中關(guān)村科金張杰：ChatGPT火爆背后，對(duì)話式AI在企業(yè)服務(wù)場(chǎng)景面臨三大挑戰(zhàn)｜MEET2023

夢(mèng)晨 2022-12-21 12:32:59 來源：量子位

夢(mèng)晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

ChatGPT火爆，也讓更多人看到對(duì)話式AI的商業(yè)價(jià)值。

根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《2022年中國對(duì)話式AI行業(yè)發(fā)展白皮書》，2021年對(duì)話式AI的市場(chǎng)規(guī)模為45億元，帶動(dòng)規(guī)模126億元。

在MEET2023智能未來大會(huì)上，中關(guān)村科金技術(shù)副總裁張杰分享了關(guān)于對(duì)話式AI在企業(yè)服務(wù)中的一些觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)。

中關(guān)村科金以AI+數(shù)字化營銷·運(yùn)營·服務(wù)為引擎，為500余家金融、零售、政務(wù)、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等行業(yè)頭部企業(yè)提供了數(shù)字化解決方案。

為了完整體現(xiàn)張杰的分享及思考，在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上，量子位對(duì)他的演講內(nèi)容進(jìn)行了編輯整理。

關(guān)于MEET 智能未來大會(huì)：MEET大會(huì)是由量子位主辦的智能科技領(lǐng)域頂級(jí)商業(yè)峰會(huì)，致力于探討前沿科技技術(shù)的落地與行業(yè)應(yīng)用。今年共有數(shù)十家主流媒體及直播平臺(tái)報(bào)道直播了MEET2023大會(huì)，吸引了超過300萬行業(yè)用戶線上參會(huì)，全網(wǎng)總曝光量累積超過2000萬。

演講要點(diǎn)

• 過去60年，對(duì)話式AI主要經(jīng)歷了“規(guī)則匹配”、“個(gè)人助理”、“深度學(xué)習(xí)”三大階段
• 對(duì)話式AI在企業(yè)服務(wù)賽道上存在著巨大的市場(chǎng)空間和技術(shù)提升空間
• 領(lǐng)域知識(shí)中臺(tái)關(guān)注內(nèi)容，對(duì)話分析系統(tǒng)關(guān)注行為，兩個(gè)引擎加持下，最終能形成統(tǒng)一的對(duì)話決策系統(tǒng)
• 企業(yè)對(duì)話場(chǎng)景面對(duì)形形色色的人，人本身的問題可能大于產(chǎn)品本身的問題

（以下為張杰演講分享全文）

對(duì)話式AI的三個(gè)階段

首先回顧一下在過去60年時(shí)間里，對(duì)話式AI主要經(jīng)歷了三個(gè)大的技術(shù)發(fā)展階段：

第一，規(guī)則匹配時(shí)代。主要思路是在制式化場(chǎng)景里通過人工設(shè)計(jì)模板做關(guān)鍵詞匹配，智能化程度比較低，用于心理咨詢等有限場(chǎng)景，如MIT開發(fā)的ELIZA。

第二，個(gè)人助理時(shí)代。在2011年之后出現(xiàn)很多“虛擬個(gè)人助理”的應(yīng)用，如蘋果Siri能做一些閑聊，也能夠按照意圖模板以槽位填充的方式完成一些任務(wù)型的對(duì)話。

第三，深度學(xué)習(xí)時(shí)代。最近幾年基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型的方法，在NLP領(lǐng)域開啟了一個(gè)新研究范式，很多NLP任務(wù)可以統(tǒng)一在生成式的框架下完成，這其中就包含對(duì)話系統(tǒng)，如最近火爆的ChatGPT。

如果后續(xù)商業(yè)落地能夠取得一定成績的話，相信ChatGPT也會(huì)成為對(duì)話式AI發(fā)展上的里程碑式的產(chǎn)品。

對(duì)話式AI的新一輪趨勢(shì)與挑戰(zhàn)

