產(chǎn)品概述：對話(huà)機器人是以智能對話(huà)系統為核心，應用于客服/營(yíng)銷(xiāo)/企業(yè)信息服務(wù)等多方場(chǎng)景的產(chǎn)品。對話(huà)機器人以文本、語(yǔ)音和多模態(tài)的產(chǎn)品形式，輔助或替代人工對話(huà)，賦能對話(huà)全流程以實(shí)現降本增效。

　　行業(yè)分析：對話(huà)機器人賽道從2015年開(kāi)始快速升溫，在2018年融資事件數量達到峰值，而后進(jìn)入平穩發(fā)展階段。2020年對話(huà)機器人行業(yè)市場(chǎng)規模為27.1億元，預計在2025年將達到98.5億元。從行業(yè)競爭格局來(lái)看，參與企業(yè)類(lèi)型豐富，廠(chǎng)商以語(yǔ)音能力、語(yǔ)義能力、平臺能力、標準化產(chǎn)品、垂類(lèi)場(chǎng)景的策略切入市場(chǎng)，在發(fā)展中策略又趨于融合。

　　應用領(lǐng)域：本報告將對話(huà)機器人的下游行業(yè)劃分為金融、運營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)和其他（以企業(yè)信息服務(wù)為主）五大子行業(yè)，其中金融行業(yè)是對話(huà)機器人應用規模最大的領(lǐng)域。另外，艾瑞在本篇報告中給出選型指導，需求企業(yè)可從交付經(jīng)驗、產(chǎn)品性能、產(chǎn)品指標、產(chǎn)品迭代及產(chǎn)品價(jià)格五個(gè)維度考量評估對話(huà)機器人廠(chǎng)商及產(chǎn)品。

　　發(fā)展洞察：從供給側視角來(lái)看，追求規模化定制能力、AI技術(shù)突破和新業(yè)務(wù)增長(cháng)點(diǎn)是目前行業(yè)內對話(huà)機器人廠(chǎng)商核心追求的三大商業(yè)目標；從需求側視角來(lái)看，企業(yè)自研動(dòng)因明顯，但在開(kāi)發(fā)過(guò)程或遇阻礙；從人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展視角來(lái)看，數據安全、數據隱私問(wèn)題需AI廠(chǎng)商重點(diǎn)關(guān)注。

　　智能對話(huà)系統是可通過(guò)語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言理解、機器學(xué)習等人工智能技術(shù)，使機器理解人類(lèi)語(yǔ)言并與人類(lèi)進(jìn)行有效溝通，進(jìn)而根據對人類(lèi)語(yǔ)言中的意圖進(jìn)行理解并執行相應任務(wù)或做出回答的系統。本報告研究范疇聚焦于智能對話(huà)系統在對話(huà)機器人chatbot的產(chǎn)品應用，集中研究對話(huà)機器人chatbot的核心技術(shù)、產(chǎn)品研發(fā)流程、產(chǎn)品應用場(chǎng)景、市場(chǎng)規模及競爭格局、客戶(hù)選型要素、市場(chǎng)發(fā)展態(tài)勢等，為讀者帶來(lái)行業(yè)認知與行業(yè)思考。

　　對話(huà)機器人產(chǎn)品形式

　　文本機器人是對話(huà)機器人最初的產(chǎn)品形態(tài)，應用于在線(xiàn)客服領(lǐng)域，輔助或替代人工進(jìn)行多接入渠道的在線(xiàn)接待；而后結合智能語(yǔ)音技術(shù)，對話(huà)機器人孵化出語(yǔ)音機器人產(chǎn)品形式，輔助替代真人接聽(tīng)和撥打電話(huà)；多模態(tài)數字人則是繼語(yǔ)音機器人之后的再一次產(chǎn)品形式升級。在文字和語(yǔ)音基礎上，融合計算機視覺(jué)和多模態(tài)模型等技術(shù)，加入虛擬人形態(tài)，使人與機器的交互更加自然真實(shí)。

　　在多渠道接入客戶(hù)需求后，對話(huà)機器人會(huì )通過(guò)智能調度進(jìn)行優(yōu)化派單。對于簡(jiǎn)單問(wèn)題，在理解客戶(hù)意圖后，對話(huà)機器人可通過(guò)知識庫實(shí)現答案匹配并輸出檢索答案，替代人工對話(huà)以減輕人力客服壓力；對于仍需要人工解決的復雜個(gè)性化問(wèn)題，對話(huà)機器人可幫助人工客服自動(dòng)記錄客戶(hù)問(wèn)題，智能填入工單，提供話(huà)術(shù)推薦、關(guān)鍵信息檢索等坐席輔助功能。另外，對話(huà)機器人可進(jìn)行運營(yíng)數據的監控分析與對話(huà)流程的智能質(zhì)檢，為服務(wù)的量化管理提供支撐。

