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基于人工智能体的多轮次对话系统

作者:blueyh 来源:未知 日期:2017-7-31 10:43:57 人气: 标签:人工智能
导读:公司简介上海深觉智能科技有限公司,是市场上一家拥有自主知识产权的、侧重于中文语义理解的人工智能公司。自成立以来,一直努力将人工智能技术,落地到多轮次的…

公司简介


上海深觉智能科技有限公司,是市场上一家拥有自主知识产权的、侧重于中文语义理解的人工智能公司。自成立以来,一直努力将人工智能技术,落地到多轮次的中文对话系统中,定义下一代人机交互的方式。


我们致力于使用李旸博士的人工智能体相关的技术理论和实践,在中文自然语言处理(NLP)的基础上,开展自然语言理解(NLU)的不断创新和突破。


上海深觉是一家技术驱动的公司,目前商业发展模式为ToB,前期主打产品是语音智能客服系统。


公司2016年7月成立,2016年8月与浙江电信号码百事通服务公司(114)签署了合作协议,为浙江114定制开发基于电话的智能语音客服系统,目标是用智能对话系统,替换500个以上的人工坐席(目前浙江电信114的人工坐席超过1000人,全年成本约1亿人民币)。


上海深觉所使用的基于人工智能体的技术路线,有别于目前大多数公司采用的基于统计学大数据的深度学习技术,而是采用“深度理解”的基于逻辑的判断方法。该方法在国外有已长期的研究和探索,非常适合在人机交互的多轮次有针对性的对话中进行应用。


在2016年锤子手机发布会上,科大讯飞展示的语音识别效果的背后,使用的是“三角兽”公司的语义理解技术。


而三角兽公司成立于2016年2月,在短短一年间,已经先后获得了3轮融资。最新一轮融资额达到了5000万元人民币。类似三角兽的公司,目前在国内并不多见。上海深觉智能就是其中之一。



(△熠星项目:人工智能之语音和文字输入查号)



△熠星项目:人工智能之算题


一、行业及市场情况


1、行业情况

 

目前,各种智能客服产品已经在部分领域有了尝试性的应用。但受到技术等因素的限制,产品的智能化程度还不够高,从用户的角度来看,智能客服仍然处于一种可有可无,实在无法联系到人工找客服的被迫选项。


相关产品效果并不显著,无法真正为客户节省大量的人工成本(在不大幅降低用户满意度的前提下),因此,大部分智能客服厂商无法实现大规模的盈利。虽然这个市场的空间仍然非常巨大,前景非常美好。

2. 市场规模及增长趋势

 

智能语音呼叫系统市场,可以从典型用户和整体市场两方面进行分析。典型用户以浙江省电信为例,浙江电信114有1000多人工呼叫客服人员。每个呼叫客服的费用约为10万元。


使用我们的智能对话查询系统以后,每个坐席能力收费2万元。如果人工坐席的50%,替换为我们的智能对话查询坐席,一年可以节约500 X 8 万元 = 4000万元人民币。


我们的年服务收入为500 X 2万元 = 1000万元人民币。按照覆盖全国30个省级电信公司来算,那么年收入约为1000 X 30=3亿。

从运营商这个大的客户群体来看,加上联通和移动的坐席,那么智能在中国的运营商范围内的年收入将在10亿左右。


如果业务能够扩展到银行、保险、政府政务、电子商务等提供客户呼叫需求比较大的用户,那么总体市场规模估计在30亿元以上(同时为客户节省了上百亿的成本)。

从整体市场来看,仅就传统呼叫中心行业为例来讲,据公开发布的资料显示,《2011年中国呼叫中心产业发展报告》(http://www.ccmw.net/article/90879)2011年全国传统呼叫中心的人工费综合总开支就接近700个亿人民币(2012年全国传统的人工坐席有70万个,每个坐席平均服务时间,按照12小时计算,需要两个人工,那么一个坐席的人工综合费总支出成本是每年10万,70万个坐席的总支出,就是700多亿。


长远来看,按照为客户节省80%成本的话,那么,智能客服本身的市场规模,应该超过100亿人民币。


二、竞争优势

 