對(duì)話式AI發(fā)展到現(xiàn)在的階段，有幾個(gè)趨勢(shì)值得關(guān)注：

從細(xì)分賽道來看，過去十幾年間對(duì)話式AI主要的應(yīng)用場(chǎng)景還是在toC如智能音響、智能家電、個(gè)人手機(jī)助理等市場(chǎng)滲透率較高，依照《AI對(duì)話系統(tǒng)分級(jí)定義》已經(jīng)能夠達(dá)到L3的等級(jí)。相比之下，企業(yè)服務(wù)上市場(chǎng)滲透率比較低、開發(fā)潛力大，同時(shí)技術(shù)成熟度相對(duì)落后，只能夠完成單一場(chǎng)景下的對(duì)話，在L1-L2之間。

從對(duì)話形式來看，在腦機(jī)接口真正商用落地之前，對(duì)話仍然是最主要的一種溝通手段，除了基礎(chǔ)的文本、語音這種對(duì)話交互方式之外，最近多模態(tài)數(shù)字人交互方式也會(huì)越來越多。比如說，最近三年各個(gè)銀行都在推出遠(yuǎn)程銀行、數(shù)字營業(yè)廳這樣的一種交互方式。

從技術(shù)維度來看，對(duì)話式AI不僅是對(duì)話的技術(shù)，將來還會(huì)是多種前沿科技的一個(gè)集大成者，把語音識(shí)別、感知、生成這些技術(shù)都會(huì)融合進(jìn)來。

可以看出企業(yè)服務(wù)賽道上潛在的市場(chǎng)空間較大，應(yīng)用場(chǎng)景也比較豐富，比如線上營銷、呼叫中心、線下銷售、客服中心、陪練質(zhì)檢等。

但企服場(chǎng)景的對(duì)話式AI現(xiàn)階段仍然面臨著幾項(xiàng)重要的技術(shù)挑戰(zhàn)：

最主要是場(chǎng)景遷移問題，每一個(gè)場(chǎng)景底下不管是對(duì)話助手還是機(jī)器人，定制化程度都比較高。

第二個(gè)難點(diǎn)是對(duì)可解釋性要求比較高，出現(xiàn)問題之后需要能夠快速精準(zhǔn)的對(duì)應(yīng)到問題，這一點(diǎn)對(duì)端到端的大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來講是一個(gè)挑戰(zhàn)。

第三個(gè)大的挑戰(zhàn)是對(duì)快速運(yùn)維的要求，企業(yè)往往面臨臨時(shí)事件或者是突發(fā)事件，這些事件會(huì)造成交易規(guī)則、服務(wù)規(guī)則或者是產(chǎn)品規(guī)則的一些變化，這就要求系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)。

如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)

中關(guān)村科金過去八年期間服務(wù)了十多個(gè)行業(yè)500多家企業(yè)客戶，期間不斷總結(jié)凝練出一套雙引擎對(duì)話系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)踐。

雙引擎指的是領(lǐng)域知識(shí)中臺(tái)和會(huì)話分析系統(tǒng)，在兩個(gè)引擎的加持之下，最終形成統(tǒng)一的對(duì)話決策系統(tǒng)。

領(lǐng)域知識(shí)中臺(tái)能夠提升會(huì)話系統(tǒng)的可解釋性和可運(yùn)維性。通過多種技術(shù)手段分別管理企業(yè)內(nèi)部的事實(shí)知識(shí)、原理知識(shí)和技能知識(shí)，通過人機(jī)協(xié)同的方式能夠幫助企業(yè)維護(hù)一套統(tǒng)一的知識(shí)庫，從而幫助企業(yè)解決事實(shí)知識(shí)難管理、原理知識(shí)難挖掘、技能知識(shí)難傳承這樣的一個(gè)難題。

會(huì)話分析系統(tǒng)能夠挖掘出話語背后常見的目的和常見的行為模式，這些行為模式本身有很大一部分是和場(chǎng)景無關(guān)的、是和行業(yè)無關(guān)的，這樣能夠提升對(duì)話系統(tǒng)的可遷移性。

