小i機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO朱頻頻

 

　　在技術(shù)突破和應(yīng)用機(jī)會(huì)不斷拓展的雙重推動(dòng)下，中國的人工智能發(fā)展已經(jīng)接近臨界點(diǎn)，完全具備實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用的潛力。比如，在語音識(shí)別應(yīng)用、無人駕駛等領(lǐng)域都可以預(yù)見到人工智能的“大爆發(fā)”趨勢。

 

　　目前，包括谷歌、微軟、蘋果、亞馬遜、小i機(jī)器人在內(nèi)的全球領(lǐng)先的人工智能企業(yè)都在積極布局自己的Bot戰(zhàn)略，紛紛推出了自己的Bot產(chǎn)品。而陪聊機(jī)器人（Chatbot）、智能個(gè)人助理（VPA）機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)的商業(yè)應(yīng)用中，已經(jīng)形成真正的應(yīng)用場景。智能客服機(jī)器人（VCA）則已經(jīng)被眾多企業(yè)引入，正在替代人工完成大量的客服工作和數(shù)據(jù)管理工作，幫助企業(yè)節(jié)省運(yùn)營成本，優(yōu)化服務(wù)流程。

 

　　以金融行業(yè)為例，在招商銀行信用卡微信機(jī)器人里面，無論查額度還是還款都是智能客服機(jī)器人提供服務(wù)，每天有99%的問題是機(jī)器人服務(wù)的，只有1%-2%是人工服務(wù)，而且機(jī)器回答問題準(zhǔn)確率可達(dá)到99%。

 

　　此外根據(jù)中國建行官方數(shù)據(jù)稱，由小i機(jī)器人提供技術(shù)支持的“小微”服務(wù)能力已經(jīng)相當(dāng)于9000個(gè)人工座席的工作量，遠(yuǎn)超95533、400人工座席的服務(wù)量總和。中國交行在使用小i智能機(jī)器人后，每月減少200萬通電話，節(jié)省4000萬人民幣。

 

　　自此，智能機(jī)器人將會(huì)被大量應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)之中。

 

 

　　作為機(jī)器人領(lǐng)域的佼佼者，小i機(jī)器人已經(jīng)成為全球領(lǐng)先的智能機(jī)器人平臺(tái)和架構(gòu)提供者。截止目前小i機(jī)器人建立了包括知識(shí)表示、推理預(yù)測、機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、語義理解、分析決策以及Bots開發(fā)的完整架構(gòu)，為包括工商銀行、交通銀行等國內(nèi)排名靠前的絕大多數(shù)銀行提供服務(wù)，還有中國電信、中國移動(dòng)、中國聯(lián)通，華為、小米、聯(lián)想、海爾、三星、順豐、通用汽車、萬達(dá)集團(tuán)、東航、攜程等知名企業(yè)在內(nèi)的超過幾百家大中型企業(yè)和政府、幾十萬小企業(yè)及開發(fā)者提供服務(wù)，服務(wù)用戶超過5億。

 

　　“我們要做的機(jī)器人不是只為自己服務(wù)的機(jī)器人，而是要把核心的能力進(jìn)行深化去賦能到各個(gè)企業(yè)。”

 

　　小i機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO朱頻頻告訴鈦媒體記者，相比國內(nèi)機(jī)器人市場比較知名的一些公司如百度DuerOS、騰訊小微以及京東JIMI等，做的是一種通用型的架構(gòu)平臺(tái)，是作為自己的平臺(tái)去為客戶服務(wù)，而小i機(jī)器人更多的是為企事業(yè)單位以及政府提供深度的人工智能能力和服務(wù)，這樣可以與這些在自己平臺(tái)上提供服務(wù)的智能機(jī)器人進(jìn)行戰(zhàn)略合作與整合，在未來也可以進(jìn)一步挖掘更深度的服務(wù)，客戶服務(wù)只是其中一個(gè)能力。

 

　　因此在服務(wù)方式方面，小i機(jī)器人比較靈活多樣。它提供的是一種專業(yè)的平臺(tái)和產(chǎn)品，對(duì)用戶來講既可以租用它的服務(wù)，也可以把小i機(jī)器人的產(chǎn)品部署到企業(yè)核心業(yè)務(wù)中去。截至目前已經(jīng)有超過80%的大型銀行采用小i智能機(jī)器人技術(shù)。

 

　　眾所周知對(duì)于銀行來講，他們對(duì)于數(shù)據(jù)的安全性、服務(wù)的安全性要求比較高，因此小i機(jī)器人的產(chǎn)品都需要去獨(dú)立地部署到企業(yè)的內(nèi)部系統(tǒng)中，這就需要3個(gè)步驟：