 技术领先


李旸博士研究人工智能20多年,核心技术有多年的积累。在国内NLP领域中,真正做到了,多轮次的人机交互,体现出了很高的智能性。


上海深觉的技术,已经在电信系统内,获得客户的广泛认可。(包括浙江电信、上海电信研究院、号百集团总部等。浙江电信开放数据给上海深觉作为试点,并承诺在产品符合要求的前提下,优先采购;号百集团总部,已经开发数据库接口,配合产品的开发测试。)


在国内人工智能大产业链中,获得了很多相关企业(智能硬件、客服机器人提供商)的认可和合作要求。(例如娇娇机器人的南大电子、青岛海信、深圳城市漫步等。)

 定位清晰


整个中国人工智能的市场将非常大,即使存在一定程度的竞争,仍然有很多的机会可以争取。


公司主推的智能语音客服产品,就是目前国内其它公司,还未能真正占领的市场。切入点非常好。


 核心团队


核心团队均为清华大学毕业,比较靠谱。


三、核心价值

 

开发的智能语音呼叫系统,能够真正替换人工坐席。无需客户长时间等待,避免了不必要的转接。在不降低客户满意度的前提下,真正节省了企业的客服成本。


市场规模大,目前市面上,还没有占据优势的产品,存在巨大的商业机会,竞争对手还不成熟。还未占领目标的电信语音客服市场。


有极高的技术门槛。NLU(自然语言理解)在国内(甚至国外),大部分公司都很难达到理想的效果。


项目的创新性,在于通过先进的人工智能技术,替换了人工客服,提高了服务效率,降低了服务成本,切实给到用户收益。


商业模式清晰,为用户提供简单的SAAS系统。


项目目前处于启迪之星孵化器内,先后经历了包括启迪创投、招商局创投等知名投资机构的创业辅导。团队比较成熟。


四、团队特色

    

创始人李旸博士,人工智能和自然语音理解领域的世界级科学家。

(△李旸博士)


他的导师Stephen Levinson博士,曾任美国贝尔实验室语言部主任,人机对话之父,曾带队建立了世界上一个语音对话系统;


另一导师Thomas Huang博士现为美国工程院士。(Thomas Huang还是中国科学院和中国工程院双料外籍院士,他的弟子目前在国内发展的有前微软亚洲研究院副院长芮勇博士,云从科技创始人周曦等)


李旸博士拥有15年美国高科技企业研发带队经验,3项美国专利,多项技术创新,是把握商业市场策划和高科技发展的复合型人才。有强烈的创业意识,多年创业公司工作经验,对公司运作有深刻的体会和见解。


其研究专长和领域为人工智能体、自然语言处理、自动语义分析、人机对话系统、机器学习和模式识别、人工神经网络、语音识别/合成、多模界面系统、数字信号处理、统计方法等。


拥有完善的基于人工智能体的语义识别理论框架,首次提出了字概念模型,可扩展的层概念模型,语义界面等突破性的通过自然语言进行机器学习的理论性架构,在知识表达上可以对任意广域知识进行学习、表达、扩展,使得智能机器人通过学习和研发进行自我升级成为可能,奠定了智能机器人技术高速无限制发展的理论基石。 

首席运营官孙楷龙,清华大学热能系本科,核研院硕士。拥有13年世界500强跨国IT企业管理经验。先后服务于微软、戴尔、甲骨文等顶级IT公司,曾担任工程师、项目经理、交付经理、项目总监等职务。


客户覆盖了高科技、政府、教育、制造业、金融、电信等广泛领域。项目包含数据中心,IT基础架构、到应用系统开发、IT治理等。曾重点负责包含华为、中兴、中国平安、农业银行、中国太保、中国银行、江苏移动、上海移动、上海银行、交通银行等在内的大型客户。


拥有丰富的大型项目团队建设和管理经验。全面负责包含方案设计、商务、交付等各环节业务。孙先生全面负责公司的日常运营业务。

首席软件架构师邹倩霞,东南大学物理系本科,2005-2009,美国内华达大学物理系硕士,2009-2011。曾在美国PRMI油服公司担任软件工程师四年,具有扎实的数学物理基础和丰富的软件开发经验。

首席语义分析师蔡志斌,台湾世新大学硕士,拥有完备的当代媒体传播相关理论知识以及扎实的语文基本功。熟悉人工智能领域的各种机器学习算法,擅长数据的搜集、分析和诠释,专注于人工智能领域的文本、对话数据的理解与分析。是具备多元开放的思维、以及国际视野的高级复合型应用人才。


