加州: OpenAI联手PE砸下$40亿聊聊硅谷最火新职位FDE

Yiwen：在你接触到的客户里面，FDE是怎么样去改变他们现有的工作流的？比如，你们服务的这些财富100强的公司，很多都是不同领域的公司，对AI智能呼叫中心（Cresta的核心业务）这件事情有不同的需求，工作肯定也会涉及到很多他们专业领域的一些术语、知识甚至数据。这些客户是怎么样跟你们传递他们的需求的？你们又是怎么样去理解这些需求并且去做部署的？

Jove：针对客户体验这个领域，我们相对来说积累比较多，从2017年就开始做了。所以AI这个浪潮之前，有大量的人与人之间的这些对话就已经在Cresta这个系统里面，当然我们花大量工夫去做合规什么的。所以比方说，像Marriott这些大的公司，在Agent这个时代之前，就有人工Agent，所以有大量这些文本语音的语料，通过合规的方式在Cresta这边存储。

所以你可以想象，一旦我们决定去挑几个AI Agent的用例去做，我们肯定会去分析哪些用例是量比较大，但是又没有做起来那么复杂的。这也就是没有很多人工判断的，相当于说SOP比较清晰，量比较大。可能80%的业务量是来自20%的应用场景。有了大概的一些判断之后，我们可以借助过去的一些历史，能够去抽象出来说，有哪些典型的问题客户在问，作为一个客服——不管是人工的还是AI的——你应该怎么去有效地跟他解决这个问题。所以这些就避免很多猜的成分，因为我觉得AI跟数据需要做很好的结合。

在我们做一个相对比较大单子的时候，往往他已经用了很长一段时间Cresta别的产品了，我们可以基于他人工对话的一些数据，能够去提炼出它的一些规律，我们甚至可以用它的数据来训练一个小的模型，用那个模型来去做更多的模拟。所以FDE就要去作为一个相对有经验的这样一个AI落地官，去判断哪些用例我们可以先做，用例对应的这些资源是不是到位了；不到位的话，并不倾向于我们帮他改一批，更多是跟客户共创，包括后续做出一个版本的Agent，也要做大量的测试、做优化，其实也要花很多的精力。

Yiwen：你会需要去现场看客户是怎么样进行这些工作的吗？

Jove：前线部署这个词比较抓人眼球。包括我自己，包括我的同事，没有一次是超过一个星期在一个客户那边的。因为我们FDE不需要做一些初次联系或者是一些偏售前的事情，更多是说大家已经有很强的意向了，更多是拉我们作为一个专家，看怎么去落地更合适一些。

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所以我们可能会有一个启动会，大家飞到他的办公室，我们可能闭门地开个两三天的会，把一些高层级的目标能够定下来，KPI定下来，把它对应的API能够验证，甚至如果顺利我们可以在那边做一个小型的PoC（概念验证），让他们产生兴趣。但是之后我们可能就各回各家，我们每周甚至每天都会有会议，开发都是要么在办公室或在家里面。我们可能会在项目所谓的UAT（用户验收测试）的时候可能会再聚一下，或者是我们谈到要考虑下一波的用例怎么做的时候。而且面对面的话，大家会有些眼神交流，大家甚至可以培养一些私交。你早期培养这些私交，有些信任对后续工作是很有用，很多大家不见得很方便书面化的东西，通过一些聊天和一些沟通能够培养更多的默契，更了解更多的背景，这些往往是你不到现场很难达到的。

但这些目的加在一块，都是为了能够把AI落地变得更加的扎实，而不是逼客户去学，而是说我们了解你要什么，然后帮你做出来。做完之后你想自己维护也可以，但是AI落地这个事情就属于又难、时间又漫长，但是FDE会让它变得稍微简单一些。

图片来源：Pixabay

Yiwen：FDE这个概念是由Palantir一开始发明并且推广的。最早的时候，Palantir其实是有两个团队，一个叫Echo，一个叫Delta，这两个它们放在一起成为了一个FDE。但是可能Deltas更像我们现在理解上的FDE，就是工程师的这样一个角色；Echo这一批人他们更多是熟悉这个专业领域。这个能不能给我们讲一下，你觉得当时Palantir解决的核心问题是什么？