首汽约车：走心的服务，背后是人工智能的能力 原创

自2010年兴起的网约车，可以说经历了跌宕起伏多个阶段。近些年受到宏观经济放缓、政策趋严等因素影响，市场交易规模增速放缓等因素，网约车行业已经进入规范化调整期。

易观千帆数据显示，2019年中国网约车市场整体交易金额达3044.1亿元，环比增长3%。中国网约车市场一直保持“一超多强”的市场竞争格局，独立专车APP中，首汽约车活跃用户规模最高，达411.5万。

过去几年网约车行业虽然热闹，但在首汽约车CEO魏东眼中网约车还处在1.0时代，“我们做的只是连接，使用各种手段提升司机和乘客的匹配效率，通过不断挖掘交易引擎、地图引擎、定价引擎，让整体交易效率更高。”

首汽约车CEO魏东

随着网约车新政的逐步落实，网约车市场正向着系统化、标准化发展，所以让乘客打到一个信任、满意、干净、有温度的车正是现在首汽约车在做的事，这也是首汽约车理解的网约车2.0。

“如何做到走心的服务，这取决于背后智能化的能力。”魏东说道，智能化升级有很多课题，供需匹配变革、智能管理升级、乘客体验提升我们需要一个一个去破解，我们首先要做的就是通过人工智能管理驾驶员的行为。

语音识别破解客诉烦恼

首汽约车一直认为AI在出行服务中的应用是重中之重，首先，服务质量管控是首汽约车的重要主题，视频语音数据是重要抓手，音频数据的处理离不开AI能力的实现；其次，提高服务和管理效率是伴随公司规模增长需要解决的问题，AI代替人工和辅助人工可以实现效率提高和成本节约；最后，AI可以从复杂海量的网约车数据中挖掘价值信息，提高业务水平和行业竞争力。

“网约车行业是一个人对人的服务，而且车又是一个高速运动的载体，任何一个环节的偏差都可能导致问题的发生。” 魏东表示，司乘安全是关乎两个群体的事情，国内网约车行业普遍采用行程录音辅助安全监控，以及用户问题投诉处理。

安全监控是一个比较大的范畴，包括冲突识别，辱骂识别，推单识别等等。例如在遇到推单投诉时，调查需要多方参与反复确认，并不是一个简单就能解决的问题，如果涉及骚扰，还需要通过语音核实。

但是车内录音很难受到控制，可能会出现杂音、方言等各种情况，因为录音质量问题有时难以达到安全监控的目的。首汽约车也开始利用人工智能和机器学习技术，打造一个智能语音解决方案来有效排除噪音、音乐、导航音等干扰项，并将语音快速准确地转换成文字。

基于AWS Amazon SageMaker和Amazon Transcribe，首汽约车开发了出行行业首个定制智能语音解决方案。其可以高效地将行程录音进行音频降噪、导航音分离，提取清晰的司乘对话内容，并将语音转成文字，从而通过场景化的关键词识别分析触发安全预警，实现实时行程安全监控。这样首汽约车通过人工智能可以自动化的进行一些判断，在无法判断时再介入人工进行校验，提升司乘体验和服务效率，并降低成本，提高安全性。

人工智能推动未来交通

首汽约车使用Amazon SageMaker首先对音频降噪和导航音分离两个模型进行攻克，同时使用Amazon Transcribe人工智能语音服务将行程录音自动转化为文字，经历了4个月就完成了智能语音解决方案的开发和上线。首汽约车副总裁闫磊表示，客诉其实是网约车行业的一个痛点，在市面上没有一个很好的解决方案，除了算法要从零开始，我们还要明确范围，例如各地方方言等。

而利用Amazon SageMaker可以实现模型训练、部署和调优，让模型的快速迭代。AWS大中华区产品部总经理顾凡表示，整个解决方案不仅仅是开发两个模型，录音的调度、并发等等都是需要考虑的因素，而且Amazon SageMaker极大地降低了机器学习的门槛。

目前首汽约车的客诉承诺24小时进行答复，通过人工智能则大幅提高了效率，可以更快地回应客户。最终节省客服人工审核工作量35%，缩短客服人员人工听音审核时长20%，智能客诉处理准确率达90%以上。

“未来的处理要更加及时，做到事中处理，实时监测车内声音，通过语音识别让客服及时接入，改善客服，降低运营成本，提高安全性。”闫磊说道，在语音识别之后还有一个有待解决的痛点就是如何鉴别司机推单，这不仅需要文字的判断，还要识别场景，结合司机的行驶状态、定位信息、周边信息，综合判断责任的归属。

首汽约车和AWS未来也将进一步紧密合作，丰富智能判责场景，例如针对网约车服务中可能出现的司乘矛盾、行驶路线问题等，通过语音智能识别后用作判定的依据。同时首汽约车还计划将其打造为行业通用解决方案，服务于其它网约车平台、传统出租车企业和货运企业，构建交通出行领域的智能解决方案，推动行业发展。

如今，用户已经接受了网约车的形式，AI也将持续赋能出行服务行业，最终实现承载移动生活的未来交通。