劳动报记者 叶赟 陈宁 摄影 陈宁
编者按
人工智能（AI）取代人的言论早已甚嚣尘上。在2021年世界人工智能大会即将举行之际，我们把目光放近至生活中，我们选择了客服和快递两个和日常生活贴得很近的工作，看看岗位上的职工会不会被AI替代？
客服：个性化问题只能由人回答，九成信用卡业务AI已能胜任
日常生活之中，同我们打交道最多的人工智能之一当属各类平台的AI客服们。然而对它们的工作满意度，我们却褒贬不一。看似单调、重复，容易被替代的客服工作，真的可以被AI完全替代吗？记者做了一番调查，答案是否定的。
AI客服 PK 人工客服
记者选择了上海AI客服运用水准最高的机构之一：招商银行信用卡中心，作为此次测试的对象。
记者罗列了日常使用信用卡中经常遇到的问题，将其同时给到AI及人工客服分别作答，得出了一份详细体验汇总——
AI客服回复效率更高更直接
记者首先致电银行人工客服，询问信用卡积分该如何兑换，客服人员遂解答道：需要先登录手机银行，然后找到“我的”，点击后再选择里面的“积分”选项。此时，求助这一问题的用户一般不得不放下手机，打开免提，切换通话页面至银行App界面，跟着客服人员的指示一步步操作。
对比之下，在客户端对话框输入“信用卡积分怎么兑换？”，AI客服几乎不带停顿，立即向记者甩出了答案。
相似的情况还出现在询问“把信用卡绑在微信上，消费使用的积分能积到卡上吗？”这一问题上。
人工客服先是指点记者去某个界面领取卡券，并表示只有在领取该卡券后部分微信消费可以进行积分。记者进一步询问后才得知，一般情况下，绑定微信平台的信用卡消费不能计入积分。
反观AI客服，其给出答案则更快速且更规整。从答复中的“信用卡网上支付积分规则”中可以清晰地看到，财付通快捷支付交易（含微信支付）不累积信用卡积分。且可直接点击【积分商户】查看哪些商户在可积分范围之内。
人工：信息详尽；AI：环节简略
在查询信用额度过程中，电话中的传统人工客服需要先进行较为烦琐的身份验证。在获知了卡号、身份证号、工作单位等一系列信息后，记者获悉了目前的信用额度，并被告知在一定范围内的固定额度提升（3万元调整至6万元）可以直接在手机客户端上操作。
对照着上述从人工客服处获取的信息，记者又将问题原样抛给了AI客服。
由于已经是登录状态，AI客服直接省略了身份验证的环节，并直接给出链接回问记者需要提升信用卡固定额度还是临时额度。点击提升固定额度链接后，AI客服直接提示说：银行会根据持卡事件、消费情况，不定期为用卡记录良好的客户主动提升固定额度。若没有自动提升，则可通过【我的 信用卡 额度】尝试申请。
仍有部分日常提问仅能靠人工
在测试过程中，AI客服依旧对部分问题出现卡壳。
当记者询问“如何用支付宝进行还款？”时，AI客服给出了“亲，您歇会喝口水，我马上确认。”的回复。两三次反复后，AI客服直接引导进入了人工服务状态。此时，在平台上与记者对话的变为了人工客服人员。对方向记者确认了一遍问题之后，给出了详细的步骤操作。
针对“如何做信用卡出境使用报备？”这一提问，AI客服也未能胜任。
相反，在人工客服处，客户只要直接告知前往目的地、时间段，以及可能使用的金额，客服人员便能记录并帮助完成报备。
对话专家：AI已能解决九成以上信用卡业务
实测之后，劳动报记者专访到了小i机器人副总裁张峰，他将从专业角度针对目前的AI客服为我们做一些科普及解析。
“就信用卡领域，目前人工智能客服已能解决90%以上的业务了。”张峰告诉记者，由于信用卡领域咨询查询类的业务居多，因此AI客服的胜任程度较高。
“知识库”通过半自动化学习扩容
客服机器人“聪明”与否，核心是什么呢？
“客服机器人的核心在于‘知识库’。”张峰解释道，由于客服机器人专注于垂直领域的特定场景，其问答内容高度集中、相似，尽管如此，知识库的积累仍是一项庞大的工程，是客服机器人落地的最大难点。
那么机器人的知识库积累是靠自学还是靠人工传授呢？对此张峰给出答案：半自动化学习。
他说，知识库的建设可以分为两个方面。一方面是通过智能自学能力学会理解行业性的问题，这部分需要依赖行业领域里的问答学习能力来完善。另一方面是根据问题提供准确的答案，这方面知识库的建设和运营，还需要专业的知识背景和技术人才。
举例来说，一个AI客服在完成一天的问答工作后，会自动对没有回答上的问题生成报表汇总，这时需要人来整理归纳出这些遗漏的知识点和答案，补充给机器人进行学习。