　　受益于人工智能的技術(shù)突破和產(chǎn)品落地，對話(huà)機器人賽道從2015年開(kāi)始快速升溫，在2018年融資事件數量達到峰值，單年融資事件達53起，而后進(jìn)入平穩發(fā)展階段，年融資事件數量在30起左右。從投融資輪次來(lái)看，早期企業(yè)投融資事件（B輪及以前）最為活躍，共計146起，占比高達72.6%。基于對話(huà)機器人賽道的多年累積發(fā)展，現已逐步跑出在語(yǔ)音語(yǔ)義等各細分領(lǐng)域見(jiàn)長(cháng)的成熟企業(yè)。

　　對話(huà)機器人可精準解決人工服務(wù)現存痛點(diǎn):1）人力工作時(shí)長(cháng)有限，對話(huà)機器人可設置24小時(shí)在線(xiàn)，不間斷地進(jìn)行客服應答及業(yè)務(wù)處理。人工渠道運營(yíng)管理難度大，而對話(huà)機器人可實(shí)現全渠道接入，支持同一知識庫對接，無(wú)需在多個(gè)接入渠道中來(lái)回切換；2）用戶(hù)咨詢(xún)量波動(dòng)在高峰時(shí)期人力不足會(huì )導致服務(wù)體驗波動(dòng)，對話(huà)機器人可快速解決重復性問(wèn)題，并根據業(yè)務(wù)流程，引導用戶(hù)理清復雜、模糊問(wèn)題，給予用戶(hù)直接清晰的問(wèn)題回復；3）數據留存量低且價(jià)值難以被有效利用，對話(huà)機器人可對語(yǔ)音文本對話(huà)數據進(jìn)行智能分析與質(zhì)檢，幫助企業(yè)深度挖掘數據價(jià)值。

　　在對話(huà)機器人“擬人化”的實(shí)現中，機器學(xué)習是現階段實(shí)現人工智能的主要手段。深度學(xué)習是機器學(xué)習的分支，是基于建立和模擬人腦進(jìn)行分析的特殊機器學(xué)習模式，在2012年進(jìn)入研究的爆發(fā)期。相對于傳統機器學(xué)習以數據為經(jīng)驗來(lái)驅動(dòng)計算機模擬人類(lèi)的經(jīng)驗決策行為不同，深度學(xué)習通過(guò)模擬人類(lèi)的神經(jīng)元結構來(lái)達成數據的處理和結果產(chǎn)出，能處理更為復雜的各類(lèi)數據進(jìn)行決策。如今深度學(xué)習以自動(dòng)提取特征、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構、端到端學(xué)習等優(yōu)勢，成為當下最熱門(mén)的算法架構。

　　對話(huà)機器人行業(yè)基礎數據服務(wù)主要涉及語(yǔ)音識別數據、語(yǔ)音合成數據與自然語(yǔ)言理解數據的采集與標注，應用于方言及外語(yǔ)種識別、多輪問(wèn)答等場(chǎng)景。目前，對話(huà)機器人廠(chǎng)商在上下文理解、多輪對話(huà)、情緒識別、模糊語(yǔ)義識別、意圖判斷、多語(yǔ)種識別等方面研發(fā)訴求強，從而對跨語(yǔ)言語(yǔ)音識別、語(yǔ)音合成算法能力和語(yǔ)義理解的復合數據標注等技術(shù)趨勢已產(chǎn)生強烈需求。

　　對話(huà)機器人行業(yè)在2019年市場(chǎng)規模為14.0億元，2020年市場(chǎng)規模為27.1億元，預計在2025年將達到98.5億元。從增長(cháng)曲線(xiàn)來(lái)看，對話(huà)機器人行業(yè)的市場(chǎng)規模在近幾年會(huì )有較快增長(cháng)，在達到一定體量后步入穩定增長(cháng)，2019-2025年CAGR=39%。

　　為提高項目開(kāi)發(fā)效率，對話(huà)機器人廠(chǎng)商在沉淀足夠項目經(jīng)驗、業(yè)務(wù)邏輯與AI技術(shù)后可通過(guò)搭建對話(huà)機器人工廠(chǎng)以加強規模化定制能力、減輕產(chǎn)品方案的定制壓力。在對話(huà)機器人工廠(chǎng)，客戶(hù)可基于自身產(chǎn)品需求，通過(guò)零/低代碼可視化操作，快速自主搭建對話(huà)機器人產(chǎn)品，并在后續運維中實(shí)現數據與知識庫的自我優(yōu)化完善。從供給側來(lái)說(shuō)，對話(huà)機器人工廠(chǎng)可極大減少廠(chǎng)商的定制開(kāi)發(fā)成本與后續運維投入；從需求側來(lái)說(shuō)，客戶(hù)可基于需求特點(diǎn)與業(yè)務(wù)邏輯自主搭建，使產(chǎn)品更貼合自身想法。因此，對話(huà)機器人工廠(chǎng)可從供需兩側優(yōu)化產(chǎn)品流程，為目前對話(huà)機器人廠(chǎng)商的主要選擇策略。

