“我们的平台每天接待大概4万个投诉。”10月29日，在“智能出行、引领未来”媒体沟通会上，首汽约车CEO魏东坦言，每个投诉要核实、要给双方反愧要敦促车队长问询……整个沟通过程繁琐冗长。
投诉尽是负能量，如何让它在最短时间结束？AI或许能帮上忙。
“行程录音是解决投诉的重要依据，人工智能如果能够自行锁定纠纷关键点，将大大缩短处理时间，也能给出司乘均认可的判断。”魏东说，智能出行行业正探索大数据、人工智能等技术在出行行业中的创新应用，为用户带来更安全、舒适的出行体验。
炼成金牌调解员，AI要会的不止一项
“我们在全国160个城市都部署了网约车平台，因此投诉会来自全国各地，各种各样的口音，凭人工去听是根本不可能的。”魏东说，人工智能语音识别技术为“不可能”带来了可能的解决方案。
目前，国内普遍通过行程录音辅助安全监控以及用户问题投诉处理相关问题。然而，现有的语音解决方案常常因为录音质量问题难以达到预期目标。
“如果涉及到骚扰，比如说了脏字，需要来回核实、定位，还存在方言的问题，而在各种各样杂音的干扰下，很多时候录音是很不清楚的。”魏东说，处理投诉必须要保证乘客的体验、给乘客好的答复，也要保证公平、不冤枉司机。
解决投诉，AI需要集“听风者”“方言通”“金牌调解”于一身，这样的AI哪里有？
“我们调研后发现，出行行业没有现成的、能够排除干扰、准确识别不同方言的、锁定纠纷关键词的录音识别模型可以直接拿来用。”首汽约车副总裁闫磊说，越细分的任务越需要自己开发模型。
“然而，从头自行开发的话成本高、也缺乏基层架构的人才。”闫磊说，首汽约车的技术研发人员更多的是数据工程师，而自己搭建整套的人工智能平台，包括模型的系统训练都需要专业平台和团队。
过去优秀的AI那么多，它们的“成才”经历一定能够帮助有特定任务的AI成才。“这就跟给孩子找教辅差不多，要寻求专业的团队合作。”魏东说，语音识别的模型、语义判别的模型、机器学习的适宜算法……这些如果可以和首汽约车的大数据、司乘场景等结合，将能够形成适用于出行行业的智能语音解决方案。
对此，亚马逊云服务（AWS）提供了相应的开发平台。双方团队进行合作，在平台上进行模型的定制、算法的定制，团队在深入了解行程录音的特点及技术需求后，开发了语音降噪和导航音分离算法。首汽约车的数据科学家和算法工程师只需要专注数据和业务逻辑，将数据的“灵魂”输注给AI，无需运营和管理复杂的机器学习系统。
把AI打造成“听风者”“方言通”还有“金牌调解”，是之前没有的。“合作团队要从零开始对模型进行训练、调优，包括让AI与出行的业务部门进行沟通磨合，因为他们对行业非常了解，所以是最资深的评委。”AWS大中华区产品部总经理顾凡说。
预判，是未来智能出行的“基本功”
还有相当一部分投诉产生在服务发生之前，乘客投诉司机推单，司机投诉乘客找不着，AI能不能把这些误会压缩到最少；还有司机巡游的情况，一天开12个小时车的司机，多少个小时是空驶，AI能不能帮他们找到客户？
在魏东看来，这些智慧出行中需要解决的“痛点”，通过人工智能和机器学习未来都会得到缓解。
“过去的智慧出行1.0中，通过平台调度匹配模型，司机能够看到哪里是热点区域，就会来这个地方等单。”魏东说，这种模式其实可以更智慧一些，比如热点区域有十个需求，从东边过来几辆车合理、西边过来几辆车合理，后台需要通过预判来告知司机。
预判是未来智能出行中调度AI的“基本功”。“单纯的热点区域展示，还算不上智能调度。”魏东说，AI要有本领能够使得司机相信听它的确实能拉到很多单。
基于对历史数据的分析、推测、预判，调度AI将告知司机，去哪个方向、哪个目的地，去多少量车是合理的。通过精准的调配，按照指令行动的司机90%以上可以提前赶到乘客预计的出发地，进而提升订单的匹配成功率，减少司机的盲动。
此外，安全，无论是驾驶安全还是司乘人身安全，是网约车从诞生以来一直必须面对的问题。
预判也可能会成为解决这个问题的“钥匙”。魏东说，当碰到乘客情绪波动时，会产生什么后果，期望在未来更进阶的人工智能能够给出早期干预。
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