为何AI有时会“听不懂人话”？
另外，每个行业的业务特点，也会影响到AI的发挥程度。
“行业的标准化程度越高，AI客服机器人的胜任率就越高，”张峰表示，同样以金融领域举例，证券和保险行业的AI客服取代率就没有银行来的高。这是因为，证券、保险业不仅仅是查询类业务，更多是售后、服务类的业务，例如核赔、出险等。
另外，不少用户会反馈，许多企业的AI客服有时会“听不懂人话”，即使是在记者测试的AI胜任程度较高的信用卡领域也依旧有这样的问题。
对此张峰也做了解释，AI客服“听不懂人话”，首先是出于AI客服的专业性极高，因此如果用户说了超出AI认知范围外的话语，AI将识别不了。
人工客服肩负起更深的用户触达
事实上在欧美一些地区，AI已经开始取代银行网点雇员、信贷审批员乃至“高大上”的华尔街投资分析人士，如此背景下，客服似乎成了一个容易失业的“高危”行业。
但记者认为，人工客服依然不能缺席。问题解决方案最终还是要看用户诉求的紧急程度，比如因为遭受诈骗而造成财务损失的用户，最需要的还是人的帮助和关怀，而不是冷冰冰的机器。
对此张峰也表示赞同。他认为，大力发展智能客服的最终目标，显然不是为了颠覆人类，而是为了给人类提供更好的体验。
阿里巴巴集团合伙人、首席客户官(CCO)吴敏芝也表示，新商业环境下，体验成为核心竞争力。智能客服机器人的诞生很大程度上改善了上述问题，但很多颇带“人味”的问题依然无法解决。
“智能客服解决更多的基础性、标准化问题，人工客服则肩负起更广更深的用户触达，不断挖掘客户需求，创新用户教育，都是人工需要发挥创造力的地方。”张峰说。
（记者王嘉露对此文也有贡献）
快递员：或长期和机器合作抢时间、部分将转型技术维护人员
近两年，市场上出现了一类新的“无人产品”——无人配送车。相比较快递员配送，无人配送车具有哪些优点和缺点？本报记者安排了一场无人车与快递员的配送PK。
新手“小蛮驴” PK从业10年快递员
在快递员和无人配送车的PK中，记者选择了已在上海理工大学投入使用的菜鸟无人车“小蛮驴”和一名从业10年、经验丰富的快递员刘小龙，安排两方同时从校内快递驿站出发，配送2个2公里左右路程的包裹。最终从速度、服务以及安全三个维度进行比拼。
配送时间：“小蛮驴”18分钟；快递员12分钟
“请麻烦让一让，我正在倒车。”下午2点10分，接到派送任务的“小蛮驴”准备从菜鸟驿站出发，因为记者站在路边，它不断发出倒车提醒。在此之前，驿站快递员已经将2个包裹装进了它的“肚子”里。
记者注意到，“小蛮驴”的外形酷似是一个方正的快递柜，打开它的“肚子”，构造正是十几个大大小小的柜子。每次出发前，驿站的快递员会输入配送预约信息，将包裹依次放进对应的快递柜里，接下去的配送环节，才开始真正的无人化。
与此同时，快递员刘小龙也接到了2单与“小蛮驴”路程相近的配送单，他麻利地从货架上找到包裹，放进电动车上的货框里，前后脚出发了。
从驿站出来，是一条笔直的小路，路上没有行人，因此“小蛮驴”刚出发时的速度很快。但因为通往校区的铁门因施工暂时关闭了，“小蛮驴”一时不知所措，索性停在了原地。
再看另一边，刘小龙一看左转的通道暂时走不通了，他随即调头走了另一个出口，一会儿就没了人影。
大约过了5、6分钟，驿站工作人员赶来帮“小蛮驴”打开了铁门，它才重新启动出发送件。
记者掐着时间，此次两方的配送范围均在2公里左右，最终“小蛮驴”完成配送后用时18分钟，而快递员刘小龙则稍快，用时12分钟。
刘小龙告诉记者，对于上海理工大学大大小小的路和楼，他了如指掌，“全凭经验累积，是一天天、一步步跑出来的。”他说。
无人车则不同，“小蛮驴”虽然在校内测试运营只有一周的时间，但对校区路况，在上岗前它就已经“刻”在了脑子里。这是由于车身配备激光雷达传感器、视觉摄像头，配合先进的视觉算法、高清地图，实现高级别的全自动驾驶。
服务特征：“小蛮驴”：出发前、到达前，两次派件提醒
快递员：等待用户花了更多时间
记者发现，快递员在配送路上的行驶速度比无人车快，之所以最终配送不占优势，主要是因为，快递员等待用户花费了较多时间。
在出发前，“小蛮驴”会给学生们发短信，而刘小龙则是直接跨上车出发。而在到达前，“小蛮驴”提前3分钟打电话通知学生下楼，到达宿舍楼下时，学生已经等在那里。而刘小龙对着同一个用户的号码拨打了三次，对方都没有及时接通，最终，在楼下等了5、6分钟，用户才姗姗而来。
