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【IDCC2020】竹间智能孙彬:人机对话与产业

2020-12-10 16:40:23 3次

2020年12月10日,由中国IDC产业年度大典组委会主办,中国IDC圈协办的第十五届中国IDC产业年度大典(IDCC 2020)进入了第二天的议程。经过一天精彩纷呈的讨论,数千名参会人员,包括IDC企业、电信运营商、互联网、金融、政府和厂商等产业上下游领导、专家以及从业者以更加饱满的热情关注并参与了今天的论坛。

今天的主论坛主题为《重新定义IDC——未来IDC论坛》,本次论坛分为人工智能与IDC、金融科技与IDC、金融科技与IDC三大篇章,讨论未来IDC的种种发展可能。在第三篇章“智慧生活与IDC”环节,竹间智能首席运营官孙彬发表了题为《人机对话与产业》的精彩分享。

 

竹间智能首席运营官孙彬

竹间智能首席运营官孙彬

孙彬:我们也是IT的老兵,现在在人工智能赛道里战斗,我分享一下在AI赛道中看到的变化,同时谈论一下人机交互与产业,这是一个大话题。从我从事事业的本身,来看整个人工智能在产业中的变化,我想再聚焦一些,聚焦在人机对话对于toB产业的点点滴滴。

大屏幕上可以看到,在过去引领工业革命的时代,从蒸汽机到电力,到计算机和智能,人工智能在智能化角色里承担了最重要的挑战性角色,科技的本质实际上体现的是价值,今天人工智能的价值在哪里?通过价值点我们把场景进行落实。

到底是危机还是转机?有不同的评论。有人说AI会取代人工,会取代一些工作岗位,有些人会失业。但是有转机的人会看到,人工智能在发展的时候,同样会带来更多的就业机会,会带来更多的产业变化,提高更多的产业服务,反而需要更多的人或者更多的机器去服务。我们应该辩证的看这件事,人工智能发展一定是有技术往前推进的,关键是人类生活会更美好。一些重复性的事情交给机器来做,让更有价值感的,更有自豪感的交给人来做,服务更多的群众,这才是人工智能和人合作的最关键的点,所以我把它认为是转机大于危机。

这边有三个点,我们一直在说做人工智能是不是刚需?人工智能带来什么价值?我的判断是,不要期望人工智能替代掉所有的人工,其实真正的人工智能这三点,对我们来说更重要,也是客户选择使用人工智能的点。

1.能不能在体验上更好?这个体验不仅是被服务的客户,还有服务客户的这些服务人员。像车一样,我们做的东西能不能让驾驶员乘坐感更好。

2.生产效率是不是可以提高?可以把服务周期时间变得更长。

3.成本,人工智能可能项目比较贵,但是把省出来的效率,提高的服务相比,其实人工智能还是很有性价比的。人工智能如果光贵又没有效率,其本身就不是个生意。今天我们在这个赛道中,致力于从体验,从效率,从成本来说,我们做人工智能落地的场景,这才是真正可以帮助到产业变化的重点。

人工智能能干什么,体现什么价值。不管哪个产业,不管是IDC还是车等等,都有大量的用户数据。人工智能面对的最大的问题是应用场景,不管是在呼叫中心的智能化,还是在IDC里面的运维智能化,还是在汽车、手机里面的智能化,都是各种各样的场景。拿着客户的数据,拿着需要可用的场景,最终怎么来解决价值的问题,其实AI这些机器就解决数据、分析、知识、推理,产生新的知识,产生新的价值,把这个知识通过机器学习之后拿来做决策,或者来做辅助决策,当这个辅助决策有价值的时候就可以达到让机器人帮人的作用,就能产生真正创造的价值。

秉承这个原理,我们设计所有AI产品的同时,是不是能拿客户自己的数据和他所需要的场景,给他带来价值,这三件事来看。

今天我们所有做科技的,IDC产业二三十年的历程,大家知道在互联网期间我们吃够了人口红利,互联网公司成长得非常快。接下来是科技红利期、技术红利期,这样我们在自己的手机、车、家居、生产中,越来越多的服务用技术来解决,这个红利期会非常快的上升,左翼不管哪个产业的管理者和领导者,抓住这个时间来跟科技一起落地。