 

　　其一，在系統(tǒng)對(duì)接方面，需要把小i機(jī)器人的產(chǎn)品部署到企業(yè)（銀行）內(nèi)部系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)里面，防火墻內(nèi)部，在這個(gè)過程中需要跟銀行的數(shù)據(jù)庫、中間件以及一些安全的機(jī)制打通實(shí)現(xiàn)融合，符合銀行的運(yùn)行模式去部署系統(tǒng)。而目前小i機(jī)器人已經(jīng)能夠支持多種數(shù)據(jù)庫、中間件、操作系統(tǒng)等。

 

　　其二，在知識(shí)層面，對(duì)于小i機(jī)器人而言，在服務(wù)每一家企業(yè)的過程中都會(huì)遇到大量原始的素材，包括一些非結(jié)構(gòu)化的文檔，這就需要進(jìn)行一些工具的輔助學(xué)習(xí)，相對(duì)結(jié)構(gòu)化知識(shí)，非結(jié)構(gòu)化的知識(shí)更需要進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。

 

　　而目前客服機(jī)器人最大的痛點(diǎn)還是知識(shí)與數(shù)據(jù)不足，這就需要無論是領(lǐng)域的模型還是知識(shí)，首先需要訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。相比較而言，聊天機(jī)器人數(shù)據(jù)量大，相對(duì)簡單一點(diǎn)。因此，小i機(jī)器人在服務(wù)客戶的過程中，由專門的知識(shí)工程師（利用已經(jīng)形成的方法論）結(jié)合客戶企業(yè)專家，去建立相對(duì)的知識(shí)模型。

 

　　在形成相對(duì)的知識(shí)模型之后，需要結(jié)合人工通過對(duì)大量的素材進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。截止目前，小i機(jī)器人的解決度達(dá)到85%-90%。

 

　　其三，銀行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)接，在跟銀行交互的過程中，很多時(shí)候用戶問的是任務(wù)，比如“查詢我的上月賬單”，這不僅有指令還有相關(guān)的參數(shù)，這就需要在機(jī)器人的應(yīng)用框架里面去做相應(yīng)的開發(fā)，也就是提供接口，無論是訪問客戶的數(shù)據(jù)庫還是指定的接口、安全文件等，能夠拿到客戶企業(yè)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

 

　　通過跟客戶企業(yè)內(nèi)部的對(duì)接，不但可以讓機(jī)器人跑到客戶所需要的各個(gè)場景中，還能讓機(jī)器人完成在各個(gè)場景中知識(shí)語義的理解。

 

　　朱頻頻告訴記者，目前小i機(jī)器人在人工智能相關(guān)技術(shù)，如自然語言處理、語義分析和理解、知識(shí)工程和智能大數(shù)據(jù)等方面已經(jīng)走在行業(yè)的前列，每年申請(qǐng)了百余項(xiàng)國家發(fā)明專利授權(quán)。2017年發(fā)布中文深度語義開放平臺(tái)，以小i數(shù)千億次交互積累的全球最大的中文語義庫、領(lǐng)域知識(shí)庫為基礎(chǔ)，通過小i獨(dú)創(chuàng)的中文知識(shí)圖譜、人機(jī)協(xié)作知識(shí)學(xué)習(xí)體系，在人機(jī)交互中賦予機(jī)器中文深度語義理解的能力。

 

　　根據(jù)中國建設(shè)銀行官方數(shù)據(jù)顯示，由小i機(jī)器人提供技術(shù)支持的“小微”服務(wù)能力已經(jīng)相當(dāng)于9000個(gè)人工座席，遠(yuǎn)超95533、400人工座席服務(wù)總和。在招商銀行，每天上百萬次的交互量大約需要2000-3000人工服務(wù)，小i機(jī)器人使其現(xiàn)在的工作人員減少到10人左右。

 

　　盡管可以替代85%的人力勞動(dòng)，但還需要有一支專門的團(tuán)隊(duì)來運(yùn)營機(jī)器人平臺(tái)，這15%不可取代的人力主要做兩方面的事情：

 

　　其一特殊群體如VIP的服務(wù)，其二運(yùn)營機(jī)器人。

 

　　而在機(jī)器人運(yùn)營過程中，人工更多的工作是確認(rèn)機(jī)器所尋找到的結(jié)果，機(jī)器所推進(jìn)的狀態(tài)是否正確。隨著每天上千萬次的交互，人工在這個(gè)過程中更多需要做的對(duì)機(jī)器推進(jìn)的結(jié)果的是標(biāo)注、確認(rèn)以及回答相關(guān)工作。

