传统的客服很多人并不陌生，比如常见问题FAQ，一种静态的服务方式。一种是时延较长的类型，如工单。还有一种是极易容易造成繁忙的方式，比如热线电话。而智能客服相对来说有着很大的不同，能够有效的降低人工的成本，提升效率，并且主动的去给用户做引导，通过推荐、对话、机器人等方式，把用户的问题能够高效快速的解决。
如果用户还没有描述问题或者开始提问，就能给予一个非常友好的提示和解决方案，那在整个服务过程中就可以大大的降低链路的压力，所以最核心的关键就是能不能猜到用户的问题。
智能客服最重要的就是针对特定业务场景下去理解用户的意图，理解用户的意图包括去猜、去做自然语言的理解、识别，去找到跟这个用户当前意图相匹配的知识点。而智能客服提前了解到用户的意图，并且会“抢答”了，让大家觉得很不可思议，有些用户甚至会觉得，我还没想好怎么提问，它怎么就知道我要问什么，并且告诉我答案了呢？这是怎么做到的？
在支付宝客服的入口，就有一个猜你想问的列表，这个列表会根据用户操作轨迹智能预测用户可能的问题列表，用户点击对应问题后客服自动返回解决办法。通过智能运营的方式，把业务问题转化为算法，基于用户使用的服务、时长、行为等变量综合抽取出的个性化疑问点，很好地帮助用户去解决了一些即时的困难。这个功能早在2015年10月便已上线，上线之初就承载了超70%的点击量，而在今天，这个数据已经承载了支付宝求助总量的90%。
通过智能方式与用户进行服务交互，并通过混合网络模型将各部分处理的结果联系在一起，来实现问题的分类。模型思路很简单，但效果非常好。除了应用于猜你问题和问题识别，还广泛应用到了要素识别和智能派单等等。在这样不断重复的过程中，智能客服会形成一个深度学习闭环，不断加深语义理解的学习、知识结构化的学习，形成从被动接受指令到主动挖掘问题的能力。
因为这种不断持续的学习能力，让智能客服能说会道，还能变得越来越懂你的心思，为用户提供了一种更主动、高效的服务方式。
4月1日，走进阿里云云栖号在线课堂,蚂蚁金服开设了【蚂蚁金服课堂】蚂蚁金服数字课堂直播间，蚂蚁金服高级算法专家崔恒斌将和大家分享经过五年多的打磨和沉淀的一套高效体验佳的智能服务体系，从传统客服向智能客服的过度一起来探讨蚂蚁金服在自助服务和推荐，以及知识生产运营的思考和实践。
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全面负责蚂蚁金服在人机对话领域中的算法研究、平台建设及业务落地工作，打造更好的面向数字生活和金融开放业务背后的客户服务能力。
部门由多名业界顶尖的硅谷科学家及国内资深工程师组成，技术氛围浓厚、团队关系融洽、发展空间广大；
算法研究与业务落地并存，支撑支付宝、财富、客户权益等核心业务，覆盖亿级用户及千万级商户，在多个顶级会议/期刊上均有论文发表。
校招职位：
【岗位介绍】
岗位名称：算法 & 开发 实习生
面向人群：2021届毕业生 （毕业时间：2020年11月-2021年10月）
地点：杭州、北京、成都、上海
【岗位描述】
1、负责语义理解、多轮对话管理、用户模拟、机器阅读、强化学习、小样本迁移学习等算法的研究及项目落地；
2、负责蚂蚁金服统一机器人平台的开发工作，支持蚂蚁各业务线和生态场景；
3、负责蚂蚁智能服务平台的开发工作，包括智能问答、智能语音交互、智能化运营等。
【岗位要求】
1、硕士及以上学历，计算机、数学、人工智能、电子工程等相关专业，博士优先；
2、有良好的数据敏感性和较强的逻辑推理能力，有良好的团队协助能力和自驱力，对业界新技术敏感，喜欢钻研；
3、熟练使用常用的数据结构及算法，Java/C++/Python等语言基础扎实（熟练掌握其中之一即可），有较强的算法设计和实现能力，ACM等coding大赛获奖者优先；
4、扎实的机器学习算法基础，在NLP、机器学习、数据挖掘等相关领域的顶级期刊或会议发表论文者优先，在相关国际比赛中排名靠前者优先【算法实习生要求】
5、熟悉应用服务端开发，熟悉主流中间件技术、数据库等，对分布式和高可用架构有一定了解
社招职位：蚂蚁金服-算法专家/高级算法专家-深度学习NLP-AI
【职位描述】
1，针对蚂蚁金服的财富、保险、微贷、支付宝、安全、客服等核心领域，研究和开发以深度学习和自然语言处理（NLP）为核心的对话机器人技术，对蚂蚁金服的业务产生深刻的价值。同时，将技术沉淀成平台，打磨成云客服产品，赋能整个金融领域。
2，研究开发各种对话机器人算法，包括语义理解、句子相似度计算、文本分类、文本聚类、多轮对话、阅读理解、知识库挖掘等。
3，与产品、工程、数据、运营团队紧密合作，共同构建各种金融对话机器人体系和产品。
【职位要求】
1、在以下一个或多个领域达到专家级水平：机器学习、深度学习、自然语言处理、对话机器人、舆情分析。在顶级机器学习和AI领域会议和期刊有论文发表的优先；
2、优秀的算法和编程能力，熟悉搜索、排序、图等通用算法，精通C++或Python等。熟悉大规模数据处理平台Hadoop/Spark/ODPS等。熟悉主流深度学习工具Pytorch/TensorFlow/Caffe/MXNet/Theano等。
3、具有很好的表达能力，很好的抗压能力和团队合作能力。
4、热衷于技术创新，善于突破既有框架做出改变，善于运用有限资源针对具体问题拿到结果。对于把大数据和人工智能技术能够应用到实际业务场景产生商业价值具有强烈的热情。
5、计算机，数学，统计学或相关专业，硕士以上学历。
6、工作年限1年以上
【投递邮箱】
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