如果你使用過(guò)滴滴的客服系統，會(huì )發(fā)現對話(huà)窗顯示「小滴機器人」正在為你服務(wù)，它會(huì )快速回答你的問(wèn)題，解決司機繞路、拒載或者計費等問(wèn)題。
小滴機器人是智能客服的典型案例，背后是追一科技提供的自然語(yǔ)言語(yǔ)義理解技術(shù)。目前，YiBot準確率已達到95%以上，客戶(hù)有貝貝、卷皮、小紅書(shū)、OFO等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。今年上半年，YiBot還進(jìn)入到一些傳統領(lǐng)域，包括萬(wàn)達、國美等購物中心，招商銀行信用卡、長(cháng)江證券等金融機構。
成立于2016年3月的追一科技，主攻自然語(yǔ)言語(yǔ)義理解和對話(huà)機器人，從智能客服Bot入手，想要通過(guò)「賦能予機器與人交流」打造智能交互的新入口。
看好對話(huà)機器人應用前景，是時(shí)候走出去了
2015年，從中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士畢業(yè)在騰訊工作了十年的吳悅隱約感覺(jué)到，算法、數據的結合會(huì )有許多好玩的事情。在騰訊內部的工作期間，吳悅就已經(jīng)利用這些做各種嘗試，比如說(shuō)結合數據和預測模型，進(jìn)行電影票房的預測，同時(shí)開(kāi)發(fā)了以自己名字命名的騰訊聊天機器人「小悅悅」。
但當時(shí)人工智能還不像今天人人都會(huì )談起，吳悅并未意識到，自己的工作會(huì )與「人工智能」緊密聯(lián)系起來(lái)。實(shí)際上，搜索引擎最基本的模式是對海量?jì)热葸M(jìn)行解析、處理和組織，每一個(gè)環(huán)節都需要用到人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一:自然語(yǔ)言處理。與此同時(shí)，隨著(zhù)深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域正在快速向前發(fā)展。
在此之前，作為騰訊基礎架構的幾個(gè)創(chuàng )始員工之一，吳悅與同事搭建了騰訊存儲的基礎架構體系。2012年，吳悅進(jìn)入Soso，負責網(wǎng)頁(yè)搜索的架構體系。2013年，騰訊將Soso業(yè)務(wù)賣(mài)給搜狗之后，吳悅選擇留在騰訊，成為了騰訊TEG事業(yè)群搜索部門(mén)負責人，業(yè)務(wù)涵蓋了微信、QQ、應用寶、騰訊視頻、騰訊音樂(lè )等應用的搜索，并主持開(kāi)發(fā)了天天快報的核心算法推薦引擎。
到2015年底，搜索的業(yè)務(wù)告一段落，吳悅開(kāi)始思考嘗試更具挑戰性的工作。在他看來(lái)，之騰訊的工作經(jīng)歷對他或多或少產(chǎn)生了一些影響，在騰訊時(shí)大部分技術(shù)都是首先服務(wù)于內部平臺，進(jìn)而有機會(huì )拓展到企業(yè)外部，在這個(gè)過(guò)程中，自己帶領(lǐng)的團隊在內部不斷磨練也得到很好的反饋，這些積累是開(kāi)拓新事業(yè)的基礎。
另一方面，從信息交互方式的演進(jìn)、降本增效的角度分析，吳悅認定智能搜索和對話(huà)機器人會(huì )有很好的發(fā)展前景，于是找來(lái)騰訊的技術(shù)大拿同事，騰訊技術(shù)職發(fā)會(huì )技術(shù)研究通道負責人劉云峰博士作為聯(lián)合創(chuàng )始人和CTO、國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)從事人工智能方向科研工作的楊振宇博士作為技術(shù)總監，以及騰訊產(chǎn)品技術(shù)總監汶林丁共同創(chuàng )辦新公司「追一科技」。
2016年6月，追一獲得晨興資本的百萬(wàn)美金天使輪融資，同年10月，獲得高榕資本、晨興資本數百萬(wàn)美元的A輪融資。
離開(kāi)了大平臺，有更多的機會(huì )，也面臨更大的挑戰，最直接的問(wèn)題就是如何盈利。吳悅想過(guò)與金融或者醫療行業(yè)的結合，但這些領(lǐng)域都需要很強的專(zhuān)業(yè)知識的融合，并不適合技術(shù)出身的創(chuàng )業(yè)公司輕易嘗試。
