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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
