人工智能技術(shù)深度滲透快遞行業(yè),智能外呼、AI回訪系統(tǒng)成為各大快遞總部標(biāo)配的數(shù)字化管理工具。
億豹網(wǎng)短視頻平臺(tái)上,不少小哥吐槽,但在實(shí)際落地過程中,智能系統(tǒng)算法機(jī)械冰冷、判定規(guī)則僵化、處罰機(jī)制嚴(yán)苛,反倒成為困擾快遞小哥的負(fù)擔(dān)。
一位小哥表示,在日常派送流程中,AI智能電話會(huì)提前自動(dòng)聯(lián)系收件人,確認(rèn)收件意愿,系統(tǒng)本意是提前溝通、減少配送麻煩。但很多情況是,自己馬上就到客戶這里了,也會(huì)人工再打一遍電話,容易引發(fā)客戶的不滿。
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還有一種情況是,AI智能電話并不能實(shí)時(shí)告知快遞員客戶的情況,明明收件人不在,無法當(dāng)面簽收,結(jié)果小哥白跑一趟,空跑不僅耗費(fèi)時(shí)間成本,還會(huì)壓縮整體派送時(shí)效。
有時(shí)候客戶的件已經(jīng)取走,系統(tǒng)還會(huì)打電話給客戶催取,有時(shí)候客戶也無奈。
另一位小哥表示,客戶打來的系統(tǒng)電話,沒有提示,沒有震動(dòng),沒有響鈴,沒有來電顯示,只能不停地返回app主頁面里的未接來電里才能看見,半個(gè)小時(shí)內(nèi)必須回過去,但凡沒回過去一個(gè)罰20元。
這種無效派送還會(huì)引發(fā)連鎖矛盾,收件人因多次騷擾或無法簽收產(chǎn)生不滿,將負(fù)面情緒轉(zhuǎn)嫁到快遞小哥身上,無端產(chǎn)生服務(wù)糾紛。
億豹網(wǎng)發(fā)現(xiàn),相較于外呼亂象,AI智能回訪的機(jī)械判定更讓快遞小哥苦不堪言,嚴(yán)苛規(guī)則催生大量無責(zé)罰款。
不少小哥吐槽,自己公司的回訪系統(tǒng)判定邏輯極度單一,僅依靠按鍵指令、簡(jiǎn)單語音反饋判定服務(wù)是否合規(guī),完全忽略現(xiàn)實(shí)中的突發(fā)情況和人為失誤。只要客戶不慎按錯(cuò)按鍵、電話信號(hào)不佳導(dǎo)致通話中斷,或是隨口一句無心表述,系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)判定為服務(wù)投訴,直接生成處罰工單。
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一單不合理投訴罰款可達(dá)50至200元,對(duì)于日夜奔波的快遞小哥而言,一次誤判罰款就可能抵消半天勞動(dòng)所得。更不合理的是,多數(shù)AI判定的投訴工單不可申訴、無法撤回,即便客戶主動(dòng)澄清誤觸、誤判情況,工單也無法撤銷,罰款依舊強(qiáng)制執(zhí)行。
部分平臺(tái)即便設(shè)有申訴通道,流程也極為繁瑣,需要快遞小哥反復(fù)提交通話截圖、溝通記錄等材料,耗時(shí)費(fèi)力且通過率極低,絕大多數(shù)小哥只能自認(rèn)倒霉、被動(dòng)認(rèn)罰。
追溯初衷,快遞企業(yè)引入AI智能外呼、回訪系統(tǒng),本意是優(yōu)化行業(yè)服務(wù)鏈條。一方面減少快遞小哥重復(fù)撥號(hào)溝通的工作量,簡(jiǎn)化收件確認(rèn)流程;另一方面規(guī)范末端投遞服務(wù),保障消費(fèi)者合法權(quán)益,實(shí)現(xiàn)小哥、用戶、企業(yè)三方共贏。
但如今規(guī)則缺乏彈性,技術(shù)不再是賦能工具,反而變成束縛快遞小哥的枷鎖,數(shù)字化管理徹底異化為“以罰代管”的工具,這一問題亟待行業(yè)正視整改。
深究亂象背后的根源,是算法設(shè)計(jì)脫離一線實(shí)際,技術(shù)研發(fā)人員遠(yuǎn)離快遞派送現(xiàn)場(chǎng),僅從流程合規(guī)角度搭建判定模型,忽略派送過程中的突發(fā)狀況、人為失誤、特殊場(chǎng)景,機(jī)械執(zhí)行判定規(guī)則,缺乏人性化容錯(cuò)機(jī)制。
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億豹網(wǎng)認(rèn)為,如果總部管理人員長(zhǎng)期看不到算法誤判給小哥帶來的無端損失,聽不到基層從業(yè)者的真實(shí)訴求,僅憑后臺(tái)冰冷的數(shù)據(jù)評(píng)判服務(wù)質(zhì)量。這種脫離實(shí)際的頂層設(shè)計(jì),讓智能系統(tǒng)不斷制造矛盾,不僅打擊快遞小哥的工作積極性,還容易激化用戶與小哥的矛盾,損害快遞行業(yè)整體口碑。
AI智能系統(tǒng)的存在,理應(yīng)減輕小哥負(fù)擔(dān),而非制造無端麻煩;數(shù)字化管理的初衷,應(yīng)是優(yōu)化服務(wù)流程,而非變相考核克扣。
來源 | 億豹網(wǎng) 作者 | 晴空 版式 | 麥兜
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