思必驰副总裁、北京研发院院长初敏:人机的语音交互的目的——提高和用户沟通的效率,降低成本 | 2019 WISE 超级进化者大会

未来一氪 · 2019-07-11
交互本身不是目的,交互的最终目的是获取信息,所以一定包含了知识服务。比如,我问了个问题,能得到答案,把传统的各种形式存在的知识变成可服务的,通过对话的形式来获取它。

7月9-10日,36氪在北京和上海同步举办“2019WISE超级进化者”大会,活动设有七大会场,关注企业发展变革路径、行业风向把握、零售行业的进击与蜕变、万亿企业服务市场的崛起、产业创新机会、全球化趋势与差异化需求的爆发逻辑等议题,邀请超百位行业领袖,聚焦那些引领行业变革的超级进化者的崛起之路。

在人工智能领域,语音交互一直是各个企业争先试水的技术。随着科技的不断进步,人机的语音交互也日趋成熟。但我们今天在和机器对话时,仍然能感觉到机器在很多时候表现的不够自然、不够聪明。

思必驰副总裁、北京研发院院长初敏认为,人机语音交互本身不是目的,交互的目的是获取信息,所以一定包含了知识服务。我问了个问题,能得到答案,把传统的各种形式存在的知识变成可服务的,通过对话来获取数据,不断提升对话的智能。最终人机的语音交互要实现的是提高和用户沟通的效率,降低成本。

思必驰副总裁、北京研发院院长初敏:人机的语音交互的目的——提高和用户沟通的效率,降低成本 | 2019 WISE 超级进化者大会

以下为嘉宾演讲实录:

首先感谢36氪给我这个机会,跟大家交流。前面的分享非常有意思,从不同的行业、不同的视角进行了分享。今天的题目超级进化者,我们希望在进化过程中,起到的是个催化剂作用,我们专门做某一项AI技术。希望它能成为企业成为智能化过程中的催化剂。

做个介绍,我自己的前半截职业生涯做语音相关的研究,在微软研究院做了很多年。后面做大数据方面的应用,2014年以后又回到这个行业。这个过程中非常深的感触,像语音交互、智能对话技术,在今天会得到非常好的应用,起到很大的应用价值。我后来离开阿里,我们有非常好的团队,到思必驰。希望特别专注把人机对话这件事做透、做好,能应用到各处。

今天的题目两个关键词,对话智能。人和机器的对话,今天大家会感觉到很多不够自然、不够聪明的状况,所以我们希望不断通过提升对话的智能,来帮助企业做信息的服务。每个企业都有非常多的信息,需要跟自己的客户、跟自己的伙伴来进行沟通,我们希望通过对话的形式帮助企业提升这样的能力。

介绍一下思必驰。思必驰是一家专注在人工智能领域的专家,我们做的是全链路语音交互。就是从信号、声音到语音合成、对话、自然语言理解、知识的管理、知识的挖掘和知识服务等一系列,完成一个完成对话链路上的技术。我们相对不那么擅长的是行业知识,所以和很多行业伙伴,把这样的技术落地在行业之中。为什么信息服务很重要呢?今天每个企业,像很多会议有纸质媒体、有呼叫中心、官微、官方APP,都是为了达到和用户沟通。这个过程中很不方便,要去看、点、打电话,很多客服中心来接,成本很高,沟通效率不高。我们认为最终人机的语音交互,在这个地方能大大提升效率。

这里面比较常见的场景,今天相当于市场已经认可度最大的是呼叫中心,是一个人力密集型的工作,有非常多的坐席,很多接打电话的工作。这个过程机器能大幅节省人力成本,同时缩短很多用户的等待时间。另外一个场景,就是运营。今天有很多场景,要给用户发个信息,保险公司的核保,需要主动发起,这也是大量的工作。用人工做成本非常高,机器自动做也会非常有效。

左边这些都偏的是人力密集型。还存在大量的政府机构、酒店、物业小区,规模不大,但是这些的机构存在很多,每一家都是小规模,从量上讲也是大规模的,个性化的。今天这样的企业不可能有自己的客服系统,通常是几个人听听电话,服务好或者不好不好保证。以后通过人机自动对话,可以带来很多价值。企业内部也是的,明略的同事讲,HR也在讲,都是帮助企业提升自己的信息交流。里面人机获取信息,包括HR标准,像我们公司给自己做了一个标准,最常见的问题是发票报销的抬头。以前用各种手段对,今天公司同事抬头一忘了,就问一下机器人,公司报销抬头是多少。公司有很多这样的信息,包括培训。很多信息的汇聚,但是获取起来很难,它散步在各处。通过人机的对话,可以大幅提升这样的效率。

思必驰副总裁、北京研发院院长初敏:人机的语音交互的目的——提高和用户沟通的效率,降低成本 | 2019 WISE 超级进化者大会

整个过程,以这样的图来看,中间这两个部分是最核心的。一部分是核心技术的基础能力,比如交互链路从合成、识别、对话、管理。交互本身不是目的,交互最终是需要获取信息的,所以一定包含了一个知识服务。我问了个问题,能得到答案,答案在哪,把传统的各种形式存在的知识变成可服务,以服务形式获取的数据,通过对话来获取它。还有交互过程中数据够不够、有没有缺失、应用情况哪些热门、哪些缺失,这样的数据信息来帮助我们不断提升服务。

