這份工作看似清閑、薪資福利優渥，但想要成為一名合格的機器人“飼養員”并不容易。90後男生海桐，用了一年時間，把自己的機器人“寶寶”“喂養”成了賣貨小能手。
大學畢業後，海桐應聘到森馬電商做客服工作，那時他的工作很忙，經常加班。後來，公司引入了阿裡巴巴智能客服機器人“店小蜜”，将大量客服人員解脫出來。它甚至可以幫助顧客解決尺碼推薦、物流查詢、活動解讀、退換貨等問題，在絕大多數情況下，消費者幾乎不會發現和自己聊天的竟然是一個機器人。
但剛開始的時候，“店小蜜”還隻能簡單回答物流方面的問題，承擔的是沒有人工客服的夜班崗。後來，公司特意成立“店小蜜”智能客服項目組，海桐主動申請加入。領養機器人“寶寶”後，海桐很快就發現了“店小蜜”的高效，但也有“弱點”，例如售前處理能力不錯，但售後處理能力弱一些，有時并不能及時地将一些買家的問題處理掉，尤其是在高峰期。此外，面對每晚數百個消費者的詢問，它經常“答非所問”，甚至引發一些投訴糾紛。因此“店小蜜”需要不斷地“喂養”數據，讓它變得更聰明，能夠識别買家意圖。
“首先要給它‘喂’商品數據，譬如尺碼、面料、版型。”海桐說。而且團隊會預設多種買家的提問方式，讓“店小蜜”能夠以此作拓展，更精準地回答用戶的問題。譬如秋冬季，買家問的比較多的一個問題就是“冬天穿會不會冷”，海桐會給“店小蜜”的後台“喂”近20個類似的問題，比如“不
會冷嗎？”“适合秋天穿嗎？”……而在“投喂”促銷活動數據時，僅僅一個“買2送2”的活動，光猜想用戶問法，就要“投喂”近200個問題。
海桐每天花3小時對“店小蜜”進行訓練，這個規定動作是雷打不動的。花1小時做報數據檢查，檢查昨天數據是否有異常，做好标注及數據分析，他自稱為“機器人客服質檢員”。另外2小時，會根據數據日報發現的問題及時更新知識庫，挖掘“店小蜜”個性知識庫新問法，收集整理有用的問法，聚類成相應場景。檢查“店小蜜”每天的實時聊天記錄，根據實時聊天記錄進行優化。通過不斷訓練，讓機器人更加像一個真人。
在海桐的“輔導”下，“店小蜜”不斷進化，問題解決率已達到65%～70%，甚至學會了鼓勵買家下單。
事實上，有了“店小蜜”的加盟，“飼養員”的工作并不會因此輕松很多。海桐覺得自己身上的擔子更重了，因為他在不斷“喂養”機器人，幫助機器人糾錯以使得它變得越來越聰明的同時，自己也要不斷學習和成長。
海桐說，雖然這個職業不像外界想象得那麼高深，但得有足夠的鑽研精神，給機器人“喂”粗糧還是精細化“喂養”，全看你對它的愛有多少。
（青芒摘自搜狐網）