智能一點：對話機器人怎樣才能不人工智障？

作者：億邦動力網

【億邦動力訊】5月30日消息，在2018中國電子商務大會上，智能一點聯合創始人兼COO鄭俊成發表了題為《人工智慧激發電商增長新動力》的演講。他指出，在整個新零售環節裡面，可以用人工智慧進行賦能，而智慧的物流、補貨、定價、預測甚至庫存優化、情感的感知、自動的售貨等，所有這些東西裡面最擅長的一點是做智能機器人。

據悉，2018中國電子商務大會以「共創新時代 鏈接新未來」為主題，由商務部電子商務和信息化司指導，北京市商務委員會主辦，億邦動力、北京電子商務協會承辦。

智能一點聯合創始人兼COO 鄭俊成

溫馨提示：本文為速記初審稿，保證現場嘉賓原意，未經刪節，或存紕漏，敬請諒解。

以下是鄭俊成演講實錄：

謝謝大家，我是北京智能一點聯合創始人，智能一點從技術的角度來講，我們是一家AI公司，主要專註在電商這個領域，為電商的品牌提供導購、服務的機器人。提到電商，我們就去看一下，我們試圖去了解、也去理解，學習整個零售行業的演進。

我們人類經歷了兩次的工業革命，誕生了百貨商場、便利店等大賣場，到了第一次信息革命的時候，2000年出現的互聯網，到2010年出現的移動互聯網，陸續的有電子商務、移動購物出現。但是現在大家也能意識到，正在經歷第二次的信息革命，也就是人工智慧和物聯網來驅動的第二次信息革命。

同時我們會發現，在第二次信息革命的時候，我們是消費方式慢慢的在轉變，逆向的牽引生產方式的變革，我們在做一個電商類的服務機器人，如何去滿足現有的需求？在新零售的時代，消費的場景是無處不在的，也許您在百貨公司去購物、也許在大賣場購物，也許在線上通過網站、APP購物，這種消費場景是無處不在。

在新零售時代，同時也產生了一些新的需求，比如說，以往的時候，我們去買一件東西會關注價格是不是便宜，功能是不是能夠滿足我，如果服務好一點，就選了你了，但是我們逐漸會發現，在新零售時代我們在消費者的心裡有更多的訴求，這個商品要追求更高的性價比，甚至它要一些商品的顏值，我看更高的品質，同時這個商品具有一定的個性化，能夠滿足個性化的需求。商品本身也有其他方面的需求，內容的、基於社交的，希望能夠有些分享，甚至又有參與感，甚至我們去買一件商品的時候，我們會關注這個商品背後，這個公司的文化、這個公司的價值是不是和我匹配或者我認可的等等這些是從兩個維度，商品本身和它的內容，有我們自己的訴求。

同時我們會發現還有非常大的一塊訴求，服務，我們在購物的時候，在新零售的場景下，更希望這個服務是無縫的，在線上、線下都能享受到這個服務，同時這個服務是隨時隨地都存在的，最好是24小時能給我服務。我也希望它是個性化的，是針對我的、懂我的服務。

我們作為一家人工智慧公司，作為一家做對話機器人的公司，如何滿足這種需求呢？我們也有一些新的思考，我們針對新零售、針對新的需求去做了一些嘗試。人工智慧在整個新零售環節裡面，剛才前面很多嘉賓也講，有很多的環節用智能可以賦能新零售，智慧的物流、補貨、定價、預測甚至庫存優化、情感的感知、自動的售貨所有這些東西裡面最擅長的一點是做智能機器人。

在新零售的時候，我們需要一個能夠融合線上、線下場景的智能機器人，這個智能機器人是企業AI的大腦。我們在線上的時候，我去購物的時候，你是一個售前的導購機器人能幫我解決問題，能給我做一些推薦，一個售後的機器人，你能幫我處理退款、換貨的情況。如果在線下，我會和一個智能的硬體交互或者說無人的貨架等等都需要自然的去交互，我們融合了全渠道的智能機器人。

我們跟大家分享一下，我們做智能對話機器人的演變歷史，在上世紀60年代有Eliza，早期的機器人軟體，以今天來看，它的智能程度還是很低的，因為它是一個人工的規則去實現的機器人。到了90年代陸續有一些新的機器人出現，它的智能化程度更高了，以自然語言處理的形式來做的，近幾年大家也是非常熟悉的，SIRI、Cortana、亞馬遜的Alexa，這些是偏開放領域的對話機器人。我們做這個行業的時候會發現，如果生物的解決一個行業的問題，那一定是一個較封閉域的事項，前面所說的更多是開放域，SIRI什麼都想和它聊，這個時候不夠那麼智能了，如果針對封閉域是可以把它做得智能化程度非常高的。這過程也是一個非常難的過程，這裡面涉及到多輪對話、上下文理解、自主學習這些技術都是對我們的挑戰。