最終，團隊認為與基礎構架和大數據緊密聯(lián)系的廣告業(yè)務(wù)和聊天機器人是兩大可能的方向，于是就開(kāi)始了最初的業(yè)務(wù)嘗試。2016年6月份，追一推出對話(huà)機器人Yibot，廣告業(yè)務(wù)也齊頭并進(jìn)。
吳悅自稱(chēng)趕上了好時(shí)候，廣告趕上了直播的熱點(diǎn)，CPA(每次行動(dòng)成本)效果也不錯。但廣告行業(yè)更需要大量的前期市場(chǎng)投入，這同樣是技術(shù)之外的考量標準。「技術(shù)雖然可能很好，但廣告的活動(dòng)和市場(chǎng)是我們的短板。」吳悅說(shuō)。盡管廣告業(yè)務(wù)對公司收入的拉動(dòng)明顯，但對話(huà)機器人業(yè)務(wù)的市場(chǎng)也正在打開(kāi)局面，幾經(jīng)權衡，吳悅決定在2016年9月放棄這部分業(yè)務(wù)，專(zhuān)注于Yibot。
現在看來(lái)，這仍然是最好的選擇。「信息交互的方式一直在演進(jìn)，從普通的線(xiàn)下、到電話(huà)、再到網(wǎng)絡(luò )，大家都在尋找下一代的的交互方式。」吳悅看好這個(gè)前途，「現在看來(lái)，對話(huà)機器人是比較合適的。而且從降本增效的角度看，聊天機器人確實(shí)能夠在客服領(lǐng)域帶來(lái)一定程度的變革。」
從滴滴入手，打開(kāi)智能客服Bot市場(chǎng)
Yibot并非通用的聊天機器人，而是利用自然語(yǔ)言語(yǔ)義理解及深度學(xué)習算法，為企業(yè)級客戶(hù)提供的一套智能客服機器人系統。
與智能音箱不同，智能客服領(lǐng)域的市場(chǎng)并不需要教育。從市場(chǎng)上來(lái)看，如果場(chǎng)景的客戶(hù)群體數目大、咨詢(xún)頻次高、問(wèn)題重復度高的話(huà)，引入高性能的智能客服機器人能極大地節省人工成本。根據追一科技提供的資料，智能機器人客服可以解決85%的常見(jiàn)客服問(wèn)題，而一個(gè)機器人坐席的花費只相當于一個(gè)人工坐席花費的10%。
Yibot的第一個(gè)客戶(hù)是滴滴出行，這也是近些年互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的典型代表。由于滴滴平臺式的業(yè)務(wù)發(fā)展很快，客服的需求日益劇增，先前引入的客戶(hù)機器人的效果不是特別理想，正在尋找新的合作機構。
2016年7月，追一和滴滴開(kāi)始進(jìn)行小容量測試。在這個(gè)過(guò)程中，吳悅發(fā)現技術(shù)只是其中一個(gè)敲門(mén)磚，真正落地的時(shí)候，各種業(yè)務(wù)需求和變動(dòng)消磨了很長(cháng)的時(shí)間。例如，團隊利用了以往在搜索方面的優(yōu)勢，其機器人回答準確率指標已經(jīng)達到80%，比一般的競爭對手的70%已經(jīng)高出了許多，但其實(shí)距離顧客要求的90%仍有很大差距。這時(shí)候，團隊引入了深度學(xué)習算法，經(jīng)歷多次優(yōu)化后將效果慢慢調上來(lái)。
智能客服有兩個(gè)重要的指標:意圖識別準確率和解決率。通過(guò)語(yǔ)義搜索和深度學(xué)習，YiBot能溝突破文本表面文字的限制，在這兩個(gè)指標上達到較好的效果。此時(shí)，智能客服可以自動(dòng)解答常見(jiàn)的業(yè)務(wù)問(wèn)題，當問(wèn)題實(shí)在無(wú)法解決或用戶(hù)明確說(shuō)明「我想聯(lián)系人工客服」、「轉人工」等情況出現時(shí)，才會(huì )轉入人工服務(wù)。
最終，滴滴通過(guò)比較后認定追一的產(chǎn)品更為穩定，在2016年11月份正式落地小滴機器人。
除此之外，Yibot后臺功能包括了知識庫管理以及機器人智能教育。同時(shí)，基于客服數據，Yibot還能提供運維監控、熱點(diǎn)分析、敏感分析、情緒分析等功能，及時(shí)發(fā)現用戶(hù)行為趨勢，為客戶(hù)產(chǎn)品運營(yíng)提供保障和決策支撐。
吳悅表示，目前客戶(hù)主要集中在O2O、電商和金融落地這三個(gè)領(lǐng)域。前兩者是解決效率的問(wèn)題，但金融領(lǐng)域更關(guān)注的是提升用戶(hù)體驗，差異化的服務(wù)能夠提供一些別樣的競爭力。例如有統計數據顯示，在金融行業(yè)，用在用戶(hù)留存上5%的投入，能帶來(lái)25%的收益。因為忠誠客戶(hù)會(huì )不斷在企業(yè)產(chǎn)生購買(mǎi)，而企業(yè)需要為他付出的邊際成本是越來(lái)越低的。一旦這種忠誠關(guān)系建立，用戶(hù)輕易不會(huì )再去嘗試其它他所不熟悉同類(lèi)產(chǎn)品。
