浅析对话式AI在各行业的应用场景

发布者:三维推

2022-06-09 18:10:28

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对话式AI,即机器可以进行类似人类的对话,通过捕获上下文提供智能的应答。对话式AI是如何听懂你的需求,并给出回答的呢?在各行业里的应用场景又是怎么样的?本文作者对此作出了分析,一起来看一下吧。

一、对话式 AI的概念及原理

所谓对话式AI,就是机器可以进行类似人类的对话,通过捕获上下文并提供智能的应答。机器听懂了你的需求,并给了一个回答,与Siri只能一问一答不同的是,对话式AI实现了多轮对话与交流。

那么对话式AI如何听懂了你的需求,并给出回答?

首先,机器将用户说出的语音转换为文本;然后理解文本的含义,根据文本上下文语义在设置好的知识库里搜索能够提供的最佳应答;最后使用文本转语音工具将准确答案读给用户听。这个过程中,应用到了ASR语音转写、NLP自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术及算法。

二、对话式AI产品概念及分类

1. 产品概念

智能对话系统是自然语言处理、人工智能和机器学习等技术融合的产物,它允许人们通过语音、文本与机器人进行交流,而机器人基于语音识别、自然语言理解、自然语言生成、语音合成等技术,对用户进行应答。

广义的智能对话系统,包括消费硬件类产品和对话AI产品,本文将介绍对话AI产品。

对话AI产品:将智能对话系统加载在服务场景的对话式AI产品中,以文本、语音和多模态数字人等产品形式与终端用户交互,应用在客服、营销与泛交互等服务场景。

2. 产品分类

1)产品定位分类

对话式AI产品按照产品定位的不同可分为替代类对话AI产品、辅助类对话AI产品。

  • 替代类对话AI产品:即对话式AI产品的替代性功能,可替代人类完成咨询应答、业务办理、营销推荐和智能外呼等任务,主要包括文本机器人、语音机器人、虚拟数字人。
  • 辅助类对话AI产品:即对话式AI产品的辅助性功能,包括对人工工作流程的引导、对话监测、对话洞察、对话引导。主要产品包括坐席助手、会话分析两类产品。

2)功能分类

对话式AI产品按照功能角度可以分为问答型、任务型和闲聊型。

①问答型

通常为访客期望就自己提出的问题,机器人能给出相应的专业解答,表现为一问一答的形式。机器人相当于一个“知识顾问”,做“答疑解惑”的事情。常见的有FAQ、基于知识图谱的问答(KBQA)、表格问答(Table QA)和文档问答(Passage QA)等。FAQ检索型问答是根据用户的Query,匹配FAQ知识库最合适的答案并反馈给用户。

  • KBQA会将知识以RDF三元组的形式进行存储,模型能够将答案定位到具体某个实体/属性,相比于FAQ,KBQA能够实现“推理”能力。
  • 表格问答中,表格也可以看作是二维的知识图谱,模型会把用户的自然语言转化成SQL查询语句,直接从数据库里定位到答案。
  • 文档问答在当前的工业界不常见,模型会基于用户的问题,将答案定位在文档的具体段落或者是某句话、某个词语。

②任务型

通常为访客期望就自己提出的问题,机器人不仅能给出专业解答,还能主动反问获取相关信息,根据不同信息给出不同的解答。同时还可完成一些任务指令。广义上,无论是“专业解答”,还是“完成任务指令”,都是完成任务,故为“任务型”。

③闲聊型

访客的预期是可陪伴自己聊天的机器人。无论访客说什么问题,机器人都可以接得上,聊得上。访客期待的不是某个具体目标的完成,而是情感上的陪伴。

3)对话领域分类

对话式AI产品按照对话领域可以分为限定域和开放域。

  • 限定域:指的是机器人仅能在某个限定的领域内提供对话服务,而用户如果与机器人聊限定域之外的内容,机器人则回答不上来,工业界大部分的客服机器人都是限定域的对话式AI产品。
  • 开放域:与限定域相反的则是开放域。用户可以与机器人聊各种各样的话题,机器人也能够给予丰富多样的回复,比如微软小冰。

