Bot Factory22
对话式AI平台
Bot Factory22
对话式AI平台
VCA智能客服
帮助企业实现在线服务的智能化人机协作系统,提高坐席服务的效率、降低人力开销及新人业务知识学习成本
企业助手
Emoti VEA是竹间智能专为企业用户打造的企业级机器人虚拟助理( VEA), 帮助员工在企业工作中减少琐碎的事务负担, 让每个员工都能拥有智能的个人助理
VPA语音助理
虚拟个人助理能够结合业务场景,快速填充能力,强大的机器人配置平台,各种场景及时运营。对话效果优秀,分发和决策出来的结果,让体验更加顺畅
竹间精灵
竹间精灵是搭建在BotFactory上,与之相伴成长的聊天机器人。竹间精灵可以在开放域的聊天场景中,予以用户富有温度的趣味应答,可以快速接入各种渠道,适应于IOT设备、对话机器人等不同场景。
技能平台
语音技能平台,技能能力填充迅速,一次对接获享50+技能,平台简单易用,不会编程也可配置技能,让语音助手能力得到快速补充。极大提升运营效率
多模态情感数字人
竹间通过文字、图像及语音的人机交互技术与竹间自主研发的“多模态情感识别模型”,助力虚拟形象成为能读懂、看懂、听懂、有记忆、自学习,真正理解人类语言与表情的“情感虚拟形象数字人”。
多模态人机交互
基于竹间智能的人机交互平台,结合图像、语音以及文字的情绪识别完成多模态人机交互。通过多模态的结合,达到听懂,读懂以及看懂的人机交互
语音平台
提供基于语音识别、语音合成、智能打断以及语音情绪侦测等智能语音服务,此平台旨在将客户的语音数据转为文本, 后续由智能机器人对话平台进行话术回复和信息采集, 为产品赋予真正能听会说、 听你懂你的能力。
AICC+22
解决方案平台
Emoti Mate 实时坐席助手
EmotiMate是集智能辅助、实时质检、智能陪练为一体,通过对全渠道数据深度解析,实现机器智能和人的智能的深度协同,从执行层、销售/服务管理层、运营管理层三个层面提供辅助工具,包括实时语音转写、流程导航、客户画像提取、话术推荐、实时质检等功能,帮助企业和员工实现高效率的客户服务和高转化率的销售
Emoti QI 实时质检
Emoti QI实时质检通过语音识别技术,将通话录音均转成文字,由机器人根据质检规则对录音进行质检,同时挖掘客户深层次需求,为客户提供个性化服务。基于竹间强大的AI能力为录音提供深层次的挖掘与分析,赋能坐席能力,销售分析,投诉预测,话术挖掘等数据分析能力。
Emoti Voice 语音机器人
竹间智能新一代语音机器人,集成了竹间自研的自然语言处理(NLP)算法与真人语音技术,基于多行业领域细分业务深耕沉淀,更理解业务,更了解客户,更具有智慧。
Emoti Coach 智能培训
基于竹间自研的NLP模型和语义质检模型,融质检和陪练一体,通过质检快速发现服务质量问题,并能根据质检结果,利用坐席画像和推荐系统,针对薄弱环节自动生成培训课程并进行课程推荐,大大提升培训效率,从而不断提升服务质量,实现员工快速上岗、促进员工持续进步。
智能营销
基于多种复合推荐策略以及基于deep-wide深度宽度网络的推荐模型,融合系统内外结构化和非结构化数据,根据用户数据和对话数据产生用户画像,充分勾勒出客户的特点和客户群体特征,配合语义理解和认知引擎,进行相关内容的推送。
用户画像
内置通过定期自动大数据标签挖掘形成的结构完整的标签系统,服务于搭建360°全景用户画像,不止于用户行为,更基于对话来不间断分析洞察用户的核心需求和潜在需求。通过数据分析,细化用户群体的特征偏好,发掘潜在用户,赋能业务拓展与自动化营销
智能推荐
使用一套标签体系,通过低成本运营建立用户与产品的关系,自动挖掘用户群体关系,物品关系,发掘潜在可推荐的用户群体;基于图谱的推荐,建立推荐网络,嵌入对话系统,实时预测画像触法推荐,提高时效。
Gemini22
知识工程平台
Gemini KG 知识图谱
GeminiKG是Gemini平台的知识图谱模块。可针对结构化或非结构化数据进行知识图谱构建和schema构建,并可进行schema管理以及端到端的知识图谱应用,包括但不限于智能搜索、文本分析、机器阅读理解、舆情监控、风险控制等
智能搜索
Gemini认知搜索基于自然语言处理、机器学习、知识图谱等人工智能技术对各类业务数据进行处理、分析,语义搜索保证搜索准确性的同时结合用户搜索意图和兴趣提供认知型的搜索服务
Gemini 舆情监控
帮助企业快速了解目标用户真实需求,监测异常舆论情况,并基于舆情结论,结合Gemini预测,进行“小步快跑”调整产品/营销发展策略,实现产品/营销的敏捷迭代,以更轻量级的投入,融入目标客群的期待范围。
Gemini 文本分析
Gemini文本分析是Gemini平台的文档处理应用。可通过强大的自然语言理解和知识挖掘能力并依靠长期的行业积累,实现对文档的自动解析、智能定位和知识抽取。并可针对文档进行智能问答、知识推理、文本审核、文本比对、文本查重等多种知识应用。实现将杂乱的文档信息转变为可维护的知识,为企业业务高效发展赋能。