3-5年的发展,我只是通过自己的赛道中间来规划,来展望。我们聚焦在人机对话,聚焦在企业服务上,用接下来的几个示例来分享如何让AI产业落地化。

大家也用过智能客服服机器人,觉得机器人很笨,这是自然语义理解的问题。通过声音转化为文字是语音转化,重要的是语义理解,有好的语义理解能力才能知道你问的是什么,才能解答专业的问题,才能处理像数据中心里面的问题,去查询、调度、控制,在车里能反馈你的车辆信息,自然语义理解是最难的难点,尤其是我们中文,中文自然语义理解很难,因为没有空格。

我们把一个句子分开,比如说北京大学,是北京大 学,还是北京 大学,我们要突破这个点才能让机器更聪明,让人机对话继续下去。从整个产业来讲,自然语义理解到了产业要起飞的时候,在这个领域中突破才能解决人机对话聪明的问题。

我们列了一些场景,今天自然语义理解如何落实到产业中去?其实可以帮助到很多部门。比如说营销部门,我们可以做产品咨询,可以做电话机器人的外呼服务,可以做新老客户的提醒、通知。营销方面可以通过最常用的手机端、公众号、小程序服务,都可以用人机对话解决。运营部门,对客户的分析,客户的画像,客户的购买习惯,客户的服务习惯等等,都是可以用机器人来记录,并且来对应不同服务的。刚才也提到千人千面,都可以用人工解决。联合中心就不说了,大家接到的机器人电话,后台还有质检机器人,人机配练机器人,还有财务部门、产品部门,用对话机器人来报销,把这次机票报销,以后再填都属于OUT了,属于老状态,这帮助不同部门智能化的状态。人机对话、人机阅读,这些广泛的领域都是我们要进行升级和变革的。

有一个大企业是国内最有名的民营企业,把公司里的班车预定,会议室预定,IT的订单信息全部用对话机器人完成,大大提高了效率,这也是一种企业可使用场景,企业名字我就不说了。

我再三强调这几点,不要希望机器人完全替代人工,在现在的时候它一定是个渐进过程,而且不一定是最好的结果。在整个人机辅助过程中,我们看到三种情况都有非常好的效果,一种是全自动,非常简单的。比如说电话机器人只是通知功能,更多时候人机辅助,比如说在沙龙上聊的,可以提醒你知道流程,用专家知识库指导新入行的人员,辅助效能更好。同样人机耦合的方式更加有帮助,我带大家来看后面的例子。

两个机器人对话会不会发生呢?当你的个人语音助理帮你预约餐厅,餐厅那边也是电话机器人接听,机器人对机器人会不会产生这样的效果呢?这是一个小的demo。人机互动到底是完全替代人,还是互相配合,怎么能产生最好的效果?这是我们一直在思考的问题,这是实际的例子。目前很多人的手机变成手机助手了,如果打电话的是个机器人呢?和你手机助手对话会怎么样,你可以思考一下。

真实世界是这样的,大家可以看到大家都戴着口罩,就是因为疫情的影响。我和我的团队就用过对话机器人服务华为、OPPO、VIVO上亿的用户,大家可以看一下真实的情况是怎么样的。大家手上有华为手机的,可以打开手机调取这个机器人,说“肺炎疫情”进行互动。其实我们有很多个人的帮助,在实际具体场景中可以帮助你查询、提醒、预约等等的服务,这就是一个场景,场景一。

场景二,大家手机上有各种各样的服务,淘宝、天猫等等,这里也有量身定制的支持。今天我们的语音助手其实可以帮助我们完成具像的工作,可能不是全部的工作,但是在具体的金融业务,你的知识查询来说,这都是很好的帮助。所以在个人服务中,人工智能服务落地先行了。

