毫無(wú)疑問(wèn)，聊天機器人如今已經(jīng)成為繼移動(dòng)應用之后最熱門(mén)的話(huà)題之一。Google、Facebook、微軟、Amazon等眾多科技巨頭紛紛涉水聊天機器人領(lǐng)域。
今天給大家介紹的是新加坡公司Active.ai，它創(chuàng )辦于2016年，主要為B端開(kāi)發(fā)智能虛擬助手，即聊天機器人chatbot，主要服務(wù)對象有如銀行，基金等金融服務(wù)機構，大型商戶(hù)等。借由Active.ai提供的技術(shù)，消費者可與銀行或商家的虛擬客服進(jìn)行溝通對話(huà)實(shí)現管理財務(wù)、購物或商業(yè)交易等功能。該服務(wù)可以整合到多種對話(huà)平臺上，如短信、Line、WhatsApp等常用聊天軟件端、商戶(hù)客服端（畫(huà)面類(lèi)似淘寶客服，不過(guò)后臺不再是真人）。
舉個(gè)例子，如果銀行使用了Active AI的聊天機器人，銀行客戶(hù)就可以在A(yíng)PP中直接查看最近的交易記錄，向他人轉賬以及提升信用卡額度等。公司的這款聊天機器人不像Siri或者Alexa，它只需要掌握和銀行服務(wù)相關(guān)的知識即可，進(jìn)而同時(shí)結合前端與后端程序回答用戶(hù)提出的各類(lèi)問(wèn)題。
用戶(hù)同使用了該項技術(shù)服務(wù)的銀行進(jìn)行短信溝通
從用戶(hù)的角度來(lái)看，他們可以實(shí)時(shí)管理賬戶(hù)、享受反饋、資訊產(chǎn)品和資訊，所有行為均可以通過(guò)與AI交談或者輸入文本實(shí)現。從B端企業(yè)的角度來(lái)看，他們的AI具有無(wú)縫銜接的學(xué)習能力，可以全天候即時(shí)與前端用戶(hù)交互，解決用戶(hù)的疑問(wèn)和需求。
Active.ai的工作原理仍是基于NLP（自然語(yǔ)言處理）為書(shū)面或口頭用語(yǔ)設定特定語(yǔ)義，再模仿人類(lèi)進(jìn)行決策，提取一小部分信息來(lái)回答問(wèn)題。
業(yè)內人士普遍認為，chatbot能夠采用深度學(xué)習方法，接入海量數據，來(lái)預測問(wèn)題進(jìn)而對寬泛的主題做出快速響應，以能夠及時(shí)提出相關(guān)問(wèn)題。理想狀態(tài)是，用戶(hù)不會(huì )發(fā)現與他們交談的并不是真人。
要實(shí)現上述功能最大的挑戰之一就是擁有大量的足夠優(yōu)質(zhì)的數據。只有掌握足夠多的數據，讓其可以通過(guò)深度學(xué)習，不斷完善交流功能，為了實(shí)現這一目標，必須通過(guò)盡可能多的方式來(lái)積累數據，某種程度上這也依賴(lài)于更多的用戶(hù)不但使用。進(jìn)而不斷調整和修正，以使得交互體驗更加擬人化，chatbot能更好地理解、預測語(yǔ)言與場(chǎng)景化詞匯。
事實(shí)上，類(lèi)似Active.ai這樣的B2B領(lǐng)域聊天機器人很有可能會(huì )復制目前已經(jīng)存在的B2B軟件領(lǐng)域的商業(yè)模式。對于B2B聊天機器人而言，未來(lái)類(lèi)SaaS式的免費增值模式可能會(huì )成為它最可行的商業(yè)模式：根據B端用戶(hù)購買(mǎi)的增值服務(wù)的不同，所能使用到的聊天機器人的功能也是不同的。
據市場(chǎng)調研公司Forrester發(fā)布的數據，在2016年，SaaS和基于云的商業(yè)應用服務(wù)的營(yíng)收有望達到328億美元。因此可以想象，B2B聊天機器人市場(chǎng)的營(yíng)收應該也不會(huì )低。而之前的數據顯示Facebook messenger上已有超過(guò)30000個(gè)chatbot，歐洲各銀行的客戶(hù)業(yè)務(wù)平均有30%由chatbot自動(dòng)完成，amazon echo銷(xiāo)量已突破千萬(wàn)臺，這些數據證明對話(huà)式交互是很有可能逐漸成為未來(lái)諸多服務(wù)的標配的。
Active AI的創(chuàng )建團隊都具有銀行業(yè)務(wù)和金融科技方面的經(jīng)驗，也曾創(chuàng )辦過(guò)專(zhuān)注于移動(dòng)銀行業(yè)務(wù)和支付的公司。此前該公司曾獲得來(lái)自IDG Ventures India和Kalaari Capital的300萬(wàn)美元風(fēng)險投資。