今天的应用场景有两个特别明显的方向,一个是围绕呼叫中心。今天中国的呼叫中心是个非常大的市场,有几百万的坐席每天在接打电话。这里面我们计算过,如果把这样的效率提升1倍,或者人员在业务规模不变的情况下,能节省1倍的市场规模就非常大了。

另外是今天没有呼叫中心,甚至没有客服电话,中小企业两三百人不会有专职的客服电话,但是这个需求是有的。未来可以通过一个机器人来跟客户沟通、员工沟通,这样潜在的市场增量非常大。当我们有一个很方便的机器人为企业提供这样服务的时候,就会有很多。举一些例子,不管是会务、招聘、OA系统。

所有这些场景,今天在AI技术落地的时候,会碰到一个非常大的困难,每家的场景不一样、数据不一样。A场景里面很好的效果,到了B可能不好用了。这时候很重要的一点是,我们一直在思考,也致力于做的,就是需要快速规模化定制。顶层的系统能力根据客户的场景和数据快速定制优化到用户场景里,在那个场景里获取最好的效果。这样的东西变成标准化了,变成产品形式的输出,AI技术才真正快速普及出去。要不然做一两个项目可以非常好,但是不是能做100个呢?按百倍的复制,就会有问题,形成产业规模就会有困难。

今天看到产业规模最大的瓶颈,不光是技术本身,还有技术的规模化生产和推广能力,其实是规模化的定制能力。刚刚优必选介绍的是一个真正的人形机器人。我们的也叫机器人,这个机器人是软件形态的,是代替脑子部分的机器人进行对话的。在软件平台上形成的机器人,和客户的接触点很多。今天看到最多的是呼叫中心,像思必驰过去若干年在智能硬件落地上做得非常多,今天是具备把这样的对话能力,快速落地到各种智能硬件,让手机系统、车载所有智能设备上,这些设备就变成了企业和客户进行信息沟通的触点。

刚刚讲的是大环境,以及需要通过人机语言交互来提升企业和客户的信息沟通的效果。这里面最主要的是对话能力,刚才屏幕里面也会讲,对话上的智能,必须对话足够聪明了,才能完成很好的任务。这三块东西,语义的理解,过去侧重在语义理解。真正要完成任务,还有对场景的理解,以及对当时交互的用户是什么状态。同样一句话,在音乐APP里说刘德华,是要听歌。一个视频APP里面用这句话,就是要看视频。这句话的语义,不完全决定用途,跟场景有关,今天的系统要尽量多的吸收场景的能力。

在对话管理过程中,对话过程很复杂,在于它很多时候是个业务流程。跟客户沟通的时候,客户说这个对话想长这个样。往往真的按他对话流程实现一个对话系统的时候,效果非常不好。因为机器和人对话过程中,轮数越多,流失率越高,所以这是一个调整和优化过程。今天大部分机器人在等客户问我,是被动型的。特别是做企业服务的时候,当客户跑到机器人跟前,往往不知道你问什么问题,也不知道你会什么问题。所以往往有些困惑,就问一些你是男孩、女孩的问题。所以现在强调更启发式问题,用户问了一个问题以后,提示他可以沟通什么,引导客户。

过去做对话研究,在一个领域定个票怎样更好的优化。我们真正碰到的是业务场景里面,用户不知道,只要完成一件事,都是跨领域的。比如出差要订票、订酒店、打车,还要查一下目的地的参观信息,诸如此类一系列的事情,在整个对话里面怎样做得非常好。今天大家的做法,把每一个垂直场景做一个技能,我们怎样调查所有的东西。在规划过程中,想象比较容易,但是做起来非常难,有很多技术,也是现在专注地去优化。包括底下数据的支撑,建立一个平台,优化所有的对话场景。

去年我们开始推广会话精灵的平台,可以自己定制机器人,里面的知识是自己的,需要输入,我们会提供很多支持。这是两个电话服务场景:一个是快递下单。电话上完全可以形成完整的对话流,不管是完成下单的任务还是做信息咨询,还是企业主给它发起一个邀约。还有一些场景,可以给国美群做的营销,每个门店有自己的用户群,有很多门店。可以增加群活跃度,同时处理一些信息。包括在教育机构,除了老师上课,线下助教有很多工作都可以通过机器人完成了。

跟智能硬件结合,也是可以做出更多的延伸。跟顺丰合作时,我们给快递小哥做一个耳机连接,通过语音可以操作手机上的APP,包括公司可以下发信息,直接在耳朵里听到。碰到危险天气,给他提示。

右边这个是苏州建行有很大的展厅,有一块很大的屏幕。屏幕上展示什么,以前要手工在机器上做复杂的操作,现在可以用语音来操控,需要看什么内容,就调到屏上面。背后的内容都是可以通过各式各样的智能硬件放在桌面上、放在办公室,方便大家去触达,或者营业厅这样的场景,问出背后的信息,形成跟用户的触点。

我们和央视合作的案例,它的每一首歌,很多人唱得不好,但是可以读歌词,读完歌词可以用你的声音唱出这首歌。这是我的声音录的,我是一个从来不唱歌的人,所以很喜欢这个游戏,只要读几句词,最后就变成我唱歌——《读诗成曲》。

谢谢大家!

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