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AI公司都是泡沫?他说今年能实现收支平衡

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-01-12 14:27  来源:网易科技  浏览次数:15

编者按:1月10日,网易智能受邀前往人机交互公司竹间智能参加媒体沟通会,再一次见到前微软(亚洲)互联网工程院副院长、现任竹间智能创始人兼CEO简仁贤,与上次主要做技术展示不同,这次他为我们展示了竹间智能的对话机器人在实际场景中的应用。同时,简仁贤还表达了自己对AI行业应用落地的一些看法。

对于简仁贤来说,从2015年到现在,其创立的竹间智能已经迈入第三个年头了。

前两年,简仁贤将大部分经历放在了情绪情感技术的打磨上,这部分的技术主要是为了解决聊天机器人无法理解语义的问题。在简仁贤看来,语义理解应该是包括上下文的理解和记忆两部分。由上下文和记忆的理解再来理解情绪情感,然后识别意图,才能真正理解用户的,达到好的人机交互效果。核心技术模块包含语言、图像、情感三方面的技术。在语音对话方面,竹间智能采用了结构符号学与深度学习相结合的方式来构建对话引擎和系统。“用搜索、用关键词解决不了对话问题,这是一个误区。”简仁贤表示。

在技术准备就绪之后,竹间智能开始拓展自己的业务,尝试To B行业的落地和验证,并自己造血。简仁贤称,竹间智能的对话机器人已经在垂直行业实现了多轮对话+意图识别。目前,竹间智能的情绪情感的人机交互解决方案已经用到了电商、金融和物联网等领域。

拓展智能客服疆域,对话机器人的真正壁垒是商业化+规模化

起初,竹间智能主要开展了客服领域的业务,但是在简仁贤看来,竹间智能不只是做一款客服机器人,而是要打造一站式对话机器人解决方案。简仁贤称,客服可以很广,从售前、售中、售后到客户的维护,这些都是客服的范畴,而且都能用对接机器人替代。

“一方面,很多做智能客服的方案都偏向售后,且技术也是用关键词回复,其实效果并不好。另一方面,互联网客户获取成本越来越高,我们的AI价值是售前更好,帮助企业降低获客成本。”简仁贤这样解释为何做售前、售中、售后三个形成端到端的解决方案。

从客服的各个方面出发,竹间智能开发出了AI客服、服务机器人大脑、金融机器人、营销机器人、导购机器人、企业助手等多个业务。

在简仁贤看来,评价一个智能客服系统好不好,最关键的指标是有效拦截率,也就是客户打电话进来只用机器人对话就能解决而不需要转人工的几率。竹间智能称自己的对话机器人在行业中应用,平均的有效拦截率已经达到85%,创造的价值包括节省人力、维护人力、用户满意度、获客成本、企业效率。

在被问到做对话机器人这件事情真正的壁垒在哪里?在简仁贤看来,真正含义的壁垒,全在于一个关键,就是如何把应用商业化,然后能够做到规模化。AI应用商业化+规模化是真正的壁垒,因为技术大家都可以做得很好,但是经由商业验证过、落地后的技术才是真正的技术。简仁贤说,“我个人一直的理念,做出来的技术,如果人家不愿意买单,第一个你的技术没有价值,第二个很容易被替换掉。”

AI将大幅减少重复性劳动人员,但人工智能训练师需求将爆增

竹间智能称其对话机器人的语义机构可以胜任银行、证券、保险、企业等各行各业的业务。在简仁贤的规划中,竹间智能将搭建Bot Factory机器人工厂开放平台,这是一个框架,有垂直行业的深度学习模型、数据和场景,也会提供通用模型。竹间智能通过落地验证将行业模型打磨好,等人工智能训练师进入以后,针对这个行业的人机交互解决方案就可以很快落地。

2017年11月,竹间智能成立人工智能训练师的团队,优化竹间智能的人机交互平台。据悉,人工智能训练师实际上是垂直行业专家+语言学专家的集合,其要求是对行业知识和业务的了解要很深,工作就是为深度学习模型提供训练数据和行业场景,设计和维护场景应用甚至是AI标准化产品。今年应该会有二三十人,不同行业的。

至于如何看待人工智能取代人类的工作?简仁贤认为,AI可能会让某一些行业的从业人员的人数减少,但是未来人工智能训练师行业的数量会爆增。就客服行业来说,在对话机器人的辅助下,75%的重复性和基础性的客服工作不再需要人类,更多真人工作人员可以从事更高附加值与职业成就感的工作,诸如VIP客户的服务,或者转型成为“AI训练师”,训练对话机器人更好的与垂直行业融合。

 
 
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