2016年开始的国内人工智能创业热,已经进入“元年”之后的第三年,不少领域已经完成了“技术——产品——商业化”三步走模式的验证,需要进入商业落地规模化扩展阶段。
基于NLP技术发展起来的对话机器人行业就是如此。
竹间智能是36氪持续关注、报道的一家该领域的初创公司,成立于2015年,此前主要在对话机器人相关技术的研发。从36氪了解到的情况来看,竹间智能主要有两条产品线。一条是类脑对话机器人,包含了客服机器人、导购机器人、金融机器人、营销机器人、个人助理、品牌IP机器人等;一条是多模态情感识别系统,包括情绪识别分析系统、人脸表情识别系统、印象分析系统、广告效果分析系统、呼叫中心质检系统、课堂情绪分析系统等。
创业的第三年,竹间智能强调落地了。CEO简仁贤告诉36氪,商业落地规模化会是公司2018年的重点,预计2018年能够实现盈亏平衡;2018年的重点方向有三部分:① 开放平台Bot Factory2.0建设,推出基于此的标准化和定制化行业解决方案,② 以私有云+SaaS的模式,落地虚拟客户服务助理、虚拟个人助理、虚拟企业助理业务,③ 拓展对话机器人在金融、电商+零售、教育、政务等领域的应用。
智能硬件、智能客服是当前国内对话机器人最主要的应用场景,前者用户基数大,后者有可能产生营收。这也是竹间主打的市场。
概括来说,竹间智能的主要分为三部分,包括文本分析、客户助理、个人助理,目前三部分在营收中的占比约各占1/3;服务产品包括,智能客服机器人、导购机器人、服务机器人大脑、情感智能分析等。
根据官方信息,智能硬件方面,2017年下半年竹间智能与优必选达成了合作,优必选Gruz使用了竹间服务机器人交互大脑;2017年10月与长虹电视达成合作,推出了植入竹间智能相关技术的电视;智能客服方面,2017年9月与唯品会合作达成了合作,推出了智能客服唯小宝;2017年与兴业证券达成合作,推出了智慧证券助理小兴。此外,竹间智能还与科沃斯、国内一家直播平台达成了相关合作。
要将技术商业化落地,必须要帮客户提升效率或者降低成本。竹间智能官方表示,目前竹间的智能客服机器人,平均对话拦截率超过80%(主要基于三个合作案例,目前最大的合作案例每天对话量在百万级以上),平均为企业节省人力超过75%,为客户创造的价值是传统机器人客服(关键词+模板+下拉菜单式)的100倍;竹间的导购机器人,可以将用户与企业的导购咨询活跃度平均提升200%;竹间服务机器人大脑已经落地数千台机器人,主要在商场、汽车4S 店等线下零售场所应用,平均每天完成几万次业务咨询与导购服务;竹间的情感智能,将用户满意度平均提升30%,投诉率降低60%。
收费方面,目前基于Bot Factory的开发和定制化并存,收费依据项目各部相同,目前主要采用包年的服务费,团队希望未来两年有可能按照授权收费,如CPS的收费方式。Bot Factory是相对标准化的SaaS服务,目前相对较少,团队预计明年可能会占到全部订单的1/2,客户主要来自教育、企业助手、硬件IOT(服务机器人+音响)、法律等行业。
在智能客服领域竞争相对激烈,潜在的竞品也包括了追一、三角兽、蓦然认知、爱因互动等。竹间智能认为,这方面公司的优势在于行业经验,目前竹间的团队中有来自微软、SAP、雅虎等知名互联网公司的高管,此前有To B 领域的经验;同时,行业的多家公司主要以智能客服为主,竹间的产品更为丰富和全面,对于有多业务诉求的公司来说更有吸引力。
目前,竹间智能此前组建了177人团队,语义相关的技术研发团队在100人左右,预计今年年底有可能会拓展到200人左右,主要新增商务、运营人员。
当前国内的大部分初创公司,多是从技术出发,希望切入应用市场,帮助企业提升效率,或者降低成本。这意味着国内的初创公司基本需要完成“技术——产品——商业化”三步转化。2016年开始的国内人工智能创业热,已经进入“元年”之后的第三年,大多数公初创公司基本已经完成了技术创新、产品研发,并进行了商业化落地尝试。
国内对话机器人领域的创业多是开始于2016年,国内这一时间段出现的公司包括了追一、三角兽、蓦然认知、竹间智能、爱因互动、助理来也等。截至目前,各家基本已经完成了知识挖掘(主要从非结构化的对话数据中挖掘结构化的知识)、任务型对话(通过交互去理解和澄清用户需求,完成用户的任务)、自动问答(基于领域知识和深度学习技术,实现对用户问题的理解和自动回复)、用户画像(利用语义分析技术,从非结构化的自然交互数据中提取出对企业、对用户有价值的信息)、个性化推荐等技术研发。
商业化是当前这一赛道上多家公司的重点,泛智能客服类(智能客服、企业助理、导购机器人等)、IOT(智能音响、智能电视、机器人、智能硬件等)是最主要的应用落地方向。当前,IOT类的应用,被认为是有成为下一代搜索技术的战略意义,同时可以带来实际用户数据,行业普遍希望未来可以通过后端服务进行分成,但短期内可能还很难产生实际的营收。
泛智能客服类应用方向,是不少公司当前收入的主要来源,包括金融、运营商、汽车、母婴、教育等付费能力强、对话需求的领域已经产生了客户需求,并与业内技术领先的公司进行付费试点合作,在售前咨询环节试点机器替代人工。这些合作当前多以定制的方式进行,头部客户是行业重点争夺的对象,是未来提升BD效率的重要助推力,将更多的技术、工程模块尽可能标准化是未来提升商业化效率的一个关键。