我們在做智能的對話機器人核心能力，它是語義理解能力，我能理解你這句話是什麼意思或者你要我幫你做件什麼事情，智能一點在這個方面做一些事情，人工智慧有非常多的分支，有幾個重要的能力，第一個能力，語音的能力，大家現在非常多的語音識別場景，同時我們有圖像識別，剛才講了圖像識別的場景，這個更多偏感知智能的領域，自然語言處理，這是偏認知智能的一個領域。微軟的創始人比爾蓋茨曾經說，語言理解是人工智慧領域上皇冠上的明珠，從這句話里，語義理解和自然語言處理是比較重要的領域。

這是為客戶服務的過程中，我們抓了幾個大家能夠看到對話的場景，這是機器人回復的，第一個，用戶就會問，有沒有什麼優惠？機器人告訴他，我們有優惠的，你關注了就可以免10元的優惠券，緊接著會問，在哪裡領？背後的意圖是你告訴我的優惠券，到底在哪兒領？告訴他在哪兒領，他問我，優惠力度大不大？便宜多少？我們看整個對話的過程中，我們用到了兩個技術，一個是上下文的理解，我要知道的有沒有優惠到底什麼有沒有優惠，第二次問的時候，在哪裡領？優惠券在哪裡領？有一個上下文的理解，和你聊的在一個語境里，這是非常擬人化的過程，不會把所有語境裡面的東西都帶上，現在電商裡面做的的確做一個語境裡面的機器人。往往以前覺得這個機器人很傻，因為它不知道語境，沒有上下文，你前面說的，它後面就忘了，這樣就會導致對話機器人變得很傻，如果說有這種語境的話，會感覺到的確智能了一點。

這是另外一個對話，這是一個做衣服的，做女裝的客戶，平時我穿S碼，我們要有意圖識別的能力，我要知道你的意思想表達什麼，不會根據你的字面理解了，我要識別背後的意圖，我平時穿S碼的衣服，你們家該穿什麼樣的衣服？什麼樣尺碼的衣服比較合適？同時我們告訴她，我們家根據你的體重和身高來去推薦的，你告訴我一下，它告訴我了，我給她一個建議，同時推薦給她一個商品。我們用到了兩種技術，一個是多輪對話，幫你完成一個任務的時候，是多輪對話，大家是交互的，人與人溝通的時候不可能把所有要說的東西一句話表述清楚，一定是一個一段的對話，逐漸的表述清楚，其實和機器人是一樣的，機器人知道的情況下會幫你解決問題，不知道的情況下，需要和你確認，需要去引導你說出機器人想要的東西，才能幫你完成一個任務。所以說這個過程涉及到多輪的對話，在電商裡面，更多的時候也做了一些推薦，怎麼把商品去很好的推薦給我們的用戶，我們要去了解你之前購買的記錄、購買的行為，你的喜好等等，我們把這個合適的商品推薦給你，這是我們去做的兩方面的場景，給大家演示一下。

我們的確在看，怎麼讓對話機器人不再讓大家覺得人工智障？我們做了一些事情，這塊和技術有點關係，通常情況下做的一個對話機器人是問答機器人，你問我，我來答，我是不可能問你的，因為是一個技術上的限制，技術上面的方案會導致的，這種方案是比較成熟的方案，你問我是通過知識庫的形式來問我，我們在電商裡面發現這個場景非常複雜我也沒法設定好了，你只問這幾個問題，敞開了讓用戶問，如果不讓他敞開問，這個用戶就去別的家了，競爭也非常激烈。

這個時候簡單搜索型的一問一答的機器人滿足不了這個場景的需要，我們智能一點推出了Task BOT，我們是中國第一個提出把多輪對話運用在電商場景裡面的，也是第一家提出AI導購機器人公司，我們Task BOT實現多輪對話。在電商裡面還有很多方面的需求，現在也面臨的流量很貴，買來的流量希望轉化，同時有很多客戶在購買前，售前階段就諮詢，這個階段也是希望能夠留住用戶。同時推出第三個方案，推薦機器人，我可以根據你的購買行為，你的喜好去幫你把合適的商品推薦給你。