刘小龙坦言，经常会遇到送到以后，打不通用户电话的情况，他们有时候也会给用户发个短信，然后把包裹放在楼下，或者宿舍管理员处。
记者也采访了预约包裹配送的两名学生，均表示对无人车配送很满意，“接到短信和电话通知，我们会提前在宿舍门前等它来。”她说，因为无人车最多会等候5分钟。
而另一名由快递员配送的学生则表示，自己并不能准确判断快递员究竟什么时间到达，有时候难免漏接电话。“把快递放在楼下也可以接受，但前提是不能丢，一旦被错拿或者丢失了，就会觉得很麻烦。”
安全性：“小蛮驴”：遇到复杂地形会避让
快递员：取决于经验等个人因素
那么，快递员和无人车在校园里奔走，会不会存在安全隐患？
在此次PK中，记者观察到，“小蛮驴”穿梭于密集的人流和车流，遇到障碍物，会主动避让；拐弯之前，它会自动打转向灯；有时还会说：“同学，我正在工作，请让一让”。学校内减速带较多，但每次它都能匀速上下、如履平地。
据了解，“小蛮驴”能轻松处理众多复杂路况，规划最优路径。遇到紧急情况时，小蛮驴的“大脑”反应速度是人脑的7倍，充4度电就能跑100多公里，在雷暴闪电、高温雨雪以及车库、隧道等极端环境下均不影响其性能。
而快递员的配送路线靠经验设计，通过骑电瓶车送达，其安全性会受到个体身体健康及从业经验的影响。
对话专家：“人机合作”或为效率提升最优解
“通过大半年的充分验证，我们认为无人车‘小蛮驴’在国内已率先具备在物流末端大规模运营的条件。”在2021全球智慧物流峰会上，阿里巴巴首席技术官兼菜鸟首席技术官程立表示。
部分快递员或转型成为技术维护人员
不少人对快递小哥的“生计”表示担忧。他们认为，无人配送车将彻底取代配送员的工作，那么，事实如此吗？
首先，在记者体验的学校场景内，不会发生。从如今各家企业披露的战略不难发现，校园是它们最先布局无人车配送的场景。
原因无非两点：需求以及规模。达摩院自动驾驶实验室运营负责人袁婷婷表示，随着校园的快递量逐年增加，送货上门成为第一大需求。特别是每年新生入学、毕业季、“6·18”、“双11”等快递高峰期，快递量会出现井喷式增长。
“大部分学校一直以来都是不支持快递员送货上门的，一是出于安全考量，另一方面是运力确实无法支撑，但我们发现，学生对于送货上门的需求是现实存在的。”袁婷婷补充。此外，在快递高峰期，校园快递也经常出现“爆仓”、包裹丢失等问题。
无人配送进驻校园后，这些问题都将得到改善。她举例，去年“双11”期间，浙江大学的22台“小蛮驴”往返于校内27栋宿舍楼，累计配送了5万个包裹，为师生节省1.7万小时取件时间。
在校园这一场景下，无人车做的是对最后一公里的补充配送，不存在替代快递员的现象。
那么在校园之外的社区、写字楼等其他场景下呢？袁婷婷给出了“人机合作”的答案：“无人配送和菜鸟驿站的快递员可以通过合作为大众提供更优质的服务。”这一“人机CP”的理想状态，是为用户提供便捷的服务体验和多元的收货选择。
她指出，无人配送车和快递员的配合不只是配送场景上的互补，还会有其他新形式上的联动。比如无人配送车除了有装货的环节外，在使用过程中必然存在换电、维修、保养等需求。这一场景下，快递员也可由纯体力的工作性质转变为承担维护工作的技术人员。
配套政策、成本、安全是规模化的关键
“您的包裹将由无人车为您配送。”不久的将来，我们在收快递前，或许会接到这样的电话通知。那么，这样的无人快递车为何迟迟不能大规模落地？
中国交通运输协会新技术促进分会专家委员解莜文指出，首先从法律法规层面来看，除了北京市出台《无人配送车管理实施细则》之外，其他相关文件指引多以技术标准层面为主。在全国范围内，暂未形成统一的法律规范，包括路权、车辆经营权、责任主体等在内的诸多问题依然有待明确。
此外，安全问题不可忽视。相关部门仍在制定保障无人配送车辆安全行驶的交通规则、设立技术规范、配置专门驾驶员、通过政府云控平台进行日常监管等。这些规定一旦出台，也仍需在实际场景中进行验证。
不过，目前来看，在头部企业、初创公司、传统配送服务企业等玩家的前赴后继之下，无人配送正在迅速升温，成为最有可能让无人驾驶技术实现大规模商用的场景之一。或许不久的将来，敲开你家大门的将不再是快递小哥，而是一辆“萌萌的”无人配送车了。