大家都知道智能客服,在线上的服务,不管是文字还是语音,大家也接到过语音机器人,电话机器人,你可以打进去,语音助手帮你导航,接到电话也是电话机器人,这是你们看到的前台。但是在真正的行业,人工智能改变也很大,今天如何让机器人帮助我们的话务人员更好的服务,所以我们接下来给大家分享一个案例,今天在企业服务的后台可以帮助到企业员工和管理者们。机器人听到对话的时候可以做用户画像,会推荐知识给到客服人员如何回答,右边会有流程导航。通过这个案例大家可以看到人机产业对话落地,不仅仅针对直接服务的客户,可以更好的在后台帮助员工,面对各种各样的问题可以快速上手,帮助管理者监控每一通服务的质量,提升自己的品牌服务能力,同时也是在发现每一个人在服务中的问题,针对于这一个人的服务问题把它变成培训课程,让犯过错误或者不满意服务的员工们获得培训,提升自己。换句话讲,今天的人工智能的落地不仅是机器完成一件事情,其实人机的配合,人机相互的协调、协同,帮助人去发现问题、解决问题、追踪问题,辅助他更好的服务,这样的人机协作在未来很长一段时间内会去执行。

AI产业落地化,我想突出的一点,它其实是人机耦合性的行动,在我们未来的IDC运营,包括汽车产业过程中都可以找到这些场景和机会来落地。

谈完了服务,再往下分享,大家在服务的时候在乎体验,机器人的体验好吗?每个人可能都有不同的答案,其实我们说如何不断的提升,让人工智能能够服务得更好。大家可以看一下这是我们常用的产品咨询,大家拿了手机APP会买理财,会问理财对话机器人哪个更好,其实这个过程中就在帮客户做画像,看你的喜好,看风险值的产品,同时可以做产品的推荐,可以做买卖,这是我们目前最常用的在线服务模式。

我们能不能再进一步感受更好呢?接下来企业往上走一步,以前我们都是填表,填东西,那我们把企业里面的HR制度都变成机器人的方式去查询,包括产品说明书都变成机器人来回答、提示,内部行政的报销,财务的事情可以通过机器人来完成,完成企业内部的管理,这也是现在真在落地的,各个大企业在落实的事情,这也是人机做企业助手的场景。

都是APP,所以在现在AI产业落地中间,我们下一代数字人的场景就会越来越多了。这是个虚拟形象,可以代替APP服务用户,我们对APP服务复杂的点选变成对话的方式,这也是人机结合的地方。所以未来的发展,面对客户的形象会不断提升,以后可能在你的手机或者汽车车载,企业服务的时候都会有具体的形象,让大家乐于沟通,用语言的方式下达指令,拿到信息,查询信息,推动事件的进行。

今天真正的AI产业落地,回到核心其实就是将服务通过AI技术和产品和工具,把它做成这三件事。第一个能持久服务,7×24小时保持同一至两的服务,同时质量能有所提升,做一个能解决事情的机器人。每个企业也有自己的差异化,希望有不同的形象,不同的数据,不同的回答方式来提升服务能力。当然还有知识的构建,流程的构建,对话的设计,包括跟ERP、CRM,还有企业的系统,比如说IT工单系统,DMS系统都能打通,才能让机器人更聪明。把有数据的东西变成知识库,比如说运维数据,巡检数据,汽车参数,可以让机器人帮你管理控制,提醒预约处理等等。

最后介绍一下自己,孙彬,来自于竹间智能,我们是一家科技创新型公司。2015年成立,创始人来自微软亚洲工程院,以前是副院长,我们一直在人机对话、人机交互方面比较领先,在戛纳11次入选,连续三四年把我们的代表在人工智能领域中代表性企业,我们把人工智能和场景结合,包括自然语言处理、知识工程的能力,做文本阅读,我们可以对大量的文章、财报、合同、法律文件,人机阅读,做成对答知识,也可以进行梳理。同样深度学习、语音辨识和视觉计算,都是我们的技术领域。

我们过去我们服务了很多行业,也是往前看,当然有金融机构,包括银联,也服务新华社这样的头部机构,服务了很多互联网和汽车企业。我们希望在未来作为人工智能的探索者,能够跟更多的伙伴合作,畅想更多的场景,不管是IDC的发展是作为用户方还是服务方,都一起来进展。谢谢各位。

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