限定域对话式AI产品往往能够很好地解决该领域内的用户问题,例如客服机器人能够代替传统人工客服解答大量重复性的问题,节省企业人力成本,因此在工业界应用最为广泛。而开放域对话式AI产品在当前市场上应用场景有限,且开放域对话式AI产品通常采用生成式实现方式来回复用户,回复内容不可控,因此在企业中的实际应用较少。

三、对话式AI产品的潮起潮落

1. 对话式AI产品兴起与黯然

对话式AI产品在2016年首次出现时,引起了轰动,被吹捧为下一个将颠覆应用程序的大型颠覆性技术。

而在2018年,美国和澳新银行调查的欧洲近50%的消费者表示,对话式AI产品非常“烦人”,同时54%的美国在线消费者表示,与对话式AI产品的互动“对他们的生活质量产生负面影响”。

到了2019年,全球最具影响力的独立研究咨询公司Forrester的一份报告称,大多数聊天机器人的实施都很糟糕,实际上“破坏了客户体验”,只不过是“虚拟白痴”,对话式AI产品颠覆人与人交互方式仿佛成为白日梦,就此破碎。可见,不同的研究机构都得出了类似的结论。

2. 对话式AI产品蓬勃发展

对话式AI产品的未来看起来有点黯淡。然而,由于covid-19效应,对话式AI产品的命运就此变化,2020成为对话式AI产品业务光速发展的一年,流感大流行彻底改变了企业与客户的联系、协作和沟通的方式。聊天机器人作为补充工具集成到应用程序中,获得了新生。

由于新冠疫情加速了企业服务购买方和营销者的数字化进程,据Forrester对亚太市场的趋势预测,1/3的企业服务购买者会将对话式AI产品列入采购清单中。

IDC指出,得益于聊天机器人和智能对话终端应用的大规模落地,对话式人工智能正驱动着整个人工智能软件市场的发展。

IDC(国际数据公司)发布的《中国人工智能软件及应用市场半年度研究报告(2019H1)》显示,预计到2023年,中国对话式人工智能市场规模将达到18.6亿美元,2018-2023年年复合增长率为41.3%。

四、对话式AI在各行业的应用场景

1. 零售业

食品、快消品、乳制品及奶粉零售行业,从售前获客引流、到售中用户下单及订单业务咨询、售后订单咨询服务,都存在着诸多标准化、流程化的工作,通过对话式AI来解决用户问题,能更好地支撑业务部门完成业务推进。

1)新老客户活动通知

对于产品的促销优惠活动等信息,客户很难第一时间获取,通过外呼机器人外呼同步客户优惠活动信息,能让消费者获得更好的消费体验,企业也能获得更好的营销活动效果。

2)售前及售中产品咨询、订单下单

用户接入过程中,通过机器人完成用户接待、产品咨询、自助下单、自助查询发货状态等业务办理;人工服务过程中,坐席助手自动提取用户关键信息,自动推荐高匹配度回答,实时支撑人工坐席工作,实现高效回复用户、大幅减轻坐席工作压力;会话分析可对用户与机器人/人工服务过程数据,进行语义分析,了解用户关注点,进而反哺业务,形成全链路业务闭环。

3)售后产品使用咨询、订单关联问题处理

用户接入过程,通过机器人接待,机器人智能识别用户联系方式、下单产品、下单数量等多种类型信息,自助完成产品咨询、订单使用问题咨询、订单开票、订单退换货等业务办理。

2. 制造业

从家电、3C产品到大型设备制造商,都开始寻找机会使用对话式AI产品。在制造业,通过机器人自助服务用户咨询、辅助工程师进行排障,能大幅提升人工效率。

1)售后服务场景

通过对话式AI产品与用户进行交互,服务于售后用户的咨询,对于安装/维修等复杂售后场景,机器人可自动收集信息生成工单,工单完结后可由外呼机器人进行满意度回访,形成客户服务的完整闭环。

2)内部知识管理场景

知识专业性高,数据结构不统一,企业没有有效的积累和管理方式;一线服务工程师日常工作过程中缺少辅助工具,大量的产品及零部件,需要多系统查询,查询分散,排障流程长,效率低。通过对话AI产品辅助工程师工作,进行产品参数查询、故障排查,可大幅提升工程师工作效率。

