消费者情感的细微变化，不仅仅知道消费者当前的情感（如生气、开心、焦虑等），更能识别出消费者情感的深度（如一点点生气、很生气、非常生气等），同时，团队还采用了数据增强技术，提高模型的泛化能力，使得机器能够识别不同情绪多种程度的多样化表达。
情感浓度模型拓扑结构
长久以来，京东致力于打造一个全面专业智能，体贴且有温度的AI智能客服，这个目标也源自于京东对人工客服的要求——应答专业、体验亲切。目前京东智能客服JIMI的IQ已经赋予它可以从容应对绝大多数消费者问题并且闭环解决的能力，而在EQ层面，能够察言观色，识别情感仅仅是一小步，更重要的是如何让智能客服更广泛地认识世界，并认识自己。
搭建消费者画像是增强智能客服情景感知能力的重要技术手段。为了让京东智能客服对接待的每一个消费者形成清晰的了解，团队在传统的消费者画像基础上，加上了消费者咨询特征和业务信息，形成超过1700多种特征的消费者咨询画像。基于这些特征并结合相应机器学习方法，可以很好地描述消费者实时状态，进行预判和问题定位。
例如在咨询开始前，京东智能客服通过获取消费者的实时订单状态和历史咨询行为，比对之前已经处理过的相似案例，就可以预测到消费者想要咨询的内容，并对严重的问题进行人机资源智能调度。其利用的数据维度与处理速度是传统人工客服不可想象的。
目前的消费者画像还远远不够满足京东智能客服要感知更广阔世界的渴望，算法上还将进一步调优，由此而激发的AI基础课题，如基于稀疏特征的ML算法、增强学习等理论与实际应用场景的结合，能够进一步提升京东智能客服的应答效果，更好地为消费者服务。
在AlphaGo第一次赢下李世石的时候，曾有媒体评论：人工智能的优势在于，它没有自尊心纠结、没有面子问题，所有人的性格中的缺陷它也都没有，它可以永远不断地、排除任何影响地学习……而京东智能客服团队希望用户面对的是一个有温度的客服，与人平等对话并给需要帮助的消费者提供直至心灵的体贴与关怀，实现更好的人机交互。
正如京东京东集团副总裁、AI平台与研究部负责人周伯文博士所说的，“做有温度的科技，京东希望科技不是冷冰冰的机器，而是能够让用户感到温暖的服务”。
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