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一站式企業級情感人工智能平臺,Bot Factory(TM) DIY

2020年 5月29日,竹間智能召開以“AI智簡 新基建”為主題的Bot Factory? 2020新品發布會,推出全新升級的一站式企業級情感人工智能平臺,圍繞 “對話式AI ”, “認知AI ”, “情感AI ”對平臺設計理念和具體功能亮點展開詳細演示。

上海2020年6月1日 /美通社/ -- 2020年5月29日,竹間智能召開以“AI智簡 新基建”為主題的Bot Factory? 2020新品發布會,推出全新升級的一站式企業級情感人工智能平臺,從當前新基建的大潮出發,圍繞對話式AI認知AI,情感AI對平臺設計理念和具體功能亮點展開詳細演示。

竹間于2017年發布第一版Bot Factory?,經4年的優化,完成了多個版本的升級迭代,進而成為竹間產品走向商業化的關鍵核心和支柱。

此次發布包括27項重要技術和功能升級,6個企業級智能應用發布。一個平臺,N個場景,無需代碼,快速落地,旨在打造人人都能創建的對話式機器人平臺。

Emotional Robot for everyone,
every business,
and every smart device

企業智能轉型中的挑戰與機遇

新基建是以新發展理念為核心,在“新基建”的催化下,人工智能率先在企業中加速落地,智能升級成為企業轉型的關鍵。

智能化需要解決的是企業發展的核心問題——“降本增效”,而對話機器人的最大價值在于為企業人力效率有限、人力成本過高、獲客成本居高不下等難題提供新思路,實現多角色、全場景、全媒體的協同應用。

不少企業已經采用對話機器人,但在使用過程中卻產生了新的問題:

  • 運維變得越來越困難
  • 業務場景無法更新
  • 答非所問、菜單式、無法回答客戶問題
  • 知識沒有連接業務數據
  • 缺乏有效的自學習

與此同時企業擁有大量非結構化數據難以有效利用:

  • 海量數據中,如何提取價值數據且對業務決策進行輔助
  • 分散的多種數據,需要進行互動和共享,得到有效利用
  • 數據種類繁多且數量巨大,缺乏檢索和查詢途徑
  • 大量孤島數據,無法通過有效的工具進行搜索
  • 眾多非格式化文檔數據,缺乏格式化工具進行格式化轉換
  • 面向業務的對象中,非結構化數據無法直接應用

針對企業在場景使用中的難題,竹間智能推出一站式企業級的情感人工智能平臺——Bot Factory?,幫助創建管理對話機器人。機器人可控、可管、可達到目的,能理解意圖、情感,支持0代碼開發訓練到部署到維護,全流程、全場景的流暢體驗,企業無需配置專業技術人員,人人皆可上手。

三大AI支柱構建完整平臺

Bot Factory?2020集對話式AI、認知AI、情感AI三大支柱為一體。

竹間智能BF2020發布會-對話AI認知AI情感AI
竹間智能BF2020發布會-對話AI認知AI情感AI

對話式AI即用人工智能技術,處理和實現對話交互。實現對話交互需要強大的語義理解能力,需要NLP的基礎能力,還有語音、知識圖譜、推薦等等技術。對話式AI需要大量AI基礎模塊集成來支撐,從算法、從能力到平臺,支持開發者進行二次開發,能夠讓所有人參與到使用、更新和維護中去。

認知AI包含像知識圖譜這樣的技術,可以處理大量非結構化數據,例如:產品文檔、法規文檔、財務報表等等,同時還可以持續不斷地從數據挖掘、NLP和智能自動化的經驗中學習,從而幫助企業處理海量數據。

情感AI體現在對話機器人的“情商”即對話流暢度上。情感AI除了理解人的情緒情感之外,還要保證對話交互“像人”。竹間提供25種情緒識別,此外還包括知識推理、豐富技能、精準意圖、多場景跳轉、語音全雙工、對話行為偵測、用戶畫像等技術,加上累積的大量對話場景和數據,保證對話機器人的“雙商”在線。

通過對話式AI+認知AI+情感AI,能力+數據+場景+業務,竹間打造一站式企業人工智能平臺,在此之上可以搭建場景和解決方案。

四大技術底層,豐富平臺場景

竹間智能BF2020發布會-平臺層
竹間智能BF2020發布會-平臺層

最底層的核心技術層,包含竹間多年自研積累的技術,以自然語言處理(NLP)、知識工程、深度學習 & AutoML、文本數據中臺、語音辨識、視覺計算6大技術核心為主,兼顧了語音、圖像、語義多項AI技術提供“聽懂”、“看懂”、“讀懂”的能力。核心的NLP能力上,在某些特定領域,增加了訓練文檔識別和文檔解析的模型,提高知識提取的準確率。另外在中文自然語言理解技術的優勢和架構上,竹間智能升級了英文語義模型。

第二層為AI平臺層,由多個AI模塊構成兩大平臺即Bot Factory?和Gemini平臺。Bot Factory?平臺是面向全場景,端到端開發對話交互機器人的平臺,可以開發ToC機器人,也可以面向ToB業務。Gemini是圍繞知識創新及應用構建的平臺,幫助企業用AI挖掘、自動構建等技術,將海量的非結構化數據、半結構化數據加工成知識圖譜,并結合業務特點,開發出各種智能應用。

