支付寶所用的新一代機器人只是起步階段，還主要應(yīng)用在花唄、余額寶、招財寶、密碼等幾項業(yè)務(wù)上，后續(xù)很快會應(yīng)用到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域，覆蓋所有的客服領(lǐng)域，最終成為金融顧問。

　　從昔日的云里霧里，到如今的逸興云飛，云計算已成為支撐信息化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中堅力量。從最初的青澀與被忽視攀登至令全行業(yè)景仰的至高殿堂，相信“云”要感謝的人一定很多，除了要感謝“父母”(研發(fā)者)、“老師”(實踐推動者)以及“粉絲”(用戶)之外，更應(yīng)該感謝一位與它相見恨晚的至交——SDN?？梢哉f直到云遇到了SDN，云的發(fā)展道路才迎來了真正的輝煌轉(zhuǎn)折。

　　云計算早在1983年即由SUN提出，但受限于當(dāng)年的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及各方面IT技術(shù)的制約，這個概念一直是模模糊糊難以落地，同時也并沒有受到行業(yè)太多的重視，發(fā)展之路格外低調(diào)而崎嶇。而云計算在經(jīng)歷了多年邊界概念后，終于遇到了SDN這位命中注定的朋友，從此一發(fā)不可收拾，綻放出了勃勃生機。

　　SDN是一種可從數(shù)據(jù)流和物理基礎(chǔ)設(shè)施中分離出控制權(quán)的網(wǎng)絡(luò)方法，對虛擬化交換以及其他的網(wǎng)絡(luò)功能使用了網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)。SDN和NFV可避免讓云管理員使用腳本程序語言來開發(fā)VLAN架構(gòu)，通過使用簡化VLAN配置和減少錯誤的模板，SDN可實現(xiàn)基于策略的運行?？偠灾?，SDN能做而傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備做不了的，可以為管理員們節(jié)省下大量的時間與精力，從而讓云充分發(fā)揮蘊含的潛力。

　　如今，隨著應(yīng)用交付的迅猛發(fā)展，已經(jīng)讓云和SDN、NFV結(jié)合得更加緊密，感情更加濃厚,且釋放的活力也越來越大。2015年年初，由太一星晨推出的TOMP平臺(開放式多業(yè)務(wù)平臺)，就是將SDN與NFV雙劍合璧，順應(yīng)云計算趨勢，旨在顛覆數(shù)據(jù)中心出口網(wǎng)絡(luò)的各種需求，讓云計算更具穩(wěn)定性、彈性和開放性。

更健壯的優(yōu)越性能

　　太一星晨TOMP平臺具備單板120G的業(yè)務(wù)處理能力，最大支持10槽業(yè)務(wù)擴展以及雙主控設(shè)計，整機1.2T的處理能力，可以幫助各類型大吞吐量的云計算更加從容穩(wěn)定。另外，基于標(biāo)準(zhǔn)KVM虛擬化、SDN交換芯片，以及基于OPENSTACK的業(yè)務(wù)管理，都與上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)耦合，讓適配更輕松得體。

　　更貼心的應(yīng)用需求結(jié)合

　　傳統(tǒng)的安全產(chǎn)品，始終面臨平臺性能的巨大瓶頸，尤其在高帶寬環(huán)境的部署，一直困擾著用戶。通過內(nèi)置SDN芯片，太一星晨TOMP將應(yīng)用內(nèi)容分類傳遞給不同的業(yè)務(wù)模塊處理。并如同貼身管家一般，通過各種監(jiān)控技術(shù)，始終如一的守護業(yè)務(wù)模塊的“身體健康”，或增加資源、或重啟業(yè)務(wù)、或備份、或略過，與應(yīng)用需求結(jié)合的更加細(xì)膩。

　　更Open的開放態(tài)度

　　對于用戶來說，多業(yè)務(wù)需求是無法避免的。而要想獲得高性能、高密度的處理能力，只有數(shù)通廠商的交換架構(gòu)才能滿足。不過數(shù)通廠商在安全以及七層業(yè)務(wù)處理的專業(yè)性上一直被人質(zhì)疑，其產(chǎn)品也多為封閉結(jié)構(gòu)。雖然他們對自身業(yè)務(wù)有多年積累，但面對高端交換架構(gòu)卻一籌莫展，始終無法推出自己的產(chǎn)品。

　　太一星晨TOMP實現(xiàn)了更佳的開放性，任何一家產(chǎn)品只要支持KVM平臺，都可以無需修改，即可直接在上面運行，可以讓用戶有更多的選擇權(quán)，實現(xiàn)更大的拓展性和彈性。

　　更全面的功能部署

　　從核心功能來看，太一星晨TOMP是一款應(yīng)用交付產(chǎn)品，但基于應(yīng)用交付的核心能力，TOMP還具備了更多的功能部署。在SDN和NFV的雙輪驅(qū)動下，TOMP可以是高性能防火墻、IPS、流控、WAF……同時，采用TOMP構(gòu)建的應(yīng)用層網(wǎng)絡(luò)不再有單點故障、性能瓶頸以及擴容風(fēng)險。這無疑讓眾多用戶期盼的低成本、高性能、多功能、無限擴展的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)解決方案變得水到渠成。

　　顯然，如果說云和SDN是相見恨晚的知己，那么云和應(yīng)用交付則更可以說是天生的絕配。尤其是以TOMP所引領(lǐng)的應(yīng)用交付新時代，SDN攜NFV與云的集合已不只是心有靈犀，更可以說是臻入化境，幾乎只要動一動手指，就可以讓數(shù)據(jù)中心獲得更大的自由度和更多的選擇權(quán)，讓應(yīng)用變得更加簡單。