這套系統(tǒng)同時(shí)能夠服務(wù)于上層各種各樣的應(yīng)用，比如營銷、客服等。

企業(yè)對(duì)話場(chǎng)景和消費(fèi)領(lǐng)域相比面對(duì)的往往不是同一類人，而是形形色色的人，人本身的問題可能大于產(chǎn)品本身的問題。以前我們對(duì)產(chǎn)品的內(nèi)容關(guān)注的比較多，但是對(duì)活生生的人研究的還是不夠的。

比如說，營銷外呼場(chǎng)景底下坐席之間賣的東西都一樣，培訓(xùn)的話術(shù)也都一樣，但是績效可能差的會(huì)比較大，這其中大部分原因在于對(duì)話行為里面。

再比如說，客服場(chǎng)景底下用戶不是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單帶著問題來找答案的，他打電話進(jìn)來可能帶著情緒，坐席面對(duì)這些活生生的人，就需要行業(yè)知識(shí)再加上一些對(duì)話的技巧和對(duì)話的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

為此，我們需要在會(huì)話分析系統(tǒng)中將對(duì)話序列先做一些拆解，標(biāo)識(shí)出結(jié)構(gòu)中的結(jié)構(gòu)信息、行為類型和實(shí)體內(nèi)容，然后再挖掘出普遍模式和特定目的下的最佳實(shí)踐。

領(lǐng)域知識(shí)中臺(tái)關(guān)注的是內(nèi)容，對(duì)話分析關(guān)注的是行為。在這兩個(gè)引擎的驅(qū)動(dòng)下，對(duì)話決策系統(tǒng)就可以將歷史當(dāng)中的每一條對(duì)話日志做結(jié)構(gòu)化的表示變成事件鏈條，再把收集到的金牌銷售或者是績優(yōu)坐席歷史上所有對(duì)話放在一起，從而能夠歸納出坐席或銷售在面對(duì)形形色色客戶的時(shí)候的最佳反應(yīng)，從而能夠形成一套話術(shù)流程的圖譜，最終形成話術(shù)流程的最佳實(shí)踐。

這套最佳話術(shù)流程實(shí)踐，還可以隨時(shí)線上系統(tǒng)積累的語料越來越多，以人機(jī)協(xié)同的方式半自動(dòng)更新。

在場(chǎng)景應(yīng)用方面，企業(yè)經(jīng)常面對(duì)一些場(chǎng)景的冷啟動(dòng)問題，我們根據(jù)歷年的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)為企業(yè)提供了一系列不同等級(jí)的模板，企業(yè)可以先選擇行業(yè)、再選擇場(chǎng)景，在對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)中做選擇，不同的機(jī)器人通過編排可以形成對(duì)應(yīng)用戶全生命周期的經(jīng)營策略模板。

此外，每一個(gè)機(jī)器人內(nèi)部它的流程話術(shù)還可以通過持續(xù)學(xué)習(xí)的方式不斷更新，比如，企業(yè)可以從系統(tǒng)里邊自動(dòng)挖掘出來哪些之前沒見過的一些分支，然后最近可能出現(xiàn)的比較頻繁，那我們就把它補(bǔ)充到話術(shù)流程里邊。有一些可能話術(shù)發(fā)現(xiàn)最近掛斷率會(huì)比較高，那我們就用可視化的方式提示出來，讓話術(shù)師能夠在上面做一些拖拉拽的修改。

最后總結(jié)一下，我們認(rèn)為對(duì)話式AI在企業(yè)服務(wù)賽道上面存在著巨大的市場(chǎng)空間和技術(shù)提升的空間。與消費(fèi)類應(yīng)用不同的地方在于，企服類的應(yīng)用存在幾項(xiàng)特定的一些挑戰(zhàn)。為此，中關(guān)村科金設(shè)計(jì)出來領(lǐng)域知識(shí)中臺(tái)和話術(shù)分析雙驅(qū)動(dòng)的對(duì)話系統(tǒng)，希望通過對(duì)話式AI為企業(yè)打造金牌銷售，幫助企業(yè)帶來創(chuàng)新增長和用戶體驗(yàn)上面的一些提升。

（最后，如果想回看大會(huì)全程，請(qǐng)點(diǎn)擊閱讀原文）