3. 医疗业

1)挂号预约助手

智能机器人,在预约挂号时,提供导航、导医、咨询等服务。通过机器人的引导,协助患者便利地完成挂号,改善就医体验,提高医疗服务质量。

2)患者随访

在高血压、糖尿病等慢性病随访管理中,通过将随访问题转化为机器人的多轮对话,通过外呼机器人可批量电话触达患者,完成患者患病信息的收集,并形成可视化报表,极大地降低医生工作量。

4. 人力资源管理

1)HR共享服务中心

随着员工群体年轻化的趋势,人力部门的定位需要从支撑员工服务转型为赋能业务团队。HR共享服务中心结合人工智能和大数据,让机器人代替HR随时随地接待员工咨询,通过简单、成本低廉的接入方式,让共享服务中心快速拥有HR机器人,快速、智能地完成员工、HR和数据之间的连结,变革HR共享服务中心的传统服务方式。

2)候选人沟通及面试通知

对于大型企业而言,由于员工规模大及流动性强,员工需求巨大,在招聘旺季时,可能每月需对接数千乃至上万的候选人,每个候选人存在多轮面试沟通,HR面临巨大压力。通过机器人外呼对候选进行面试预约、面试提醒、基础信息(到岗时间、期望薪资等)沟通、面试结果通知等,可大幅降低HR工作压力,让有限的人员投入到更高效的场景。

5. 政务

1)12345政务热线智能化场景

在国家大力推进“一号通办”、多业务服务集结到12345热线的现状下,对于政务服务部门来说,一方面实时接待压力直线上升,另一方面服务满意度的保障压力也大幅提升。

  • 通过呼入机器人帮助工作人员解答咨询类问题,有效缓解20%-30%的服务压力
  • 复杂问题人工解决过程中,由坐席助手根据对话内容,智能查找政策细则和办事流程,帮助政务服务人员快速进行问题解答
  • 会话质检根据对话内容,对服务态度、服务敬语、敏感词、语速等服务质量的指标进行全面检测,提升精细化管理能力
  • 复杂工单流转完结后,可由外呼机器人对市民进行外呼回访,保证市民问题真正被解决

2)公安反诈场景

2020年,全国公安机关共破获电信网络诈骗案件32.2万起,抓获犯罪嫌疑人36.1万名,打掉涉“两卡”违法犯罪团伙1.1万个,封堵涉诈域名网址160万个,劝阻870万名群众免于被骗,累计挽回损失1876亿元。截至2021年11月,共破获电信网络诈骗案件37万余起,抓获违法犯罪嫌疑人54.9万余名,打掉涉“两卡”违法犯罪团伙3.9万个,查处违法犯罪嫌疑人42万名,共紧急拦截涉案资金3265亿元,避免2337万名群众受骗。

为保证群众权益,国家通过省市县三级反诈中心建设,刑侦局下设反诈中心,进行电信诈骗的宣传、预警、打击和研判。但由于面向的市民群众众多,重复进行宣传及预警,对于警方来说,压力巨大。

通过智能反诈宣传和智能反诈预警机器人,可实现实时触达,高效完成宣传和预警,大幅减轻基层警务人员的压力。

6. 银行与金融业

金融行业已成为智能语音落地众多场景中发展最为迅速的领域之一,也是未来智能语音商业落地重要方向之一。究其原因,智能语音直接解决金融行业痛点,应用价值大,客户付费意愿强,因此取得快速发展。

  • 全渠道的智能客服,通过语音识别,自然语言理解、语音识别和知识图谱等技术部分替代人工客服,降本增效。
  • 智能外呼:营销获客上,可用于长尾用户营销、理财营销、贷款营销;风险控制上,可用于贷款信息核实、逾期催收、异常账户提醒;运营管理上,可应用于满意度调查、工单回访。
  • 合规风控上,可通过内容质检、话术分析进行话务质检,以及通过投诉分析、质检评分、运维监控进行业务质检。