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勞動報記者 葉赟 陳寧 攝影 陳寧

編者按

人工智能（AI）取代人的言論早已甚囂塵上。在2021年世界人工智能大會即將舉行之際，我們把目光放近至生活中，我們選擇了客服和快遞兩個和日常生活貼得很近的工作，看看崗位上的職工會不會被AI替代？

客服：個性化問題只能由人回答，九成信用卡業務AI已能勝任

日常生活之中，同我們打交道最多的人工智能之一當屬各類平臺的AI客服們。然而對它們的工作滿意度，我們卻褒貶不一。看似單調、重復，容易被替代的客服工作，真的可以被AI完全替代嗎？記者做了一番調查，答案是否定的。

AI客服 PK 人工客服

記者選擇了上海AI客服運用水準最高的機構之一：招商銀行信用卡中心，作為此次測試的對象。

記者羅列了日常使用信用卡中經常遇到的問題，將其同時給到AI及人工客服分別作答，得出了一份詳細體驗匯總——

AI客服回復效率更高更直接

記者首先致電銀行人工客服，詢問信用卡積分該如何兌換，客服人員遂解答道：需要先登錄手機銀行，然后找到“我的”，點擊后再選擇里面的“積分”選項。此時，求助這一問題的用戶一般不得不放下手機，打開免提，切換通話頁面至銀行App界面，跟著客服人員的指示一步步操作。

對比之下，在客戶端對話框輸入“信用卡積分怎么兌換？”，AI客服幾乎不帶停頓，立即向記者甩出了答案。

相似的情況還出現在詢問“把信用卡綁在微信上，消費使用的積分能積到卡上嗎？”這一問題上。

人工客服先是指點記者去某個界面領取卡券，并表示只有在領取該卡券后部分微信消費可以進行積分。記者進一步詢問后才得知，一般情況下，綁定微信平臺的信用卡消費不能計入積分。

反觀AI客服，其給出答案則更快速且更規整。從答復中的“信用卡網上支付積分規則”中可以清晰地看到，財付通快捷支付交易（含微信支付）不累積信用卡積分。且可直接點擊【積分商戶】查看哪些商戶在可積分范圍之內。

人工：信息詳盡；AI：環節簡略

在查詢信用額度過程中，電話中的傳統人工客服需要先進行較為煩瑣的身份驗證。在獲知了卡號、身份證號、工作單位等一系列信息后，記者獲悉了目前的信用額度，并被告知在一定范圍內的固定額度提升（3萬元調整至6萬元）可以直接在手機客戶端上操作。

對照著上述從人工客服處獲取的信息，記者又將問題原樣拋給了AI客服。

由于已經是登錄狀態，AI客服直接省略了身份驗證的環節，并直接給出鏈接回問記者需要提升信用卡固定額度還是臨時額度。點擊提升固定額度鏈接后，AI客服直接提示說：銀行會根據持卡事件、消費情況，不定期為用卡記錄良好的客戶主動提升固定額度。若沒有自動提升，則可通過【我的 信用卡 額度】嘗試申請。

仍有部分日常提問僅能靠人工

在測試過程中，AI客服依舊對部分問題出現卡殼。

當記者詢問“如何用支付寶進行還款？”時，AI客服給出了“親，您歇會喝口水，我馬上確認。”的回復。兩三次反復后，AI客服直接引導進入了人工服務狀態。此時，在平臺上與記者對話的變為了人工客服人員。對方向記者確認了一遍問題之后，給出了詳細的步驟操作。

針對“如何做信用卡出境使用報備？”這一提問，AI客服也未能勝任。

相反，在人工客服處，客戶只要直接告知前往目的地、時間段，以及可能使用的金額，客服人員便能記錄并幫助完成報備。

對話專家：AI已能解決九成以上信用卡業務

實測之后，勞動報記者專訪到了小i機器人副總裁張峰，他將從專業角度針對目前的AI客服為我們做一些科普及解析。

“就信用卡領域，目前人工智能客服已能解決90%以上的業務了。”張峰告訴記者，由于信用卡領域咨詢查詢類的業務居多，因此AI客服的勝任程度較高。

“知識庫”通過半自動化學習擴容

客服機器人“聰明”與否，核心是什么呢？

“客服機器人的核心在于‘知識庫’。”張峰解釋道，由于客服機器人專注于垂直領域的特定場景，其問答內容高度集中、相似，盡管如此，知識庫的積累仍是一項龐大的工程，是客服機器人落地的最大難點。

那么機器人的知識庫積累是靠自學還是靠人工傳授呢？對此張峰給出答案：半自動化學習。

他說，知識庫的建設可以分為兩個方面。一方面是通過智能自學能力學會理解行業性的問題，這部分需要依賴行業領域里的問答學習能力來完善。另一方面是根據問題提供準確的答案，這方面知識庫的建設和運營，還需要專業的知識背景和技術人才。