　　情感作為信息交互的重要通道，成為對話(huà)機器人廠(chǎng)商拉高產(chǎn)品價(jià)值的落腳點(diǎn)。因其不同種族年齡性別的表達特異性、高質(zhì)量樣本數據需求性、情感標注主觀(guān)性的特點(diǎn)在對話(huà)機器人領(lǐng)域中高筑應用門(mén)檻。如今情感智能仍處于發(fā)展初期階段，當前的對話(huà)機器人可理解和應對“有限”的情感，以多層語(yǔ)義分析為主。未來(lái)將進(jìn)一步整合來(lái)自視覺(jué)、語(yǔ)音等多模態(tài)信息，利用上下文理解與數據經(jīng)驗積累，充分理解、記憶、預測和應對客戶(hù)的情緒。而在達到情感應用、情感表達等“真正擬人化”的情緒交互方面仍然有待發(fā)展。

　　順應人工智能、5G、虛擬現實(shí)等新技術(shù)融合發(fā)展的浪潮，對話(huà)機器人可融合語(yǔ)義、語(yǔ)音、視覺(jué)等多種AI技術(shù)升級為多模態(tài)數字人。多模態(tài)數字人按照交互與否可分為內容播報型與對話(huà)交互型：內容播報型數字人多應用于A(yíng)I虛擬主播、AI虛擬講解員和AI虛擬偶像領(lǐng)域；對話(huà)交互型多應用于客服咨詢(xún)、業(yè)務(wù)辦理及培訓招聘等場(chǎng)景，在原本文本和語(yǔ)音的產(chǎn)品形式下加入高度擬人化的虛擬形象，通過(guò)雙向多模態(tài)交互優(yōu)化用戶(hù)體驗。此外，對話(huà)機器人還可進(jìn)一步與RPA技術(shù)結合，化身為企業(yè)數字員工，加載于人事、財務(wù)、辦公等企業(yè)內部場(chǎng)景，幫助企業(yè)降低成本、提高效率，可拓寬領(lǐng)域豐富，價(jià)值空間廣闊。

　　基于艾瑞對中游對話(huà)機器人廠(chǎng)商及下游企業(yè)的深度調研，在選擇對話(huà)機器人產(chǎn)品時(shí)，企業(yè)可基于自身需求與企業(yè)情況，從以下維度去選擇評估對話(huà)機器人廠(chǎng)商及其產(chǎn)品。

　　本報告將對話(huà)機器人產(chǎn)品的應用行業(yè)分為金融、運營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)和其他（主要包括企業(yè)內部信息服務(wù)等應用場(chǎng)景）。從市場(chǎng)規模來(lái)看，金融行業(yè)是對話(huà)機器人產(chǎn)品應用落地最快的領(lǐng)域，2020年金融領(lǐng)域對話(huà)機器人市場(chǎng)規模達到8.66億元，占比32%；從業(yè)務(wù)增長(cháng)性來(lái)看，政務(wù)領(lǐng)域及其他（企業(yè)數字員工）領(lǐng)域在2021-2025五年CAGR超過(guò)20%，對話(huà)機器人產(chǎn)品滲透率有望持續提升。

　　在對話(huà)機器人的解決方案中，金融領(lǐng)域可劃分為銀行、保險和證券三大板塊。與金融領(lǐng)域的AI投入分配情況相符，銀行亦為對話(huà)機器人產(chǎn)品應用的主要需求方，產(chǎn)品應用以外購為主，且降本增效明顯，未來(lái)采購趨勢總體向好；其次需求方為保險企業(yè)，對話(huà)機器人可提供智能問(wèn)答、智能營(yíng)銷(xiāo)、智能質(zhì)檢、智能外呼、智能招聘、智能培訓等功能；證券業(yè)目前在對話(huà)機器人方面需求度較低，可將其用于智能問(wèn)答、智能投研、用戶(hù)畫(huà)像分析等領(lǐng)域。

