对话智能:国际视角,国内形势及案例学习

阅读数:1757 2019 年 8 月 17 日 08:00

对话智能:国际视角,国内形势及案例学习

纵观全球,AI 战事风起云涌,懂语言者得天下 -ConversationalAI(人工智能对话技术)早已成为各大公司 AI 领域必争的技术高地,国际巨头 FAMGAs(Facebook,Apple,Microsoft,Google&Amazon) 一直大力投资发展此领域,中国的 BATXs(Baidu,Alibaba,Tencent&Xiaomi)的迅猛进步也惊为世人瞩目!这里我们将一起讨论人工智能对话技术的全球景观和中国市场的发展特色,共同学习以 AmazonAlexa,Nuance 和 Google 等为代表的创新型商业对话技术应用案例。

国际视角

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关注公众号,回复“VIP”,可下载原图及 ppt。

上面我们援引了一张 VBprofiles 的人工智能及智能机器人的整体布局图,从这个图中我们可以看出,对话智能整体上可以分成三个层次,最底层的是基础研发,这一层主要是研究自然语言处理,机器学习,语义分析等底层技术,中间层是对话技术,主要涉及对话平台,对话机器人开发平台,信息通道等,我们国内的微信和 QQ 就工作在这个层次,最顶层是各种助理和智能机器人的应用,在这一层,对话机器人和现实业务结合起来形成专属于业务的对话机器人,比如说导购机器人,销售机器人,员工助理,健康助理等等。

下面我们分别列举一下这三个层次及相关的知名公司:

  • 基础研发

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  • 对话技术

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  • 智能助理及智能机器人

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从上面的列表中我们可以看出,中国企业的上榜率还是很不错的,比如说在基础研发领域的百度,在对话技术领域的腾讯,以及在助理领域的 xiaoi 等,当然这些还不够,我们希望越来越多的中国企业能够纳入到这个图的各个版块之中。

智能对话市场是一个高速成长的市场

智能对话市场是一个具有广泛前景的市场,国际上权威的公司 IDC 预测到 2020 年认知及人工智能市场有望从 2016 年的 79 亿美元增长到 463 亿美元,75% 的公司至少会在他们的一款应用程序中加入智能对话的技术,著名的咨询机构 Gartner 预测到 2020 年 85% 的交互将不需要人工的干预,到 2023 年,语音识别市场有望增长 183 亿美元。

国内的鲸准研究院的研究也显示,随着云计算技术的普及,中国传统的客服软件市场将会受到极大的冲击,传统的硬件设备商,集成商,呼叫中心都会慢慢的被云化,取而代之的是云客服,云计算巨大的算力,大数据技术的应用与智能对话技术的融合衍生出来的客服机器人还会催生出新的市场,规模预计会达到 500-800 亿,远大于原来 100-150 亿的规模。

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中国市场导读

智能对话领域有几大关键的卖点,分别是:

  • NLP:自然语言处理
  • STT: 声音转文本
  • TTS:文本转声音

国内的领军企业像腾讯,科大讯飞,百度在上面这些技术方面都有涉及,而阿里巴巴和唯品会在这个领域主要的卖点是 NLP 技术。

下面我们以 BAT 作为中国公司的代表分析一下国内对话智能的形势。

1. 百度——中国最大的搜索服务商

2018 年的数据显示,百度的研发人才占比达到了 43%,市值 630 亿美元,百度重磅推出的 DuerOS 是一款对话式人工智能操作系统,装机量已经达到了 9000 万,日活达到了 2.5 亿,数量极其惊人。DuerOS 从架构上总共分 3 层,第一层是能力层,包含原生能力和第三方能力,原生能力指信息,服务,音乐,地图,聊天等。

第三方能力诸如购物,新闻,娱乐,IoT 等,第二层是核心层,主要功能有语音识别,语音合成,屏幕展示,自然语言处理及对话技术,知识图谱等,最上层是一个开放平台,提供了核心接入组件,开发套件和参考设计。

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2. 阿里巴巴——中国最大的电商平台

阿里巴巴是中国最大的电商平台,不仅如此,它还是亚太前三的云服务提供商,2018 年阿里巴巴的研发人员占比达到了 45%,略高于百度。AliMe 是阿里推出的一款智能机器人平台,定位是服务淘宝消费者的购物私人助理,提供极致的购物体验,阿里小蜜经受过 2017 年双十一的考验,一天服务了 900 万客户,服务率 95%,点击率 93.1%,2017 年全年服务了 3.4 亿次请求,服务范围涵盖售后服务,导购,推荐,个性化支持,阿里小蜜致力于服务淘宝上的 10 万 + 商户,会四国语言。2017 年阿里又推出了一款对话机器人,名为天猫精灵,可以和人进行语言交流,打通了阿里内部各大生态体系,不仅可以订外卖,购物,还可以听歌,轻松完成支付,和 IoT 结合之后可以语音控制家里的电器。

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3. 腾讯——中国最大社交平台

腾讯是中国最大的社交平台,2018 年度它的研发人员占比是 BAT 中最高的,达到了 51%,旗下的两款拳头产品 QQ 和微信分别是桌面和移动端的龙头 app,日活破 4 亿。腾讯的优势在于通过一系列的投资行为整合了各个类目的巨头,形成了庞大的生态,智能对话技术的升级可以很快惠及到整个生态系统。