五、创新点


1. 技术领先

 

(1)提出了“智能机”理论


用来描述可以在任何环境下,进行决策的智能系统,不依赖与时间和空间的概念。(可以由“智能机”主动发现)这一发现为人工智能学科,提供了明确的终极目标,我们需要的就是,提出解决这一问题的工程化方案。


(2)可扩展的层化概念模型


这一模型,基于传感器是一切知识的来源这一基础性发现,建立了基于关系的层化概念网络模型。这一模型可以用来储存所有的知识,并可以无限制扩展。层化概念模型为知识的统一表达提供了完美的解决方案。


(3)统一过程知识描述


知识种类有“静态”和“动态”两种。 “鸡蛋的营养成分”,属于“静态”知识。“如何炒鸡蛋”,属于“动态”知识。过程知识,就属于“动态”知识。我们建立了,完善的过程知识描述方式,从而不但能够描述“静态”知识,也能够描述“动态”知识。


(4)字概念模型和句概念模型


语言和知识之间,存在着对应关系。语言的单元室字(词)和句。字、词、句本身,都具有和某个或者多个概念相对应的关系。


字概念模型和句概念模型,就是用来反应这种对应关系。字概念模型和句概念模型,为语义分析提供了通用的手段,可以把自然语言翻译成统一的逻辑表达。


(5)隐含概念推理


人类进行沟通时,经常省略一些信息。比如,“我昨天去买东西,看到很多好吃的”。这里第二句话,就省略了主语,但是人类都知道主语是人,是前一句话的主语。“我昨天去买东西,都很贵”。这里,第二句话也省略了主语,但是人类都知道主语是东西,是前一句话的宾语。


但是对于计算机来说,这就是很大的问题。省略的信息,到底是前一句话的主语,还是宾语?这需要结合自己的知识库,进行智能判断,仅仅从语法上分析,是得不出正确结果的。我们提出的隐含概念分析算法,可以通过逻辑推理,准确判别用户的语义。


(6)把深度神经网络和层化概念模型有机结合

我们的创新,把逻辑推理和统计方法,进行了完整的结合,从而实现了“感性“和”理性“的无缝衔接,为实现真正的类脑机器人,提供了切实可行的工程性方案。从整个市场来看,处于技术领先的地位。

2. 关键技术


本项目所涉及到的主要关键技术,就是通用智能技术,即可以用来处理任何信息和知识的技术。为实现这一技术,需要在各个模块都采用通用编程技术。


(1)统一概念表达及其建立


智能系统需要对知识进行计算。我们认为,知识是以知识点的形式存放的。而知识点,就是我们所说的概念。


因此,要进行通用的智能计算,就需要对概念进行统一表达。一个系统如果没有统一的概念描述方式,那么是无法实现通用智能的。


(2)统一过程知识表达


知识本身除了概念直接的关系以外,还包括过程知识。比如“如何做蛋炒饭”,这就是一个过程知识。不能描述过程知识的智能系统,就无法学习复杂技能,比如进行手术操作这样的任务。


(3)通用逻辑推理模型


概念之间的关系如何描述? 这就需要采用,通用的逻辑表达模型和推理模型。没有通用的逻辑推理模型,就无法对所有的概念,进行演算和处理。


(4)分词和语法分析


自然语言的分词和语法分析,也是十分重要的。这属于语言知识。要建立通用智能对话系统,必然要建立语言知识体系。


(5)通用语义翻译(语义分析和反向语义分析)


通用智能对话系统,必须能把自然语言翻译成逻辑表达(语义分析),也能把逻辑表达翻译成自然语言(反向语义分析)。


上面两个过程,必须共享同样的语言知识,才能形成一个“闭环” 对话系统。所谓"闭环",就是机器人可以理解自己说过的话。


目前很多所谓的智能对话系统,包括苹果的“siri",微软的"小娜"等等,自己都无法理解自己说过的话,属于机械问答系统,跟真正的人工智能相去甚远。


(6)隐含意义推理


人类沟通中经常省略重要的信息,因为可以结合上下文分析得到。这种智能分析能力,是通用智能对话系统所必须的。


(7)深度学习技术和增强型学习技术在通用智能系统中的应用

逻辑推理计算过程中,必然会遇到计算量太大,而超过实际所允许的时间的问题。这就需要,通过深度学习和增强型学习技术,来对历史经验进行总结,从而能够在实际运用中,进行快速的决策。