Gemini 风控
Gemini风控产品结合竹间知识图谱和深度学习平台,能够本地化部署、快速的集成不同的数据源、灵活处理海量结构化及非结构化的异构数据,实现快速、有效的风控。基于图分析的风控引擎可以在结合传统风控规则的基础上,实现深度自动关联推理和可疑点发现,并自动发现新的风险模式。基于语义理解和深度学习的风险预警模型以及预测、估值模型,协助专家掌握数据中的异常点,有效评估资质和信用。
Gemini KM 智能知识库
智能化管理企业海量非结构化的文档和数据,让所有的知识可以用简单的自然语言即可查询、应用。以竹间自研的NLP和KG提供智能搜索和自动文档解析功能,完成企业用人力无法完成的业务
知识关联
自动识别重要信息,对于相关知识直接进行知识、文档关联,不仅保证知识可溯源,消除知识孤岛,而且通过知识内容分析及知识关系分析可进行知识洞察。知识关联后,上下游的知识联动起来,可以进行变更提醒。
知识管理
可以进行多种知识类型管理(文档、文章、流程、图谱等),多源汇聚,平台统一管理应用,权限分级,达到节省管理成本的效果。
智能采编
借助AI智能化技术,将文档中非结构化知识提取转化为结构化知识,极大地降低了知识采编成本。同时提供了一个简约但足够强大的在线文档编辑器用于采编流程,在提供基础文本操作的同时,可以在文档中插入脑图、在线视频、表格、公式等丰富功能。
智能审核
通过机器智能审核来提炼重要信息, 并进行拼写纠错、 语法纠错等检测, 不再依靠人工逐句审核, 减少人工审核的时间, 提高效率, 降低知识风险。
智能应用
通过对非结构化知识的转化、提取及加工,一键将知识发布到下游场景如智能对话系统、坐席辅助机器人、一线知识门户、搜索门户等,发挥知识效能
Gemini Studio
只需几分钟即可零代码创建一个低运营需求文本工作流。Gemini Studio是竹间自研的新一代文本工作流管理平台。可用直观方式设计繁琐、高难度的文本处理工作,对海量文档进行存储管理与应用,自动化提供建构图谱、认知搜索、智能问答、知识推理、文本审核、比对、查重等多种知识应用信息
认知+RPA
通过 Gemini Automation 平台,融合 RPA 与 AI +NLP,实现智能自动化企业。让数字人员工赋予更强的业务处理能力、解放人类的双手和宝贵资源
WFEA22
超级工作流自动化平台
WFEA22 超级工作流自动化平台
竹间智能研发的WFEA超级工作流自动化平台提供了一个完整的支持工作流开发、配置、运行、管理的应用系统解决方案。用户通过WorkflowStudio定义工作流,再通过Workflow Engine运行工作流。
Workflow Studio
WorkflowStudio是竹间智能WFEA超级工作流自动化平台的可视化流程定义工具, 用户可以通过拖拽方式与低代码编辑的操作高效实现可运行的工作流度
Workflow Engine
Workflow Engine是竹间智能WFEA超级工作流自动化平台的流程执行工具,用户在WorkflowStudio中定义的工作流可以在Work Engine中执行
Scorpio22
机器学习平台
NLP22
自然语言处理平台
AI+金融
构建真正AI一体化的技术能力平台,促进金融科技的进一步发展
AI+银行
推翻碎片化产品服务ALL-In-One 全生命周期解决方案
AI+保险
完成保险服务生态闭环,缔造新时代业务模式
AI+理财
成熟的客户经营和营销体系,实现业务转化,降低营销成本
AI+证券
打造一体化闭环管理模式,通过AI技术支撑和辅助多元化应用场景,重塑行业竞争力
AI+政务
助力政务实现全渠道服务智能化、一网通办智能化、服务热线智能化、政务监管智能化、内部协同智能化,携手迈入“智慧政务”时代
AI+医疗
赋能医疗行业实现智能化转型,全方位辅助科、教、研、医每个环节
AI+企业
让企业里的每一个员工解放重复劳力,专注于核心专业技能更高的工作
AI+IOT
更有温度的智能终端,开启便捷体验新模式
AI+制造
赋能制造业知识管理、售前咨询、售后服务等各业务场景,大幅提升企业管理效率
AI+教育
实时赋能课堂,开创智慧教学新模式
Avaya Total Solution
竹间智能与Avaya基于业界先进的技术和优势打造联合方案,为新一代联络中心提供智能化应用服务
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竹间智能简仁贤:表情识别准确率达81.57%,语义理解是主要商用落地场景
竹间智能 | 2017-08-12
目前,竹间智能主要业务集中在三个领域:① 金融、证券、保险等行业;② 电商、零售、快消行业;③ IOT。
