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　　據國家郵政局統計，今年前三個季度，全國完成快遞業務量347億件，日均近1.3億件。這些包裹通過200多萬名快遞員送達消費者。以日均工作12小時計算，每位快遞員平均11分鐘就要送出一個包裹。在中東部的各大城市，留給快遞員平均送一個包裹的時間甚至不到5分鐘。

　　一天打兩小時電話 快遞員累了

　　老林是方美婷進入菜鳥后，認識的第一個快遞員。老林四十多歲，為人和善、直爽。他送了五六年快遞，和周邊居民打成一片。

　　在小區里，方美婷看到不少住戶和老林熱情的打招呼，甚至還給他塞些時興的水果，關系融洽，形同家人。老林也感到被尊重，送快遞更帶勁。

　　但兩年后，再一次聽到的老林消息，卻是因為他打架被開除。方美婷很驚訝。網點負責人說起來也很無奈，有一次老林給消費者送快遞，提前打電話，消費者沒接。老林就把快件放到了自提柜，結果消費者投訴，老林有點想不通，補送上門時，雙方就吵了起來還動了手。

　　“老林一天送200多個包裹，每一個包裹都需要提前溝通，有的不讓放快遞柜，一定要送上門，有的送上門家里卻沒人簽收，還有的電話打不通，等到聯系上，快遞員已經去其他小區了，還得跑回來。”網點老板搖搖頭，隨著派件單量增加，快遞員一天打電話就要花掉一兩個小時，心有余而力不足。

　　聲音甜美的“小姐姐”竟是機器人

　　方美婷是一名90后，在菜鳥網絡做智能產品的運營專家。日常工作就是用技術服務快遞公司和快遞員，從而帶來消費體驗的提升。

　　老林的事成了方美婷的一個心結。她和同事進行了大量走訪，發現像老林這樣心有余而力不足的快遞員不在少數。在四川的一個網點，快遞員抱怨說，自己一天要打200多個電話，電話永遠處于通話中，一聽到電話響就有點煩躁。在杭州的網點，一名年輕的快遞員說，自己送件很快，和消費者溝通也不錯，但是因為打電話花了太多時間，也會耽誤送快遞，一個月也要吃上幾單投訴。

　　整個行業面臨著一個共同的問題，單量劇增，快遞員給每一個消費者的服務時間正在減少，這導致服務質量難以得到保證。

　　方美婷和同事們決定，訓練一款機器人，用人工智能幫快遞員打電話。菜鳥認為這個機器人使用場景廣泛，有望幫助全國200多萬名快遞員改進工作方式，提高消費者的消費體驗，阿里巴巴的多個技術團隊很快都參與進來。

　　來自菜鳥、阿里小蜜和阿里通信等部門的技術專家，使用語音識別、全雙工語音交互、對話引擎、基礎類人能力等人工智能技術，在2018年初打造出了一款聲音甜美的智能語音助手。

　　一天能省16萬個小時的語音幫手

　　這個機器人誕生之后，又經歷了一番訓練打磨。譬如，剛開始機器人撥通消費者電話后，會先來一段自我介紹，消費者則是習慣性的第一時間說喂，或者你好。對方一說話，機器人就會被打斷，需要重新再說一遍。如果多次被打斷，機器人就會陷入死循環，不斷重新開始。

　　方美婷和同事們一遍遍聽語音，不斷訓練這個機器人，第一句話應該怎么說，如何停頓，被打斷后如何作出反應，這些細節都需要一一與人類的對話習慣進行匹配。

　　眼下，這個語音機器人識別準確率可達到97%，已經成為快遞員聯系消費者的好幫手。快遞員在網點掃描取走包裹時，機器人會自動在后臺撥打這些包裹所屬的消費者電話，完成“派前電聯”，并將消費者反饋的收件方式推送到快遞員手持終端，包裹是送上門還是放到自提柜，快遞員從網點出門的時候就已經一目了然，省去了一一手動撥打電話。

　　統計顯示，以全國200萬快遞員來計算，如果每個快遞員用上智能語音助手，一天可以累計節省通話時間16萬個小時。

　　雙11每天撥打100多萬個電話

　　目前，方美婷和同事們仍然在不間斷的訓練機器人，這項技術優化沒有終點。他們正設法給機器人注入地域靈魂。比如成都市民喜歡把快遞放在自提柜，廣東消費者有給快遞員小費的習慣。這些地域特點都需要讓機器人的智能識別更加多樣化，比如要理解各種方言，還要根據特定區域消費者習慣，做訂制化的溝通服務。

　　方美婷正在頭疼的一個問題也與地域有關。以前菜鳥語音助手撥打電話時，消費者手機上顯示的是華南某地的號碼，不少消費者都拒接。他們分析可能與當地電信詐騙案件多發有關。后來改為華東某地的號碼后，接聽率大幅上升。

　　但迄今，華南一些地方，比如整個廣東區域，菜鳥智能語音助手的接聽率比其他地區低，“廣東人似乎特別不喜歡接聽座機電話，我們也在使用技術分析，希望找到解決方案。”

　　今年天貓雙11之前，全國已有5大快遞公司啟用菜鳥智能語音機器人，自動完成“派前電聯”，反饋消費者的配送需求，快遞員無需再逐一撥打電話。雙11期間，這個機器人“小姐姐”每天將幫快遞員撥打100多萬個電話，方美婷和同事們希望這能讓快遞員更輕松的做好服務，讓消費者獲得最佳的消費體驗。