在這一點(diǎn)上，吳悅延續了此前的觀(guān)點(diǎn)，「做技術(shù)服務(wù)時(shí)，用戶(hù)的滿(mǎn)意度是最重要的。」目前追一所做的，都是通過(guò)ToB的方式間接地與C端接觸，同時(shí)會(huì )接收大量的反饋意見(jiàn)，從而改善產(chǎn)品的體驗。吳悅一直認為，追一鎖定的是ToB服務(wù)，在這類(lèi)業(yè)務(wù)鏈中，任何技術(shù)都要落地實(shí)現技術(shù)產(chǎn)品化，把技術(shù)能力和企業(yè)需求之間的間隔彌補起來(lái)，真正解決企業(yè)的痛點(diǎn)。
因此，Bot也好、做語(yǔ)義處理也好，核心仍然是依托一個(gè)領(lǐng)域。「我們定位很清楚，依托于企業(yè)自有的數據去做Bot，無(wú)縫連接客戶(hù)的需求，而不是圍繞技術(shù)本身或是公有數據。」吳悅說(shuō)。
從客服開(kāi)始，不止于客服
基于自然語(yǔ)言技術(shù)的應用中，還有微軟小冰，蘋(píng)果Siri等典型代表。吳悅認為，整個(gè)市場(chǎng)還屬于早期開(kāi)發(fā)的階段，大家都深耕于某一個(gè)領(lǐng)域。對于客服機器人的發(fā)展階段而言，大致有四個(gè)分類(lèi):基于關(guān)鍵詞匹配的「檢索式機器人」、第二階段是運用一定的模板，支持多個(gè)詞匹配，并具有模糊查詢(xún)能力、第三階段是在關(guān)鍵詞匹配的基礎上引入了搜索技術(shù)，根據文本相關(guān)性進(jìn)行排序，第四階段是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為基礎，應用深度學(xué)習理解意圖的技術(shù)。
相比于通用的聊天機器人，吳悅表示，「目前追一更專(zhuān)注結合企業(yè)自有的數據，例如數據庫和運營(yíng)數據，構建合作的體系。」在構建知識庫的時(shí)候，YiBot可以依據行業(yè)經(jīng)驗，提供該行業(yè)下的知識庫分類(lèi)體系，以便快速構建知識體系框架，在補充知識點(diǎn)的過(guò)程中，還可以結合基于客服的大數據分析技術(shù)給出合理的建議。
此外，Yibot涉及到動(dòng)態(tài)知識，也可以應用于更為復雜的場(chǎng)景。團隊也需要對深度學(xué)習技術(shù)進(jìn)行深度開(kāi)發(fā)與應用，實(shí)現技術(shù)層面的優(yōu)化進(jìn)而提升準確率，并積累足夠的技術(shù)解決方案上的優(yōu)勢。用戶(hù)體驗的提升，也不僅僅依賴(lài)于技術(shù)本身的創(chuàng )新，在知識庫運營(yíng)過(guò)程中，YiBot也能夠通過(guò)FAQ問(wèn)題優(yōu)化和FAQ答案優(yōu)化來(lái)不斷地幫助完善和優(yōu)化知識體系。
但不止于此。在近期與招商銀行信用卡中心的合作中，吳悅正在突破「智能客服」這一概念，希望能給用戶(hù)更好的交互體驗。另一方面，通過(guò)Bot或者助手的形式，企業(yè)的許多「隱藏功能」也能夠得到更好的展示機會(huì )。
「現在信息爆炸，商品信息也同樣如此。」吳悅對Bot還有更多的設想，「如果對話(huà)機器人很好地觸及到支付這一環(huán)節，又有可能取代電商平臺的搜索功能，突破‘智能客服’的基礎服務(wù)，深入服務(wù)企業(yè)和用戶(hù)，包括目前非售后客服的嘗試，如智能推薦、搜索等。」
對于未來(lái)，吳悅認為，交互的介質(zhì)還可能是語(yǔ)音、視頻等多媒體的形式。但對于創(chuàng )業(yè)公司來(lái)說(shuō)不能面面俱到，懂得舍棄是更重要的能力。對追一而言，目前所做的是把守住技術(shù)的核心，把大的方向確定，再去慢慢探索。「不管是技術(shù)、產(chǎn)品還是銷(xiāo)售，我們覺(jué)得客戶(hù)都是我們的第一位。這樣我們可以很快地調整。」以不變應萬(wàn)變，這是追一的方式。
「客服只是一個(gè)開(kāi)始，在未來(lái)，交互會(huì )是一個(gè)更大的事，我們想做一家深度服務(wù)企業(yè)的AI公司。」吳悅說(shuō)。