　　對于全國龐大的客服群體來說，這恐怕是一個“不幸”的消息。

　　近日，支付寶宣布推出智能客服，相較于傳統(tǒng)的機器人客服而言，智能客服不僅能理解客戶說話的上下文，還具備自我學(xué)習(xí)能力，變得越來越聰明，其專業(yè)能力相當(dāng)于一個普通大學(xué)生接受了數(shù)個小時專業(yè)培訓(xùn)。

　　智能機器人的研發(fā)者是螞蟻金服旗下的智能服務(wù)技術(shù)部，該團隊包含10余人，專注于人工智能研發(fā)。而據(jù)了解，支付寶所用的新一代機器人只是起步階段，還主要應(yīng)用在花唄、余額寶、招財寶、密碼等幾項業(yè)務(wù)上，后續(xù)很快會應(yīng)用到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域，覆蓋所有的客服領(lǐng)域，最終成為金融顧問。

　　重要的是，智能客服不用領(lǐng)工資、不用吃飯、不用睡覺、7×24工作，如果智能客戶廣泛推廣開來，恐怕全國的客服群體都將哭暈在辦公桌上。

　　媲美大學(xué)生

　　在不久前上線的支付寶9.0“我的客服”內(nèi)，入駐的小俊、糖糖和安娜，就是支付寶自己研發(fā)的新一代智能機器人客服。

　　而目前市面上存在的傳統(tǒng)機器人客服實際上只是一個比較特別的搜索引擎，建立一個常見問題解答的數(shù)據(jù)庫，用戶有疑問時，輸入關(guān)鍵詞去庫中匹配。

　　這樣的機器人往往只能回答一些正兒八經(jīng)的查詢，比如“余額寶收益計算公式”，但是沒有辦法處理一些更像日常對話的提問，如“余額寶是怎么賺錢的”。實際使用中，用戶提問往往較口語化，且一個問題分成幾句表達，如此，以前的機器人客服不僅解答不了疑問，甚至連用戶在問什么都搞不明白。

　　相比起來，智能客服不僅能理解非?？谡Z化的問題，能理解特殊的問題焦點，能根據(jù)上文信息推斷用戶問題的真正涵義，甚至能明白某個用戶問題不夠完整，再反問用戶、要求用戶提供更多信息。它還會自我學(xué)習(xí)，通過學(xué)習(xí)讓自己變得越來越聰明。

　　螞蟻金服稱，智能機器人客服推出后，對用戶提問的匹配程度相比上一代傳統(tǒng)機器人客服提升了20多個百分點。

　　另外，效率也有所提升。據(jù)測算，普通支付寶云客服要完成5輪問答，大概需要30-60秒，而智能機器人客服完成5輪問答所需時間大概為1秒鐘。這就意味著智能機器人跟普通人的效率比在1:30—1:60。

　　螞蟻金服認(rèn)為，智能機器人客服解答問題的能力，跟支付寶外包的普通“云客服”(一些人利用閑置時間，經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)后來擔(dān)任客服的任務(wù)，叫云客服)水平相當(dāng)。而要成為支付寶的云客服，則需要經(jīng)過一周的培訓(xùn)，然后再通過一系列的考試。

　　負(fù)責(zé)該項目的科學(xué)家李智灝說，目前的智能客戶機器人，專業(yè)能力相當(dāng)于一個普通大學(xué)生接受了數(shù)個小時專業(yè)培訓(xùn)。

　　機器學(xué)習(xí)模擬人腦

　　那么，這些是如何做到的？

　　李智灝說，答案是讓機器人向真實的客服小二學(xué)習(xí)。

　　跟人腦相比，計算機擅長歸納、綜合，不擅長演繹。對大數(shù)據(jù)進行歸納后，可以讓機器部分模擬人類的思維。與之相關(guān)的機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，是目前最前沿的學(xué)科之一。

　　還記得那個可以對話的“小賤雞”嗎，以及微軟推出的跨平臺人工智能機器人“微軟小冰”，與支付寶智能客服原理相同，其背后均基于機器學(xué)習(xí)。

　　李智灝介紹：“支付寶每天都有數(shù)以萬計的對話，這些對話記錄告訴我們用戶在問什么，怎么提問，也告訴了我們什么樣的回答讓用戶滿意，這些數(shù)據(jù)成了機器人的最佳學(xué)習(xí)素材?！?/p>

　　技術(shù)人員先要梳理出真實的客服人員與用戶的會話結(jié)構(gòu)，找出每一句話的對話意圖，對會話結(jié)構(gòu)進行標(biāo)注。有了會話結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，機器人就可以從服務(wù)記錄里學(xué)到不少知識，它會知道用戶的某一個問題需要再追問用戶更多信息才能回答，知道用戶的問題再某種狀態(tài)下對應(yīng)什么答案，知道用戶反饋之后該怎么應(yīng)對，如此等等。

　　當(dāng)然，為了讓機器人學(xué)到最好的對話、問答策略，技術(shù)人員會通過用戶滿意度模型來過濾掉現(xiàn)實中一些服務(wù)質(zhì)量欠佳的客服記錄。同時，與用戶的一次完整交互其實更像一個劇本而不是零散的問答對。一般而言，一通會話中第一輪的問題會比較完整，接下來的話往往會省略掉很多成分，這就需要機器人能主動去理解上下文，否則都不知道用戶到底在說什么。為解決這個問題， 技術(shù)人員為機器人設(shè)計了一個公式，通過這個公式，機器人會結(jié)合上下文自動去判斷補充哪個詞更合適。

　　通過這些，機器人成了一個很好的聊天對象，而不是一個機械地、笨笨的搜索引擎了。