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2019-05-14 18:52:18来源:励志吧0次阅读

近两年人工智能的走红,让很多大中型企业对数据的价值有了新的认知:数据作为企业的资产,不但涉及商业机密,还可能是训练一套AI系统的原材料。比如说智能客服,某家企业若要定制一套个性化智能客服系统,需要把历史对话数据公开给AI服务商,进行数据的清洗、处理、标记语料库等。但是,在“数据贵过石油”的今天,很多大企业意识到:相比于项目费用,数据可能才是更高成本的付出。因此,在涉及到数据的决策上,企业一定会越来越慎重。

那么,内部数据是否是应用AI的必要条件呢?或者换句话说,如果企业没有足够多的数据,或不愿提供历史数据,是不是就没办法用AI提高效率呢?答案是否定的,用智言科技创始人周柳阳的话来说:有海量数据当然是件好事,但不够的话也有办法解决。

to Agent to Client智言科技成立于2016年底,是一家技术背景深厚的科技企业,创始人周柳阳是毕业于香港城市大学的计算机博士,曾在香港某大数据公司从事基于深度学习的语义理解和智能推理的产品化工作;另一名联合创始人郑卫国为北京大学计算机博士、香港中文大学博士后,专注于知识图谱问答系统的前沿和实际应用,曾在TKDE、VLDB,SIMOD、TODS国际会议期刊发表作品。

除了两位创始人,智言研发团队成员大都拥有海内外高校毕业的博士学位、硕士学位,并在各个大型互联公司拥有人工智能领域的实战经验。之所以招纳这么多的高学历AI人才,是因为智言的核心能力侧重于知识图谱、深度语义理解等硬技术。

周柳阳介绍,智言所做的事情是低成本构建深度智能知识库,也就是把大数据变成大知识,让机器拥有认知智能。这套系统不仅包含智能客服的功能,还具有智能销售顾问的技能。

具体来说,在金融、保险、证券等行业,产品的复杂程度较高,数据量较大,通常要依靠专业人员对接消费者,完成“一公里”。但是在数量庞大的业务销售人员很多本身不是科班出身,向用户解释起专业问题十分困难。智言便是为这些金融企业打造一个智能销售机器人顾问,当用户需要查找深度知识时,就可以与这套系统对话,这样销售人员无需把大量时间用在学习记忆各类专业知识,腾出更多精力做更精细化的工作。这个过程中重要之处在于,智言提出了动态用户图谱和产品图谱,可以实时挖掘出用户的兴趣点和产品偏好,进一步构建起了用户、产品、企业的闭环图谱,以完成整个智能销售的闭环。

比如保险行业中的保险专业术语、法规条款、疾病知识库等知识,这些公开数据会连同产品文档数据一起整合成系统的底层图谱,当系统被问到“某类情况X能不能理赔”这类实例化问题时,首先理解该业务场景,然后在底层图谱中找到对应的知识点,根据相关联的知识点进行推理判断。相比之下,传统模式只能做简单的语义相似度匹配,根据预先设置好的问题和答案给与回复,处理这类实例化问题缺乏灵活度,在实际业务场景中,企业不可能针对每种实例情况去维护庞大的问答库。从下图可看出,系统可回答问题则不仅仅是知识概念,在结合用户使用数据后,还能提供产品推荐、对比等服务。

对于这个模式,周柳阳称之为2A(Agent)2C(Client),主要替代和辅助销售业务人员使用,也可以开放给个人消费者。但由于消费者对于基本名词和概念不熟悉,能用到的功能有限,而销售代理则对客户诉求有更好的理解,能把这套系统的价值发挥出来。加上一些政策法规的原因,这种2A2C的模式在金融领域为适用,目前智言已经服务于中国邮政、中信保诚、诺亚财富等国内众多金融客户。

“低成本”体现在哪?得益于团队在专业知识图谱的构建上的积累,智言科技对话系统与同类型产品相比的一大优势是低成本。

低成本含义不单纯是指费用成本,而是节约了客户的前期数据成本。智言科技研发团队构建半监督学习模型,同时利用迁移学习、强化学习等技术,让相关领域数据训练的模型可以做低成本的场景迁移,让系统能够上通过与用户的问答,自动学习,不断优化。因而能在初始数据量不足的情况下,取得很好的交互效果,节约了数据成本。

另外,这个应用方向也为智言科技自身带来了两个“低成本”。

、知识作为一种相对标准的数据,具有可迁移的特点,因此同领域的底层知识图谱可以重复使用,技术人员能较快地搭建一套系统,节约了时间成本。

第二、由于要处理的数据大都是领域专业化内容,在标注语料上也可以节约人力。目前智言语料库的标注采用的是机器+人工的方式,先由机器利用无监督模型筛选一遍,然后由人工纠正。人工纠正这一步可以作为机器学习的素材,让搭建好的深度学习模型理解人工筛选的反馈,再对此前数据进行二次机器学习。

通过这种低成本+深度对话的服务模式,智言在人机对话这个竞争较激烈的市场找到了合适的定位。周柳阳把主要的原因归功于技术迭代+行业认知度。

在技术层面看,智能问答机器人厂商可以分为三代,代厂商使用传统的规则和模板技术,核心是对关键词做匹配;第二代则加入自然语言处理,对语句的含义进行分析;第三代在自然语言理解的基础上应用知识图谱和深度学习的技术,能更准确地理解用户意图。智言赶上了第三代技术崛起的时间点,从技术层面有了立足点。

另外,由于AI市场被教育得比较好,传统行业恰好处于对新技术的拥抱阶段,也为智言的商业化铺平了道路。在2017年初时,市场上仍然有很多的声音认为AI可以达到人的水平,实现端到端的解决方案,把数据扔给机器,机器便可自我学习和进化。但目前大部分人都更理性的看待AI,希望用这个技术在某些方面辅助人提高效率,达到降本提效,从而实现提高销售产能的终目标。

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