 

　　與BAT智能機(jī)器人不同，他們更多提供的是SaaS服務(wù)，這樣更多是提供自助、通用的服務(wù)，功能比較簡單。而小i機(jī)器人為數(shù)百家大型企業(yè)提供服務(wù)，其中不乏運(yùn)營商、金融領(lǐng)域大型企業(yè)，而目前小i機(jī)器人規(guī)模600人左右，如何去服務(wù)越來越多的客戶，正在面臨比較大的一個(gè)挑戰(zhàn)。

 

　　因此服務(wù)模式需要做很大的調(diào)整和改變，小i機(jī)器人是提供專業(yè)人工智能服務(wù)和能力的公司，因此需要把他的產(chǎn)品和技術(shù)能力產(chǎn)品化之后，并加速向平臺(tái)化發(fā)展，這包含幾個(gè)過程：

 

　　首先，以項(xiàng)目為主。一開始小i機(jī)器人為客戶提供服務(wù)是以項(xiàng)目為主，從技術(shù)層面為客戶提供服務(wù)，但是很難服務(wù)越來越多的客戶；

 

　　其次，向產(chǎn)品化發(fā)展。在2011年左右小i機(jī)器人逐步完成產(chǎn)品化工作，例如系統(tǒng)的對(duì)接和部署、知識(shí)的建設(shè)和運(yùn)營、二次開發(fā)，這樣使得小i機(jī)器人在服務(wù)客戶的過程中，能夠?qū)⒋罅康哪芰w現(xiàn)在產(chǎn)品之中，并形成良好的開發(fā)框架，針對(duì)不同客戶的定制化需求，就可以在產(chǎn)品形態(tài)的基礎(chǔ)上做定制化開發(fā)。

 

　　再次，比產(chǎn)品化更進(jìn)一步的工作即平臺(tái)化，目前已經(jīng)有越來越多的客戶租用小i機(jī)器人的平臺(tái)，而這個(gè)過程能夠盡可能的節(jié)省掉系統(tǒng)對(duì)接的流程，只需要小i機(jī)器人專業(yè)團(tuán)隊(duì)來維護(hù)這個(gè)系統(tǒng)，這就可以大大提高服務(wù)的效率。同時(shí)在知識(shí)模型搭建實(shí)現(xiàn)快速化和標(biāo)準(zhǔn)化。對(duì)小i機(jī)器人來講，一個(gè)工程師可以同時(shí)對(duì)接多個(gè)項(xiàng)目，大大提高服務(wù)的效率。

 

　　最后，推進(jìn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定，無論是在建設(shè)的目標(biāo)還是測試的項(xiàng)目、服務(wù)的模式上都實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。

 

　　標(biāo)準(zhǔn)化并不是只限于自助服務(wù)，對(duì)于小i機(jī)器人來講，更多的是培養(yǎng)專業(yè)化服務(wù)的合作伙伴，就目前來講，在專業(yè)化服務(wù)市場還有很大的需求量，人工智能提供核心的能力和引擎，但這個(gè)過程還需要很多人來介入到這個(gè)市場來做服務(wù)，建立行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，這也是小i機(jī)器人正在推進(jìn)的最重要的一個(gè)目標(biāo)。

 

　　截至目前，小i機(jī)器人主導(dǎo)全球第一個(gè)用戶界面情感交互的國際標(biāo)準(zhǔn)，填補(bǔ)國內(nèi)外空白，同時(shí)還主導(dǎo)了國內(nèi)首個(gè)人工智能語義庫標(biāo)準(zhǔn)，用戶界面和人機(jī)交互（SC35）標(biāo)準(zhǔn)體系，并參與了“中文語音識(shí)別互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)接口規(guī)范”等多項(xiàng)國家和國際級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的制定。

 

　　無論是應(yīng)用場景還是技術(shù)研究，人工智能最終都是要回歸到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用當(dāng)中來。

 

　　今年貴陽數(shù)博會(huì)上，小 i 機(jī)器人通過其人機(jī)交互技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，集中展示了 AI+辦公、AI+政務(wù)、AI+企業(yè)服務(wù)、AI+物聯(lián)網(wǎng)以及電話機(jī)器人等五大應(yīng)用場景。

 

　　除此之外，小 i 機(jī)器人在計(jì)算機(jī)視覺方面也實(shí)現(xiàn)突破，在短短幾個(gè)月時(shí)間里把人臉識(shí)別精度提升至97%以上。同時(shí)，小i機(jī)器人還將30%的技術(shù)團(tuán)隊(duì)投入到了量子人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等前沿科技的研發(fā)中。