第三層則為應用層,基于平臺開發的各項智能應用,可以直接完成場景落地。包括竹間基于語音語義的AI Contact Center Total Solution、基于知識圖譜的應用。這些應用功能已經過實際驗證,可以集成企業已有的系統,快速升級為智能化業務系統。未來也會跟合作伙伴一起合作,發布更多的企業級智能應用。

第四層是基于行業的完整解決方案,通過智能化應用在不同的行業場景下,累積成為標準的行業解決方案。智慧金融行業的應用中,通過AI技術進行精準營銷、客戶激活、智能投顧,財經分析,基金圖譜,金融業務辦理,金融催收回訪、人群畫像分析等等。

人人都可以DIY的機器人平臺

Bot Factory?2020具備三大特點:預訓練意圖輕松打造個人助理、企業助手、業務助理;百項內置技能實現開盒即用;聊天場景快速構建。

竹間智能BF2020發布會-一站式企業級人工智能平臺
竹間智能BF2020發布會-一站式企業級人工智能平臺
  • 0代碼創建一個機器人,上線后,機器人通過自學習持續提升回答準確率,并且擁有簡易維護的特點。升級了英文語義模型后,在Bot Factory?2020上可以創建英文機器人,甚至可以通過英文進行外呼。
  • 以業務目標驅動對話場景,構建可迭代的對話場景。
  • 用NLP的方式解決語音場景下轉寫不準確、吞音丟字等糾錯難點。同時升級了對話行為分類、對話信息抽取,精準意圖識別等多項理解技術。優化了細顆粒度的模型,包括業務上下文、長句多意圖的理解和不同領域的情緒識別。
  • 場景和業務數據打通,知識自動更新。
  • 覆蓋金融、智能終端、醫療醫藥、智慧教育、互聯網、傳統六大行業,領域模塊快速啟動,實現機器人的自學習。

既可服務于企業,又可以服務消費者

在B端,Bot Factory?2020已預訓練了近千個各行業領域的意圖,以及大量的語義解析模型和行業知識模版,實現短周期內快速投入上線,節省人力和時間。對于部分需要定制化服務的企業,在機器學習自動化平臺上,意圖模型、語義解析模型、問答模型都可以進行二次開發,也可以引進新的模型,讓定制化更簡單,更符合企業需求。解決傳統對話機器人維護困難、缺乏有效自學習的問題。

To C端,Bot Factory?2020上有已經開發的百項技能,在很多IoT語音助手上都可以訪問到這些技能。同時,竹間還提供技能開發平臺,廣大開發者可以在平臺上打造技能,也可以快速地上架到各大開發者平臺,實現AI能力與價值創造的平衡。竹間也在和汽車主機廠合作,打造個性化的車載助理,研究有前瞻性的場景。

三種驅動三種部署

Bot Factory?2020 對主要的三個引擎都做了重要的升級,并且做到了QA+知識+任務的一體化用戶體驗。

QA驅動

解決了冷啟動的問題,通過歷史日志數據學習+行業預訓練模型,讓對話機器人的創建數據成本非常低,通過對話的批量測試,保證上線后對話機器人問答的準確率。

知識驅動

通過數據與語義解耦,知識實體可以不斷新增,而不影響機器人對問題的理解。

非結構化文檔,通過識別、解析、提取、構建的自動化流程轉成知識圖譜,并可以被搜索、推理。

任務驅動

人機對話應秉持連續順暢的原則,竹間對話機器人不僅支持單個任務內上下文的連續,也支持任務場景之間上下文的連續性。

任務機器人不能用簡單的關鍵詞來抽取,所以竹間的對話機器人在語義上解決了分類、抽取、推薦等技術難點。無需寫代碼,通過拖拽式的workflow,即可構建任務場景,并可無縫集成語音電話。

任務引擎的工具經過迭代和項目驗證,保證了友好搭建場景界面的同時,也支持開發級別的代碼集成,兼顧了普通運營人員和專業開發者的使用體驗。所有接入都可以以API形式接入,友好、豐富的API,支持生態開發。

靈活的部署方式,保證企業可根據自身的需求進行選擇。Bot Factory?2020支持公有云、私有云以及混合部署,公有云的優勢在于無需硬件成本,按需開通,并保證低延遲、高并發的對話請求,適合中小企業選擇。

私有云則適合大型企業,采用高可用架構,支持QPS X N的性能擴展,保證安全與監控,包括虛擬化。

共建AI生態圈

除了新產品和新升級,在此次發布會中,竹間智能還推出了“ AI合伙人”計劃。通過招募AI代理合伙人、AI區域合伙人、AI戰略合伙人建立竹間智能的合作生態。竹間將為未來的“AI合伙人”提供商務、培訓、服務和市場活動上的支持,讓更多人成為“新基建“的受益者。

竹間智能堅持以自然語言處理技術發展為核心,從產品生態到業務生態不斷打磨。都說NLP難出獨角獸,的確這是一場比拼技術和耐力的賽道,只有堅持,才能迎來對話機器人的高光未來。

消息來源:竹間智能科技(上海)有限公司
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