舉例來說，一個AI客服在完成一天的問答工作后，會自動對沒有回答上的問題生成報表匯總，這時需要人來整理歸納出這些遺漏的知識點和答案，補充給機器人進行學習。

為何AI有時會“聽不懂人話”？

另外，每個行業的業務特點，也會影響到AI的發揮程度。

“行業的標準化程度越高，AI客服機器人的勝任率就越高，”張峰表示，同樣以金融領域舉例，證券和保險行業的AI客服取代率就沒有銀行來的高。這是因為，證券、保險業不僅僅是查詢類業務，更多是售后、服務類的業務，例如核賠、出險等。

另外，不少用戶會反饋，許多企業的AI客服有時會“聽不懂人話”，即使是在記者測試的AI勝任程度較高的信用卡領域也依舊有這樣的問題。

對此張峰也做了解釋，AI客服“聽不懂人話”，首先是出于AI客服的專業性極高，因此如果用戶說了超出AI認知范圍外的話語，AI將識別不了。

人工客服肩負起更深的用戶觸達

事實上在歐美一些地區，AI已經開始取代銀行網點雇員、信貸審批員乃至“高大上”的華爾街投資分析人士，如此背景下，客服似乎成了一個容易失業的“高危”行業。

但記者認為，人工客服依然不能缺席。問題解決方案最終還是要看用戶訴求的緊急程度，比如因為遭受詐騙而造成財務損失的用戶，最需要的還是人的幫助和關懷，而不是冷冰冰的機器。

對此張峰也表示贊同。他認為，大力發展智能客服的最終目標，顯然不是為了顛覆人類，而是為了給人類提供更好的體驗。

阿里巴巴集團合伙人、首席客戶官(CCO)吳敏芝也表示，新商業環境下，體驗成為核心競爭力。智能客服機器人的誕生很大程度上改善了上述問題，但很多頗帶“人味”的問題依然無法解決。

“智能客服解決更多的基礎性、標準化問題，人工客服則肩負起更廣更深的用戶觸達，不斷挖掘客戶需求，創新用戶教育，都是人工需要發揮創造力的地方。”張峰說。

（記者王嘉露對此文也有貢獻）

快遞員：或長期和機器合作搶時間、部分將轉型技術維護人員

近兩年，市場上出現了一類新的“無人產品”——無人配送車。相比較快遞員配送，無人配送車具有哪些優點和缺點？本報記者安排了一場無人車與快遞員的配送PK。

新手“小蠻驢” PK從業10年快遞員

在快遞員和無人配送車的PK中，記者選擇了已在上海理工大學投入使用的菜鳥無人車“小蠻驢”和一名從業10年、經驗豐富的快遞員劉小龍，安排兩方同時從校內快遞驛站出發，配送2個2公里左右路程的包裹。最終從速度、服務以及安全三個維度進行比拼。

配送時間：“小蠻驢”18分鐘；快遞員12分鐘

“請麻煩讓一讓，我正在倒車。”下午2點10分，接到派送任務的“小蠻驢”準備從菜鳥驛站出發，因為記者站在路邊，它不斷發出倒車提醒。在此之前，驛站快遞員已經將2個包裹裝進了它的“肚子”里。

記者注意到，“小蠻驢”的外形酷似是一個方正的快遞柜，打開它的“肚子”，構造正是十幾個大大小小的柜子。每次出發前，驛站的快遞員會輸入配送預約信息，將包裹依次放進對應的快遞柜里，接下去的配送環節，才開始真正的無人化。

與此同時，快遞員劉小龍也接到了2單與“小蠻驢”路程相近的配送單，他麻利地從貨架上找到包裹，放進電動車上的貨框里，前后腳出發了。

從驛站出來，是一條筆直的小路，路上沒有行人，因此“小蠻驢”剛出發時的速度很快。但因為通往校區的鐵門因施工暫時關閉了，“小蠻驢”一時不知所措，索性停在了原地。

再看另一邊，劉小龍一看左轉的通道暫時走不通了，他隨即調頭走了另一個出口，一會兒就沒了人影。

大約過了5、6分鐘，驛站工作人員趕來幫“小蠻驢”打開了鐵門，它才重新啟動出發送件。

記者掐著時間，此次兩方的配送范圍均在2公里左右，最終“小蠻驢”完成配送后用時18分鐘，而快遞員劉小龍則稍快，用時12分鐘。

劉小龍告訴記者，對于上海理工大學大大小小的路和樓，他了如指掌，“全憑經驗累積，是一天天、一步步跑出來的。”他說。

無人車則不同，“小蠻驢”雖然在校內測試運營只有一周的時間，但對校區路況，在上崗前它就已經“刻”在了腦子里。這是由于車身配備激光雷達傳感器、視覺攝像頭，配合先進的視覺算法、高清地圖，實現高級別的全自動駕駛。

服務特征：“小蠻驢”：出發前、到達前，兩次派件提醒

快遞員：等待用戶花了更多時間

記者發現，快遞員在配送路上的行駛速度比無人車快，之所以最終配送不占優勢，主要是因為，快遞員等待用戶花費了較多時間。

在出發前，“小蠻驢”會給學生們發短信，而劉小龍則是直接跨上車出發。而在到達前，“小蠻驢”提前3分鐘打電話通知學生下樓，到達宿舍樓下時，學生已經等在那里。而劉小龍對著同一個用戶的號碼撥打了三次，對方都沒有及時接通，最終，在樓下等了5、6分鐘，用戶才姍姍而來。