整個機器人的方案和傳統意義上的機器人方案是什麼區別呢？傳統意義上的是單輪的，是死記硬背的，它是被動的，你只能問它，機器人跟你沒法交互起來的，它是一個靜態的，因為這個答案是提前存儲好的答案，沒法去很動態地獲取一些答案給你。它需要大量的知識庫，我們的客戶需要用大量的知識庫，我們推出了Task BOT很好的解決這些問題。最主要的是原來有一個數字，我們做了一個行業的時候，通過知識庫的形式，我們梳理了十來萬條知識庫回復用戶的問題，結果反而覺得效果不好，後來我們再通過Task BOT做的時候，高度抽象了一些問題，叫做意圖或者場景，通過這些場景分析用戶的動機，大概有200個回復得非常好。

在整個過程中，我們的確在電商裡面、在導購裡面深度的探索出了一條對話機器人能夠落地的場景，那就是AI導購機器人，這已經能夠幫助電商的客服，不僅僅幫你節流，我還要幫你做一些開源的事情，多賺錢、提高你的轉化率。

簡單跟大家說說什麼叫意圖，左側會發現非常多的問題，最後會發現中心思想，右邊那個意思，大家又是詢問發什麼快遞，類似這種事情做了非常多高度的抽象。我們要把一個電商裡面的行業機器人做好了，需要找到非常多的意圖，電商裡面活動意圖、訂單的意圖、優惠券的意圖，物流、退款、推薦等等，找到足夠多的意圖，機器人變得非常聰明、非常智能。

同時我們會把整個人工智慧裡面比較重要的技術，知識圖譜的技術應用在了電商裡面，我們在電商裡面會有商品、有活動、有物流、有訂單等等，它們所有的都有屬性，我們稱之為實體。這些實體有很多的關聯關係，通過去為某一個細分領域做這款機器人的時候，我們同時構建這個行業裡面一個知識圖譜。

最終通過意圖識別，識別用戶的意圖，通過單輪、多輪交互來完成用戶的對話，到知識圖譜，根據知識圖譜來查詢、計算、對比，給用戶一個自動生成的回復，這是整個機器人對話的流程。

我們這種技術如何應用在整個電商或者新零售領域呢？我們看整個電商，梳理了幾個問題，線上的話，凌晨的時候，我們的品牌方很少有人工客服去服務用戶，這個成本是非常高的，但是統計下來，大概平均有12%的流量在這個時候發起。如果說你晚上沒有夜間客服的話，就很容易導致你的訂單丟失了。同時我們會發現，電商裡面一個星期一小促、一個月一大促，每半月來一個大促銷，如雙十一，一到促銷的發現人員不夠了，平時不能養那麼多，平時又用不上那麼多人，這是一個非常大的痛點。我們會發現這個行業裡面客服的人工水平相差的會非常大，甚至有的時候差3到7倍的差距。最後一點，我們的流量越來越貴，所有的線上流量都是花錢買來的，我們希望這個流量來了以後能夠留住他，別讓他跑掉了，能讓他下單，如果前面存在很多就很難把這個轉化率提升了。

我們做了幾個能力，第一個能力，夜間客服，在晚上的時候幫著人接待顧客。第二個能力，機器人在訓練的過程中，教它學習的過程中用金牌客服的話術訓練，出來就是一個金牌客服。第三個能力，有無限接待能力，機器人沒有接待上線的，最主要的是大促的客服也有了，大促的時候用我們機器人多一點，平時用的少一點。第四個能力，時間知道你什麼時間來的，對什麼東西喜歡、對什麼東西不喜歡，一千個用戶、一萬個用戶、十萬個用戶，機器人都非常清楚，等你再次來的時候，我是非常清楚知道你之前的信息，我是可以幫你做非常好的推薦，這是我們會根據用戶的喜好給他推薦一些信息，推薦一些商品。

最後，我們實現了什麼樣的指標呢？我們在細分的領域裡面實現了100個問題，有85個問題，機器人是可以回復的，同時我們有40%以上的用戶是看不到人工客服了，全被機器人接待了，轉化率在我們支持的領域裡面大概提升了15%，我幫他多賣了15%的銷售額的貨，同時回復準確率維持在97%。

簡單地介紹一下，智能一點公司，我們是2016年成立的一家專門做智能交互、對話機器人的公司，同時我們現在很有幸入選了百度和微軟的AI加速器，尤其像微軟號稱比進哈佛都難，比例非常低。我們公司主要團隊也是來自阿里和微軟，同時我們也是獲得了一線資本的青睞，在市場和融資這邊都是進展的非常順利，包括我們產品的落地非常順利。

我大概介紹這麼多，如果有感興趣的朋友可以線下聯繫，希望智能一點的服務能夠去賦能電商品牌、商家。謝謝大家！

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