人工智能如何支撑双十一：蚂蚁金服的实战分享
智能客服效率提升20倍，助力超大规模用户服务
双十一期间，淘宝和天猫平台面临海量用户的高频交易，这对背后的金融服务体系提出了极高要求。蚂蚁金服作为阿里巴巴生态的重要组成部分，通过人工智能技术在支付、风控、客服等多个环节发挥了关键作用。
以智能客服为例，2015年双十一当天，蚂蚁金服的自助服务共解答用户疑问超过500万次，占比高达94%，整体接通率超过99%，将客服效率提升了20倍。这相当于如果全部由人工完成，需要约3.3万名客服人员的工作量。
当前，蚂蚁金服的人工智能部门由原MIT媒体实验室博士、普渡大学终身教授漆远领衔，汇聚了来自硅谷、大公司及高校的AI专家，团队在多个核心场景中推动技术落地，包括风险控制、信贷决策、保险定价、客户服务等。
蚂蚁金服智能服务平台的核心目标是在保证业务快速发展的同时，提供高质量的客户服务体系。其智能客服系统具备三大差异化优势：
- 基于大规模机器学习的智能化能力：深度神经网络（DNN）被用于实体提取、语言理解、对话状态跟踪等领域。例如，系统能够根据用户行为判断问题复杂度，对涉及安全、欺诈类的问题自动切换至VIP人工通道，最大限度保障用户权益。
- 完整的体系化行业解决方案：覆盖我的客服（自助）、95188热线、在线服务大厅、服务工作台、运营工作台、社会化资源平台、舆情监控七大模块，构建了一套完整的服务闭环。
- 企业级SAAS服务能力：依托蚂蚁金融云，蚂蚁金服已对外输出智能客服能力，赋能中小商户与合作伙伴。
智能客服的准确率依赖于三个关键技术手段：
- 应用深度学习算法提高语义理解和意图识别能力；
- 优化智能IVR语音识别与对话引导逻辑；
- 建立闭环知识库，实时挖掘用户真实问题并反哺模型训练。
在双十一这样的高峰流量压力下，蚂蚁自主研发的数据库Oceanbase成功支持了12万笔/秒的支付峰值，较去年提升40%。同时，支付宝还在系统中构建蓄洪缓冲队列机制，有效应对境外渠道的突发压力，做到削峰填谷。
从技术投入来看，蚂蚁金服的技术保障团队人数逐年下降，2010年大促时需70~80%的技术人员参与，而到2019年已实现“零额外投入”。今年负责双十一技术保障的同学不到30人，反映出整个系统的自动化、弹性能力和AI能力已经高度成熟。
未来，蚂蚁金服将继续深耕人工智能领域，目标打造“感觉不出是机器”的金融顾问型智能客服，真正实现普惠金融愿景——为全球20亿用户提供个性化金融服务。
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