日前,“数心科技”完成数千万元Pre-A轮融资,由阿⽶巴资本投资。此前公司还获得过阿⽶巴资本的数千万元天使轮融资。
“数心科技”的目标是做一家AI+CRM公司。公司的发展前期先从“电销机器人”切入,提升电话客服的效率;同时,对整个销售过程中的数据进行分析,帮企业不断完善用户画像,辅助其市场决策。
话务销售场景分为售前、售后两类,数心目前应用在售前拓客场景,大多是像房产、汽车这类客单价较高的To C行业,也有部分To B企业在用。这些企业从海量联系人中筛选销售线索时,一个比较常用的方法就是通过呼叫中心,不管是自建还是外包。“数心科技”的核心产品叫“百应”,针对上述业务流程,做了几方面的功能模块:
第一,客服、销售不分家,需要一个基础的CRM功能承接客户资料。数心自研了一套轻量级CRM系统,对于中小企业来说,标准化的产品大致可以满足其需求。对于已有定制CRM的大企业,数心可以通过API对接,输出其他功能。
第二,数心在CRM中加入了呼叫中心,此前都是人工在拨打电话,单人每天上限在200通,现在,数心自研发了机器人呼叫系统——面向顾客的第一通电话由机器人完成,同时,筛选出高意向用户,打上标签,再推送到人工打第二通电话,机器人可以辅助提示话术。
第三,在后期的销售流程中,会产生大量非结构化的数据,数心科技都会将其转化为结构化数据并分析,用于完善用户画像、洞察用户的喜好点、辅助市场决策等。并且,数心对音频解析后,还顺便可以做客服质检的事情(36氪此前报道的“中金智汇”就在此赛道)。
值得一提的是,数心自主研发了很多人工智能底层技术:
对音频内容进行语音识别(ASR)、语义理解(NLP),将用户意图进行标签化;此前通过数值拟合算法,人工标记出一些高意向客户,然后根据模型做同样的筛选判断;
售前是依靠销售驱动整个对话,所以最关键的是考察机器多轮对话的能力。对不同的行业,数心搭建相应的知识库,前期数心在全国发展了100多个合作伙伴,通过他们一起进行机器训练。数心创始人兼CEO王磊告知,首次电话通常在5-10轮对话,在线路无干扰的情况下,数心的识别准确度可达到93%左右。之所以可以做到相对精准,是因为呼叫场景可以拿到大量的语料。
音频合成。为了让效果逼真,数心找情绪饱满、声音有感染力的销售录制了一些话术。对于句子中“张先生”、“李先生”这样的变量,数心通过拟合音色完成。
不过,现阶段数心的交互都在电话售前渠道。王磊透露,之后会做其他全渠道的整合,比如PC页面的客服交互、QQ渠道,再或者将微信聊天截图上传、解析对话挖掘数据,以及现在流行的微信小程序,通过用户访问产品页面沉淀用户数据(类似36氪此前报道过的“加推),等等。
据悉,通过数心百应系统,拨号频率可以达到每天800-1200通,是⼈⼯的4-5倍。 截⾄今年5月初,百应AI机器人日通话量已达到千万级别,已服务了金融、 教育、装修、房地产、企业服务等多个领域。
收费上,数心百应目前有两部分,一是按照机器人坐席收取SaaS年费,另外,若企业通过数心采购呼叫中心,还有部分收入来自通话费差价。企业的平均客单价在5-10万元/年。
当问及客户采购的主要决策依据,王磊谈到:“由于客服工作内容单一,现在企业最大的痛点是招不到人。其次通过数心可以替代30%的人力、从而降低成本、提高效率,人工每年工资、房租水电、管理培训费加起来平均在10万/人,而机器人成本才1万多。以及从管理角度,机器人是统一标准化输出,不会受情绪波动带来不良影响。”
据悉,数心创始团队在70多人,大部分为技术,核心成员大多来自阿里巴巴。创始人兼CEO王磊曾就职于华为、腾讯、阿里巴巴,担任过阿里集团大数据开发团队负责人,大数据交换平台技术负责⼈,是阿里云全球⾸首批MVP(最具价值专家),⼤数据开源软件DataX的作者和发起人。首席架构师刘鹏曾担任阿里云大数据集成平台负责人,阿里云MVP(最具价值专家),先后参与和主导多个大数据平台核心系统的研发。产品技术负责人陈明武曾担任腾讯SNG手机QQ团队前端技术负责人。首席科学家刘会东是纽约州⽴立大学石溪分校计算机系博士,以第一作者在Pattern Recognition, IEEE TCSVT, Image and Vision Computing等国际权威机器学习和人工智能期刊发表论文多篇。
公司成立之初,数心科技做了很多算法相关的项目,积累了一定的现金流。现在也可以实现盈亏平衡。本轮融资后,将继续投入产品研发和扩大市场规模。
根据《中国呼叫中心白皮书》数据显示,2014年呼叫中心坐席席位在80万人,预计到2020年,这一数据将超过200万人,语音市场规模可达到600亿元。目前客服赛道上有几类玩家:传统的是呼叫中心厂商,像天润融通、青牛等;新兴全渠道客服SaaS,像udesk、网易七鱼、容联七陌等;另一类是提供人力外包,像淘金云客服;还有就是机器人客服,像小i机器人,数心科技算是这个领域的玩家,不过应用在电销领域,像很多现金贷催收、房产销售等等,切入场景较好。