随着移动终端普及、计算性能提升、网络素材不断丰富,情感识别这条赛道上已经涌现出大量的产品与公司,不过其中大都还只是单纯采用声音、文本、表情或者生理信号中的一种或者两种来做识别。而我们此前报道的初创公司竹间智能(Emotibot)则将文本、图像、声音结合,主攻多模态情感识别及计算,提升情感计算的准确度,希望拓展应用范围及场景。
过去一段时间,竹间对外宣传并不多。从36氪了解到的情况来看,竹间智能主要有两条产品线。一条是类脑对话机器人,包含了客服机器人、导购机器人、金融机器人、营销机器人、个人助理、品牌IP机器人等;一条是多模态情感识别系统,包括情绪识别分析系统、人脸表情识别系统、印象分析系统、广告效果分析系统、呼叫中心质检系统、课堂情绪分析系统等。目前已经对外公开的客户包括中国移动、唯品会等,包括几家银行在内的客户可能会在10月份对外公布。
现阶段,还很难实现通用的人工智能,语义理解方面也往往需要针对特定的领域训练。最初期,团队希望完成电影“Her”那样的场景,但在实际的运营中也发现目前行业可以实现的技术还达不到这样的效果,人工智能公司也必须要到行业里去应用,只有这样才能够拿到真实的用户的使用数据,对模型做精进、迭代。竹间表示,在获得真实的用户数据后,目前公司情绪情感模型已经做到了第四代了,意图引擎也重写了四次。
虽然同样是做人工智能的场景落地,尤其是基于语义理解的Chatbot落地,竹间智能(Emotibot)在过去一直强调情感识别的能力,认为核心竞争力在于自主研发的情感机器人(Emotional Robot)技术,其已初步具备了读懂、看懂和听懂的认知和理解能力,可以通过文本、图像、声音,精准识别用户情感;也能像人一样有长期和短期记忆,理解自然对话的主题和上下文,了解用户的真实意图和需求;同时可以根据人的不同情绪的变化来调整回话的策略,实现双向对等的人机交互,在自然对话中帮助用户处理问题和提出建议;并对用户喜好进行记忆,提供一对一的专属个性化服务。而以往缺少情感计算的人工智能产品,多停留在单句指令、机械问答的程度。
之所以一直强调情感识别的能力,CEO简仁贤告诉36氪,“ 过去十个月,公司花很多时间跟很多大型的客户做深度合作,提供最多的技术还是在语义理解、对话机器人的部分,但客户找到竹间都是冲着我们对情感情绪的理解而来的,他们想做到的不单是所谓的售后客服,而是想要做到人机交互、情绪情感识别、意图识别等技术的融合。”
目前竹间智能的系统,可以判断对话者情绪,并给予个性化回复,可以理解意图、语境,可以实现长期记忆,最终使得对话的内容和质量相对可控。举例来说,在电商场景中,用户有可能说“ 我货订了这么久,为什么还没收到”,使用竹间智能的服务,如果识别出用户的情绪是不满,就会先安抚用户,再帮用户查询物流,从而提升用户体验。
而在情感识别能力方面,竹间智能一直强调文本、图像、声音结合的多模态识别。团队表示,这是因为他们预测,“ 在未来2-3年,人机交互领域会成功的公司,一定是具有视觉、语音、文字三方面人机交互的能力。如果只是一个集成商,要把这三个技术集成是做不到的,即使做到,也是很碎片的。所以竹间智能是把三个交互融合在一体的,这样用户体验才是整体的。” 同时,从实际的运营来看,竹间智能的“ 很多合作伙伴,特别是大型的合作伙伴,通常都是要两项或三项都要,并且很多同时会要语音情绪和文字的部分”。
在人工智能领域,技术的领先性十分重要。主打情绪识别、情感计算的概念,竹间智能也在这方面进行了大量的研发工作。根据官方信息,目前已经可以识别22种文字情绪、9种表情、4种语言情感。其中,表情方面,在2017CVPR “in the First Affect-in-the-wild Challenge” 比赛上,竹间也赢得了冠军。此外,团队也曾使用香港中文大学发布的Expression in- the-Wild (ExpW) Dataset 数据库作为测试集,对比过竹间与Google表情识别技术。竹间智能告诉36氪,算法方面Google的情绪识别API与竹间都是采用了深度学习的框架,ExpW测试集包含 91793张人脸表情图 ,目前竹间可以识别9种情绪高于Google(4种);人脸识别检出率达到96.68%,高于Google (81.52% );表情识别的准确率达到81.57%,高于Google(70.84%)。
当前,全球范围内都少有人做多模态情感识别及计算,基本没有实际可用的多模态情感相关的数据,竹间智能通过自己制造的方式,积累这方面的数据,通过跨领域专家团队进行标记,打造了一个多模态情感数据库。竹间智能CEO简仁贤告诉36氪, 这方面公司累积了两年,有超过100万张精确标注过的人脸情绪图片。
目前,竹间智能组建了150人左右的团队,并在北京设立了办公室。
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