深度学习技术和增强型学习技术,在特定人工智能问题上,已经得到了广泛的应用和丰硕的成果,比如下围棋的AlphaGo、 无人驾驶汽车、人脸图像识别等等。


同样,通用智能系统,也离不开深度学习技术和增强型学习技术的应用。而如何应用这些技术,把这些技术完美融合到通用智能系统中,就成为了关键性的因素。

3. 市场定位


准确抓住了,呼叫中心人力成本高的痛点。争取成为智能语音呼叫系统的带头人。


六、商业模式


1. To B


初期只提供针对大型呼叫中心客户(例如运营商、银行、保险、政府政务等)的定制化产品。


收入来源于收取智能客服的服务费,按照每个坐席计费。


2. 精耕第一个产品,后续快速复制


在打磨第一个产品时(浙江电信114),全力投入攻坚,务必实现最主要的核心技术和框架等。


后续的推广只进行小范围的必要的调优,因此,可以实现快速复制从而迅速占领市场。


3. 做好核心技术,广泛合作拓宽市场


受到时间和成本的限制,通过与各个领域实力强的合作伙伴大力合作,可以从多方面(业务需求、功能设计、系统实施和维护)迅速打开多个市场。


例如,和有丰富银行系统经验(和install base)的伙伴合作,迅速打开银行市场(保险、政府政务等采用同样的方式)。这样,我们可以持续关注于并保持技术的领先。

七、切实要解决的市场痛点


呼叫中心企业痛点


员工数量大增加了管理的难度;员工流动性大 Almost 100% Turn Over ,招聘及培训成本高;受到客服坐席的限制,无法适应高峰时段的呼叫请求,用户满意度受到挑战;日益增加的人工成本,增大了企业的负担,削弱了市场竞争能力。


呼叫中心员工痛点


劳动强度高,经常加班,甚至影响身体健康(例如女性员工的生理周期紊乱等);工资相对较低,生活压力大;个人能力提升空间有限。


呼叫中心用户痛点


选择人工客服,通常意味着长时间的在线等待;而目前的智能客服效果不理想,经常会给出令人啼笑皆非的回答。

现有智能客服的痛点

 

只能作为可选之一


用户通常忽略智能客服,对于企业来说,没有真正有效降低客服的综合成本,甚至成本可能会增加。


增加了用户联系客服的复杂度,用户无法及时找到统一的客服界面,引起混淆并增大了不满的可能性。


效果不理想


只能处理简单问题,通常仅以网址链接作为问题的回复。


因为无法及时有效解决问题,降低了客户用户的满意度;用户最后无奈还需联系人工客服,反而增加了人工客服的负担。

人机交互的真正意义,是让智能产品能够进行自动化的服务,并与用户进行自然交互,实现完美的用户体验。


这个就是目前客服市场,以及智能客服市场亟待解决的问题,也正是我们创业的信心和动力来源。

八、未来发展


8.1近期策略


近期通过5步走策略发展壮大公司业务


第一步:寻找合作机会,跟潜在金融或旅游公司,签订合作意向。

第二步:根据客户提供的数据库,进行定制化建模和二次开发。

第三步:与客户签订业务提供合同,提供智能坐席,产生收入

第四步:根据项目经验,进行全国推广。

第五步:在资金和开发人员允许的基础上,投入资源开发家居机器人原型。


8.2 三年规划


近期(2017年-2018年中):对话系统定制化服务,手工建立模型,占领市场。

中期(2018年中-2019年):研发通用智能聊天机器人,自动分析建立数据库,大大简化定制的过程,

远期(2019年-):进入相关的智能领域,开发人工智能机器人产品。


8.3 发展思路


我们核心技术的应用领域十分广泛。随着技术程度的提高,将进入千家万户。我们将不断提升我们核心产品——人工大脑的智能程度,并根据其智能程度推出具有市场需求的产品。


一方面通过积累技术,开发新的产品;另一方面,通过创新产品获得丰厚利润,从而有更多的资金投入技术研发。


通过广泛的和市场上各个领域内有实力的合作伙伴的紧密合作,实现滚动发展,螺旋式上升,最终成为人工智能领域的国际领先企业。


产品演示截图


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