竹间智能简仁贤:基于情感情绪计算的对话式AI,加速AI场景化应用 2018-5-27 竹间智能

竹间智能 | 2018-05-27

竹间智能CEO简仁贤先生于5月在台湾台南大学做了主题为“conversational economy, how we bring to the real world”的主题演讲,讲述了基于情感情绪计算打造的对话式AI交互,将如何实现AI+场景的快速突破,助力企业更精准的决策、更高效的运营。

竹间如何从0到1

随着conversational economy时代的到来,人工智能的应用迎来了井喷式爆发。从语音识别、人脸识别到无人驾驶都有了比较成熟的落地应用, 还有一个目前还未完全攻克的难点就是自然语言的理解。几十年以来,自然语言的应用一直是大家寻找的一个方向,要让机器理解人类的语言,还要面临很多挑战。

为了解决聊天机器人无法理解语义的问题,简仁贤先生将大部分的精力放在技术打磨上。在他看来,语义理解是基于上下文理解和记忆。再结合情感情绪分析,才能准确的识别用户的意图,做到真正的理解用户,达到更好的人机交互效果

当技术准备就绪之后,竹间才开始拓展自己的业务。现在,竹间已将对话机器人与银行、证券、保险、电商、loT等不同垂直行业深度融合,打造客服、导购、个人管家助理等多个场景,帮助众多企业通过人机对话中获取更多业务洞察。

人工智能如何落地

人工智能从来不缺算法。缺的是什么?训练数据。竹间的数据来自合作的客户,比如一家金融客户曾给竹间提供多达上百万条的录音内容做情绪标注,但不同的人标注出来的结果却大相径庭,为什么呢?因为场景不同,用户所传达出来的情绪信息是不一样的。

AI的应用需要场景。并且这个场景必须要有使用价值。结合使用环境和具体场景,才能打造出不仅符合用户使用习惯,也符合企业业务需求的产品,帮助企业更好、更高效的服务用户。

打磨场景比打磨技术更重要。没有场景的具体落地,再先进的技术,也很难发挥出全部价值。

数据: 基于场景的数据挖掘。在找准用户和了解用户的需求和习惯,才能创造出最大的价值。

算法: 将计算量、数据量、算法模型和深度学习的层次通过迭代提升精度和准确度,形成良性循环过程。

工程: AI应用落地,具有可实施性和可拓展性的工程能力是核心。

竹间为企业打造AI虚拟员工

竹间不是在发展AI技术,也不是在发展AI产品,竹间是在帮企业打造一个AI虚拟员工,他们在金融、电商、零售等行业,担任智能客服专员、AI导购、投资理财顾问等智能。他们不仅将真人从标准化、重复、机械、需大量知识记忆的工作中解决出来,更推出企业围绕“AI员工“打造全新的业务模式。

人机交互大脑

竹间独创的NLU(自然语言理解)+NLG(自然语言生成)+NLQ(自然语言查询)架构,实现了复杂语义的理解分析,以及对话机器人的自然语言回复。通过结合深度学习、语言学、强化学习等多种前沿技术,为不同垂直行业构建了专属的语义理解模型。通过可定制化的多轮对话、上下文记忆引擎和意图识别引擎,极大的提高了对话机器人处理产品导购等复杂任何的能力。

情感情绪理解

竹间独创的多模态情感情绪识别技术,结合22种文字情绪识别、人脸表情识别与语音情绪识别,对人的情感情绪状态进行综合判断,从而使对话机器人能人性化的调整对话策略,实现情感交互与反馈。

视觉

结合计算机视觉、深度学习等多种技术,竹间为AI员工打造了能主动识别用户的AI视觉。实现了对用户人脸表情情绪、人脸属性、服饰穿着、皮肤质量等数十种视觉元素的识别。结合视觉理解对话式AI,竹间实现了基于用户理解的主动式服务与导购。在线下零售与智能硬件中都有广泛的应用场景。

听觉

竹间利用深度学习技术构建了符合呼叫中心特点的语音识别与语音合成技术。结合语义理解与语音情绪识别。

竹间AI+企业级应用

竹间打造的对话式AI以语义理解为核心,依托情感计算、深度学习等前沿技术,打造懂情感、懂用户、懂企业的AI+行业技术解决方案。

竹间智能 x 长虹电视

竹间为长虹智能电视ChiQ Q5K搭载了智能硬件交互大脑,实现了智能家电控制、意图识别与语义纠错,并能通过多轮对话实现影音内容的推荐,真正实现流畅的智能电视交互体验。

竹间智能 x 招商银行

竹间为招行信用卡中心打造的智能查账机器人,通过自然语言人机交互的方式帮助用户从消费类别、消费金额和消费地点等多个纬度提供个性化的查询服务。从而提升用户账单查询效率和体验。

竹间智能 x 科沃斯、中移在线

竹间通过呼叫中心解决方案,为科沃斯及中移在线实现了智能语音质检、来电原因分析、客服质量预警等多种能力。

竹间智能 x 苏宁

竹间联合苏宁打造的一款虚拟AI购物助手Sue,能准确识别9种购物者情绪及22种人脸属性,并通过自然语言交互主动为消费者提供产品咨询与导购。

企业级AI未来已来。简仁贤先生表示,将继续推动对话机器人与垂直行业的深度融合,从客服、导购等场景延展至更多;另一方面,竹间也将探索对话机器人与情感情绪识别的创新型应用,比如智慧门店的产品推荐与导购。随着企业级AI+场景的不断创新、发展与完善,将会有更多的行业和企业从中收益。