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经典案例学习

1. 亚马逊 Alexa:ocado 的创新

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2017 年度,Ocado 是英国最大的只做线上的零售商店,全年完成了 13 亿英镑的销售额,每周产生 26 万个订单,平均每单 50 个商品,每周卖出 1300 万个商品,在库的商品有 4.9 万个,并且能达到 99% 的准确性,支持这些庞大的数字背后涉及到 Ocado 很多的技术,我们简单列举一下:

  • 对话技术
  • 机器人技术
  • 仓库技术及优化
  • 数据分析,人工智能及机器学习
  • 客服及最后一公里

下面是客户下单的案例:

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Alexa 面临的挑战及解决方案

识别错误,从键盘输入转向声音输入,这个过程中容易产生识别问题,比如说错把 cheese 听成了 chilies。

要解决这样的问题,我们需要用户个性化的数据来进行训练和学习,或者增加电话回访流程确认清楚,或者进行一些概率上的统计来帮助决策。

常识推理,比如说下面这句话:

addtenfishfingers,threebunchesofbananasandsomedishwashertabletsbutnotthelemonones.

计算机会疑惑:是 10 包鱼条还是有 10 个鱼条的一包呢?到底要多少根香蕉?哪些洗洁精不是柠檬味的呢?

要解决这样的问题,我们需要更加聪明的机器智能。

客户反馈

客户使用 Alexa 的之后,得到了积极的反馈,因为语音交互带来的便利,用户在做饭的时候就可以下单,体验非常棒,还有就是 Alexa 通过数据分析能够辅助用户下单,避免用户从 OcadoApp 庞大的商品库中选商品,当你要下单的时候,你会发现你要买的东西已经在购物车啦。

2.Nuance:Esurance

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Nuance 公司是最大的专门从事语音识别软件、图像处理软件及输入法软件研发、销售的公司,它可以提供全场景的解决方案,定位方面和中国的科大讯飞类似。Nuance 的技术被广泛的使用到通信,金融,医疗,旅行,政务,零售等领域,并取得了骄人的成绩。

Esurance 是一家金融评级为 A+ 的拥有多个险种的保险公司,是美国最老牌的个人保险公司,它在全国范围内提供车险服务,截至目前,它已经拥有 17 个办公室,在保车辆达到了 520 万之多。

Esurance 的挑战

  • 创建一种沉浸式的用户体验
  • 帮助客户更快的自助的找到答案
  • 在合适的时间和合适的客户建立联系
  • 利用对话智能和分析技术提升用户的整体体验

Esurance 的目标

综合提升销售业绩,KPI,用户体验及网络智能。

解决方案

  • 使用 Nuance 的对话技术,将人工客服和机器人客服结合起来,优先机器客服,如处理不了则转人工客服,切换快速,用户无感知。
  • 增加协同浏览的工具来帮助客户解决问题,培养用户自助解决问题的习惯。
  • 使目标和商业规则保持一致,最大化提供解决问题的效率。
  • 洞察用户的交互行为,不断提升用户体验。

最终效果

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3.Google 助手:对话设计

对话一

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亮点

  1. 给出超出预期的答案,您只问这家店是否开着,我的答案包含了更多的信息,不仅回答是否开着这个问题,还告诉您它的开业时间,它的地址在哪里,这样减少了对话的轮数,因为这些问题可能您后面也会关心。
  2. 针对同一个问题,以不同的方式回答出来,对话过程非常自然。

对话二

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亮点

意图识别准确,当问您的订单到哪儿了时,您可能并不关心它具体在哪儿,您可能关心的是它什么到您手上。

对话三

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亮点

因时因地提供 amazing 的答案,这个对话是发生在 SanFrancisco 的,google 助手觉得您可能是 AdamAnt 的粉丝,不仅告诉了您他的年龄还告诉您他周五在 SanFrancisco 有演唱会,感兴趣的可以去听一下。

对话四

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亮点

隐私保护好,来源追溯清楚。当您问 google 助手一些比较隐私的问题时,它会准确的告诉您:您告诉我或者我记得您对我说过等类似的话,清楚的告诉您它答案的来源。

对话五

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亮点

没有上下文语境也能很准确的给出答案,上面的问题没有语境其实挺难回答的,但是 google 助手也能回答得挺好。

对话设计的要点

  • 对话设计工作应该最先开展
  • 问问题的方式非常重要
  • 如果可以提供多一些的信息,但是也不能太过
  • 如果条件允许,可以使用一些个性化的信息,比如说用户的地理位置等
  • 让机器人有记忆

文章小结

本文专注于智能对话领域,分享了智能对话领域的国际形势以及国外权威机构对智能对话技术划分的三个层次,并以 BAT 为中国企业的代表粗略讲解了国内的发展情况及行业前景,最后我们分享了智能对话在零售,保险,个人助理领域的三个应用案例,剖析了他们的商业挑战及应用智能对话之后的效果,希望大家通过以上的讲解对智能对话能有一个初步的认识,并对它所面临的挑战和机遇能有初步的了解,谢谢大家。

作者介绍

黄惠燕女士拥有 18 年在国际顶尖公司 AI 领域的项目管理和研发经验,一直专注于机器学习和文本挖掘、信息检索和抽取、语义理解和虚拟助理等领域,2016 年 8 月加盟唯品会担任公司人工智能技术专家和 AI 团队负责人,另外黄惠燕女士热心公益和学术交流,现担任中国留德学者计算机学会常务副主席。

本文来自 DataFun 社区

原文链接

https://mp.weixin.qq.com/s/VL8v6CH3dihmHAG6tth69g

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