　　運營(yíng)商可基于對話(huà)機器人產(chǎn)品升級內部客服系統，由淺到深可分為智能IVR導航、基于多輪對話(huà)的語(yǔ)音問(wèn)答和回訪(fǎng)通知、智能營(yíng)銷(xiāo)和整體化方案四大滲透階段。如今全國三大運營(yíng)商已全部啟動(dòng)內部客服系統的智能化改造，但目前多數省份仍處于智能IVR改造階段，在后續營(yíng)銷(xiāo)功能和整體化方案的應用上還有待進(jìn)一步發(fā)展。基于運營(yíng)商采購集成龐雜、底層架構林立和體制受限等問(wèn)題，即使擁有資金支持和研究院技術(shù)背景，運營(yíng)商在自研產(chǎn)品的發(fā)展道路上仍然阻礙重重，目前運營(yíng)商更傾向采購外部企業(yè)產(chǎn)品。另外，作為數字化轉型基石，運營(yíng)商也會(huì )基于自身龐大銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò )作為渠道方集成眾多廠(chǎng)商合作賦能，為政企客戶(hù)提供對話(huà)機器人產(chǎn)品解決方案。

　　對話(huà)機器人可基于大數據分析、用戶(hù)畫(huà)像、智能推薦等功能生成營(yíng)銷(xiāo)話(huà)術(shù)，實(shí)現個(gè)性化推薦與精準營(yíng)銷(xiāo)，提升咨詢(xún)留聯(lián)、鏈接點(diǎn)擊、產(chǎn)品下單等轉化率，并持續做好后期營(yíng)銷(xiāo)、提升產(chǎn)品復購頻率。從行業(yè)角度來(lái)看，電商、教育和醫療為該領(lǐng)域下的高頻應用行業(yè)：電商行業(yè)存在海量客服咨詢(xún)與營(yíng)銷(xiāo)推廣需求，目前已完成對話(huà)機器人產(chǎn)品應用的大量滲透；在教育行業(yè)的線(xiàn)上化和競爭白熱化的背景下，教培機構需要對話(huà)機器人產(chǎn)品對線(xiàn)上數據做轉換，實(shí)現品牌營(yíng)銷(xiāo)、拓客獲客與業(yè)務(wù)增長(cháng)。但在2021年廣告法和大環(huán)境調整的背景下，教培機構的需求強度與資金投放或會(huì )有所減弱；在醫療行業(yè)，基于民營(yíng)醫院和醫美機構對廣告投放及營(yíng)銷(xiāo)獲客的需求，對話(huà)機器人的需求使用在該領(lǐng)域也日趨旺盛。

　　受熱線(xiàn)整合和新冠疫情雙重推力，政務(wù)熱線(xiàn)價(jià)值空間不斷拉高。對話(huà)機器人可在政務(wù)熱線(xiàn)流程中提供智能IVR導航、智能問(wèn)答、智能外呼、坐席輔助、智能工單、運營(yíng)管理等功能。在政務(wù)熱線(xiàn)外，對話(huà)機器人在政務(wù)線(xiàn)上化、數字化、智能化的泛政務(wù)領(lǐng)域也有廣闊滲透空間，需從需求側梳理政務(wù)邏輯，供需雙方從實(shí)踐角度共同挖掘探索對話(huà)機器人的產(chǎn)品流程，在政務(wù)熱線(xiàn)智能化的基礎上實(shí)現一網(wǎng)通辦智能化、政務(wù)辦公智能化和政務(wù)監管智能化。

　　在企業(yè)內部，財務(wù)部、人事部、IT部等職能部門(mén)每日需處理大量重復、規則性的工作流程，對話(huà)機器人產(chǎn)品結合AI與RPA（機器人流程自動(dòng)化）技術(shù)，貼合企業(yè)內部業(yè)務(wù)需求，重塑優(yōu)化企業(yè)內部流程，可有效提升員工辦公效率，降低企業(yè)運營(yíng)成本。

　　從供給側來(lái)看，艾瑞認為：追求規模化定制能力、AI技術(shù)突破和新業(yè)務(wù)增長(cháng)點(diǎn)是目前行業(yè)內對話(huà)機器人廠(chǎng)商核心追求的三大商業(yè)目標。

　　從需求側來(lái)看，大型企業(yè)對于對話(huà)機器人產(chǎn)品的自研趨勢明顯。現階段，大型企業(yè)在自建AI應用時(shí)普遍會(huì )在底層架構或模型開(kāi)發(fā)等環(huán)節遇到阻礙；再加上部分企業(yè)或對AI項目的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗較薄弱，最終使產(chǎn)品的自研進(jìn)度和使用效果不及預期。基于成本效益及需求實(shí)現等考量，目前部分嘗試自研企業(yè)或會(huì )轉回外部采購模式。未來(lái)，隨著(zhù)企業(yè)智能化轉型的逐步成熟及人工智能產(chǎn)業(yè)應用開(kāi)發(fā)、算力、數據服務(wù)等基礎層資源的逐步完善，企業(yè)AI自研能力將得到有效提升。產(chǎn)業(yè)化發(fā)展表現領(lǐng)先的對話(huà)機器人產(chǎn)品或成為企業(yè)人工智能自研的首要試驗田。