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阿裏雲發布了一款機器人,曾經一天服務600萬用戶
今天(10月12日),雷鋒網在2017杭州•雲棲大會前線帶回報道,阿裏雲發布了一款智能會話客服機器人——「雲小蜜」。
據雷鋒網了解,這款客服機器人是之前「阿裏小蜜」的「對外開放版」,2015年年底,阿裏正式推出無線端多領域私人助理「阿裏小蜜」,這款被阿裏定義為「人工智能購物助理虛擬機器人」的產品,一直在阿裏集團之內進行服務。
根據阿裏給出的數據顯示:
2016年,雙十一當天小蜜接待谘詢用戶632萬,對話輪次達1845萬次;麵向商家的機器人產品為其覆蓋9大天貓店接待谘詢用戶100萬人,總計節省60%人力成本。2017年6.18期間,在小米、Nike、優衣庫等140多家店鋪內,由小蜜接待的消費者服務占比超過90%。
「阿裏小蜜」通過近兩年在阿裏業務體係內的不斷嚐試和摸索,已經形成了一套成熟的體係。此次發布的「雲小蜜」是阿裏小蜜係列產品首次向阿裏集團之外的開放和賦能,麵向企業、組織機構以及開發者推出的會話機器人。
阿裏新機器人「雲小蜜」
在雲棲大會上,阿裏方麵介紹,「雲小蜜」支持在不同的消息端上實現基於自然語言處理(NLP)的會話機器人,如網頁、APP及實體機器人等。
「雲小蜜」可以實現基於本體知識庫的知識谘詢和問答,同時結合多輪對話配置工具,也可以將業務集成到機器人會話中,如:訂單查詢、物流跟蹤、自助退貨機器人等。集大數據、自然語言處理(NLP)和機器學習(ML)能力於一身,基於海量的多行業領域、多語言知識庫,準確理解對話、進行自然的人機問答並且提供精準的業務分析報表。
和很多智能客服機器人一樣,阿裏的「雲小蜜」支持中文英文會話,可以7*24小時在線工作。
在整個關於「雲小蜜」的介紹中,雷鋒網看到比較有意思的是:這款智能客服機器人有36個預置的細分領域知識包,涵蓋公司采購、辦公行政、電商、綜合服務等,並且具備自主學習能力,在使用中機器人可以不斷進化自己的知識庫,從而是分析、判斷以及相應更加精準。
目前,已覆蓋阿裏巴巴生態圈二十餘個業務線,阿裏方麵的數據顯示,小蜜每天服務600w客戶,問題解決率達到95%。
在此次發布雲小蜜的雲棲現場,雷鋒網了解到,阿裏雲為小蜜提供了必要的開放接口。例如,在阿裏雲使用ECS、RDS等產品構建了電商服務的客戶,隻需要將智能客服能力集成到自己的電商APP或電商網站中,便可簡單快捷地使用該客服機器人。
“未來任何企業和商家都可以隨時基於自身數據,在雲端一鍵生成一個AI服務機器人,讓以問題為中心的客服升級為以用戶為中心的智能助理,實現從人力密集的本地唿叫中心到雲上智能+眾包服務的轉型”。
阿裏巴巴智能服務事業部資深總監趙昆在雲棲大會上表示。
Chatbot做客服的趨勢
2016年Q4,雷鋒網援引外媒一篇文章的內容記錄,研究機構Forrester發布了一項研究報告,內容顯示,未來5年,人類6%的工作崗位將被人工智能取代,而這其最容易被取代的工種就包括客服。
傳統的客戶服務行業是一個人力密集型的行業,拿電商客服來說,在特殊的活動日,比如阿裏本身的雙11期間,無論是對於阿裏直接對外的服務(消費者服務和商家服務)還是淘寶商家的服務都麵臨著當天服務量的巨大井噴,人力擴容成為每年阿裏以及商家巨大的挑戰。
而客服工作中大部分都可以利用技術來解決的,這也是近些年客服機器人行業漸漸有起色的原因之一,目前國內多數做Chatbot技術的廠商,多數都是把客服行業當做主戰場。
阿裏本身的電商屬性,對於這類Chatbot需求量巨大,所以之前早就在這方麵有所動作,包括此前雷鋒網報道過的螞蟻金服使用過的「小螞答」客服機器人。阿裏小蜜作為重要的機器人智能助理,此前為阿裏的諸多服務提供了「智能支持」。此次阿裏推出「雲小蜜」,可能是想將此前積累的技術和數據擴展到更多的行業中。
「雲小蜜」想「一統天下」還需要縱深
今天上午,阿裏巴巴人工智能實驗室發布了AliGenie 開放平台,這是阿裏將AliGenie累積的語音交互能力全麵開放給業內合作夥伴,建立與AI開發者與硬件廠商、線下服務商的產業鏈融合與合作。
這隻是此次雲棲大會上整體主題的一個縮影,由此可以看出,阿裏在開放、平台方麵還在持續不斷地發力。
從近兩年來的動作來看,交互+開放是這其中非常重要的一個支點。
目前來看,國內做智能客服機器人的初創公司也有不少,雖然在技術背景、財力、資源上都不能與阿裏相比,但在一些細節上還是會有一些優勢,從而形成與阿裏的競爭。
有客服機器人的創業者告訴雷鋒網:
此前「阿裏小蜜」來看,雖然平台很大、數據更多,但並不是說這些就能保證幫用戶解決更多的問題。在覆蓋麵和縱深兩個維度上,大平台往往隻能選擇前者,盡可能多的覆蓋平台上的品類,因此在縱深上自然就有所不足。隻是「看上去可以在短時間內解決大量的問題」,但每個客戶差異性不小,其實隻能完成一些簡單的任務。
由此看來,「雲小蜜」雖然是阿裏在客服平台上的一次對外發力,但是想做好,還要看在「縱深」下多少工夫才行。
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最後更新:2017-10-12 21:03:26
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