人工智能问答系统技术炙手可热。但这项技术实际上并没有完全成熟,很多未来希望由 AI 完成的工作目前仍然是人工操作,比如大火的 Magic 模式背后的服务人员。
一项技术能否进入人类的日常生活是由两条线决定的。第一条线标示该技术目前已有水平,另一条线标示该技术要进入日常生活需要达到的水平。只有第一条水平线超过第二条水平线的时候,该技术才能走出实验室,走进千家万户。
除了最原始的基于规则设置知识库匹配的问答系统之外,目前的人工智能问答系统主要分为两类:
前者我们已经能够较好地处理,代表了现有的技术水平,而后者成熟之后可能会达到大规模实用的技术要求。后者没有成熟的原因在于,目前有用户意图分析基于有监督学习,因此必须标注数据。这需要大量的人工,妨碍了后者的大规模应用。
但我们今天的问题是,如果一项技术的水平没有达到大规模应用的最低要求,就完全不能使用这项技术了吗?
一种限定边界的方式是选取特定场景切入。在客服领域,超过 80% 的问题都是重复的,因此,现有的技术或许已经足够提供一些服务了。智齿科技选择的是客服 IM 领域,通过机器人辅助人工二者无缝切换的方式,基于现有的自然语言处理和机器学习技术打造了一款客服 SaaS 产品,目前客户包含在电商、O2O 服务、互联网金融等不同领域。
如下图所示,在网站、移动网站、微博、微信、APP 多渠道的客服窗口内,智齿机器人会提供类似问题的答案供用户选择,还有一些寒暄类的知识库设置,团队正在研发的包含用户的语句情感分析等深入算法。如果用户不满于机器回答,可以随即转到人工服务,后台客服人员可以直接查看机器人的对话记录,并继续接收系统推荐的回答信息,提高工作效率。
而在客服管理系统的后台,企业可以清晰地看到每天有多少客服请求,以及其中纯机器人应答的比例等数据信息。客服这块市场巨大,此前我们报道过提供多渠道整合、工作流协同的 Udesk,目前智齿科技还主要集中在 IM 系统内,暂时很难整合呼叫中心这种语音型客服系统,不过用户可以输入电话,客服人员来回拨,以提供直接的电话服务。
目前,智齿正在开发的就是我们提到的第二种基于意图分析的人工智能问答系统,或许在将来会应用于更多复杂场景。
2015 年 3 月,智齿科技获得真格基金领投,芳晟、华创两家投资机构跟投 770 万人民币的投资,近期正在筹备 A 轮。
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