劉小龍坦言，經常會遇到送到以后，打不通用戶電話的情況，他們有時候也會給用戶發個短信，然后把包裹放在樓下，或者宿舍管理員處。

記者也采訪了預約包裹配送的兩名學生，均表示對無人車配送很滿意，“接到短信和電話通知，我們會提前在宿舍門前等它來。”她說，因為無人車最多會等候5分鐘。

而另一名由快遞員配送的學生則表示，自己并不能準確判斷快遞員究竟什么時間到達，有時候難免漏接電話。“把快遞放在樓下也可以接受，但前提是不能丟，一旦被錯拿或者丟失了，就會覺得很麻煩。”

安全性：“小蠻驢”：遇到復雜地形會避讓

快遞員：取決于經驗等個人因素

那么，快遞員和無人車在校園里奔走，會不會存在安全隱患？

在此次PK中，記者觀察到，“小蠻驢”穿梭于密集的人流和車流，遇到障礙物，會主動避讓；拐彎之前，它會自動打轉向燈；有時還會說：“同學，我正在工作，請讓一讓”。學校內減速帶較多，但每次它都能勻速上下、如履平地。

據了解，“小蠻驢”能輕松處理眾多復雜路況，規劃最優路徑。遇到緊急情況時，小蠻驢的“大腦”反應速度是人腦的7倍，充4度電就能跑100多公里，在雷暴閃電、高溫雨雪以及車庫、隧道等極端環境下均不影響其性能。

而快遞員的配送路線靠經驗設計，通過騎電瓶車送達，其安全性會受到個體身體健康及從業經驗的影響。

對話專家：“人機合作”或為效率提升最優解

“通過大半年的充分驗證，我們認為無人車‘小蠻驢’在國內已率先具備在物流末端大規模運營的條件。”在2021全球智慧物流峰會上，阿里巴巴首席技術官兼菜鳥首席技術官程立表示。

部分快遞員或轉型成為技術維護人員

不少人對快遞小哥的“生計”表示擔憂。他們認為，無人配送車將徹底取代配送員的工作，那么，事實如此嗎？

首先，在記者體驗的學校場景內，不會發生。從如今各家企業披露的戰略不難發現，校園是它們最先布局無人車配送的場景。

原因無非兩點：需求以及規模。達摩院自動駕駛實驗室運營負責人袁婷婷表示，隨著校園的快遞量逐年增加，送貨上門成為第一大需求。特別是每年新生入學、畢業季、“6·18”、“雙11”等快遞高峰期，快遞量會出現井噴式增長。

“大部分學校一直以來都是不支持快遞員送貨上門的，一是出于安全考量，另一方面是運力確實無法支撐，但我們發現，學生對于送貨上門的需求是現實存在的。”袁婷婷補充。此外，在快遞高峰期，校園快遞也經常出現“爆倉”、包裹丟失等問題。

無人配送進駐校園后，這些問題都將得到改善。她舉例，去年“雙11”期間，浙江大學的22臺“小蠻驢”往返于校內27棟宿舍樓，累計配送了5萬個包裹，為師生節省1.7萬小時取件時間。

在校園這一場景下，無人車做的是對最后一公里的補充配送，不存在替代快遞員的現象。

那么在校園之外的社區、寫字樓等其他場景下呢？袁婷婷給出了“人機合作”的答案：“無人配送和菜鳥驛站的快遞員可以通過合作為大眾提供更優質的服務。”這一“人機CP”的理想狀態，是為用戶提供便捷的服務體驗和多元的收貨選擇。

她指出，無人配送車和快遞員的配合不只是配送場景上的互補，還會有其他新形式上的聯動。比如無人配送車除了有裝貨的環節外，在使用過程中必然存在換電、維修、保養等需求。這一場景下，快遞員也可由純體力的工作性質轉變為承擔維護工作的技術人員。

配套政策、成本、安全是規模化的關鍵

“您的包裹將由無人車為您配送。”不久的將來，我們在收快遞前，或許會接到這樣的電話通知。那么，這樣的無人快遞車為何遲遲不能大規模落地？

中國交通運輸協會新技術促進分會專家委員解莜文指出，首先從法律法規層面來看，除了北京市出臺《無人配送車管理實施細則》之外，其他相關文件指引多以技術標準層面為主。在全國范圍內，暫未形成統一的法律規范，包括路權、車輛經營權、責任主體等在內的諸多問題依然有待明確。

此外，安全問題不可忽視。相關部門仍在制定保障無人配送車輛安全行駛的交通規則、設立技術規范、配置專門駕駛員、通過政府云控平臺進行日常監管等。這些規定一旦出臺，也仍需在實際場景中進行驗證。

不過，目前來看，在頭部企業、初創公司、傳統配送服務企業等玩家的前赴后繼之下，無人配送正在迅速升溫，成為最有可能讓無人駕駛技術實現大規模商用的場景之一。或許不久的將來，敲開你家大門的將不再是快遞小哥，而是一輛“萌萌的”無人配送車了。

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