近年随着客户需求的不断上升，以及人力成本持续增加，各专业公司致力于AI技术运用，从而解决当前的名种矛盾，因此人工智能也在越来热多的生活场景中得以使用，而人工智能的背后其实是一个神秘角色——人工智能训练师。

今天我们以呼叫中心为例，从一个经历了人工智能训练师团队建设从0到1的过程的角度，做一些团队建设的回顾。
首先，我们必须明确“人工”和“智能”各自的定义及分工，“人工”其实比较好理解，固然是我们日常说道的人，而“智能”则可理解为系统、思维。

美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使用计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

的确，人工研究的智能，其实也是我们人类自身的智能，通过智能的方式来实现，并通过人不断的、持续性的训练，让人工智能更智能。因此，这里的核心其实是人，也就是我们所说的人工智能训练师。想要有比较好的人工智能效果，人工智能训练师团队建设就显得尤为重要。

作为一名资深客服人，笔者这些年感触特别明显，智能文本、智能语音、视频客服、5G客服等一系列人工智能产品的出现，基本上各互联网公司都先后紧跟潮流，而大部分客服中心其实是属于业务团队，并不具备科技能力，所以部分业务公司可能都经历过科技团队代为运营或外包运营智能产品的过程。然而，作为当前的新兴技术，人工智能不仅能高效产出，还能极大程度地降低成本，所以很快大家也意识到需要将这些人工智能产品的运维拿回到自己手中，从而实现从0到1的人工智能训练团队建设。

人工智能练师也是这一两年才慢慢进入人们的视野，作为一个新职能岗位，外招显然并不理想，所以大部分团队会选择从内部筛选培养。
我所在的团队也不例外，计划从科技团队接回自主运营，那么首先就要有明确的架构规划，比如业务规模，岗位设置等。

我们当时并没有太多的参考，通过分析科技团队当时的运营模式和角色分工后认为，一个完整的训练师团队，至少需要有AI流程设计师、语料训练师、配音师(若团队业务量或资源受限可以外购或TTS合成)、数据支持、系统管理岗等。

有了架构及岗位，接着便是选人，而本次筛选则完全区别于日常新业务的规则，并非是线上客服技能好的就适合作为训练师培养。通过这两年训练师团队的不断的筛选、淘汰，我们发现其实开始的想法是正确的。

首先是兴趣，广发招募函鼓励大家自主报名，因为兴趣才是最好的老师。然后便是专业和学历，放眼客服行业，可能大部分起点都是专科学历，专业更是五花八门。我的团队同样存在这种情况，经过两年多的沉淀，明显计算机相关专业、本科学历的同事会在交互逻辑设计、语料训练、意图梳理笔诸多方面都要表现得更为优异，当然也会有一些逻辑思维强、思维灵活的其它专业或专科学历的同事依然能表现得比较突出。

因此选人或招聘的时候，一定要让适合的人做适合的事，AI流程设计师、系统管理岗主要负责AI交互逻辑的设计、梳理，以及系统的维护管理，所以一般情况下本科且相关专业为佳。而语料训练师的要求则可稍微低一些，因为日常主要负责话术设置语料打标和训练。配音师和数据支持自然是专岗专聘。

以上岗位最好都能有一定的客服经验，因为业务自主运营最大的好处在于贴近业务，清晰的知道客户是什么样的，这样训练师在进行语音机器人“投喂”时才能更好的“对症下药”。

在当前名类新兴技术飞速发展的背景下，我们的训练师团队也需要不停的打血加油才能持续为机器人注入新的思维。我们从训练师团队建立开始，就不断的动用各方资源用于训练师的能力提升，比如长期与科技团队沟通，学习和了解当前的最新技术。聘请知名业内人士进行培训，与其他AI技术团队进行交流学习等，这些比较常见的方式自然是不能少。

然而我认为最为重要的应该完善内部体系，形成自己的东西。因为不论是交流还是学习始终是别人的，需要形成自己的SOP、自己的训练团队文化，同时要常态化保持紧张的流程设计开发状态，不断的有新的AI流程需求，不断的进行开发训练、提升，因为只有不断的实操，不断的提高要求，这样才能不断检验出问题所在，才能一直向前。

想要一直让团队保持高效的动力，光是良好的团队氛围还不够，还需要完善的考核机制加激励，不断的激励和推动大家拼搏和努力。

团队搭建一开始，我们也是沿用原有的客服中心后援团队的考核方式，但后来发现这样并不合理，因为工作本质是有差异的。后来我们又开始学习科技团队的考核标准，发现仍然不能引以为用，因为大家实质上并非科技开发团队。再后来我们将业务和开发结合，比如加入业务团队的转化指标作为基础考核，而AI技术指标也作为考核项，同时加入生产事故、AI流程开发时效、语料训练量等运维常规考核，发现这样考核既能兼顾业务团队对于业务指标的关注，同时也能保证训练师团队类科技人力的属性。

另外，业务团队常用的激励也必不可少。

激励能让训练师们激发更多的工作潜能，而激励的方式和方法则更是多种多样了。大部分的激励是为了能够更好地贴合当前团队情兄，一般认为有比较明显的导向作用，比如整体训练能力较差，那么就设定训练指标相关的值，或者团队在某些方面相对比较欠缺，也可以设置一些个人竞赛项。这样两两结合，既能保证个人之间的良好的竟争气氛，也能提升和巩固团队意识。这样可以使得团队整体技能不断提升，从而带来更大的价值。

正是因为人工智能训练师是个新的职业，所以目前还没有成熟的行业论坛、沙龙等，如果将来能有更多的业务交流机会，我想这个职业会有更大的突破。