環(huán)信機器人4.0發(fā)布：三大平臺級更新+保險行業(yè)解決方案

2016年作為人工智能元年，環(huán)信機器人1.0版本呱呱落地。2017年作為人工智能的應(yīng)用元年，各行各業(yè)對于AI的認(rèn)知不斷提升，環(huán)信機器人2.0+3.0在諸如保險、證券、銀行、教育等行業(yè)迅速落地并爆發(fā)出驚人的生產(chǎn)力。2018年，隨著深度學(xué)習(xí)和NLP等AI技術(shù)算力的突飛猛進，AI賦能的企業(yè)級服務(wù)逐漸進入深水區(qū)，環(huán)信作為國內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)級軟件服務(wù)提供商，在歷經(jīng)數(shù)十個大版本的迭代更新、10000多家客戶的實際落地驗證，近日，在中科軟科技戰(zhàn)略投資環(huán)信簽約儀式現(xiàn)場，環(huán)信CEO劉俊彥正式宣布環(huán)信機器人4.0對外發(fā)布。

環(huán)信機器人4.0致力于為企業(yè)提供一套低成本可持續(xù)運營的客服機器人解決方案。4.0版本新推出了三大平臺級應(yīng)用(環(huán)信AIROOT運營平臺、環(huán)信AIROOT Pro訓(xùn)練師平臺、環(huán)信中文語義計算平臺)和保險行業(yè)智能機器人解決方案，一舉將AI在客服行業(yè)的傳統(tǒng)單點型產(chǎn)品全面升級為體系化整體解決方案。

一，環(huán)信AIROOT運營平臺

——面向客服團隊的簡單、智能、低成本可持續(xù)運營的客服機器人運營平臺

近年來業(yè)界推出了大量的智能機器人產(chǎn)品，主打智能客服領(lǐng)域。但是這類產(chǎn)品在客戶使用中要求運營人員學(xué)習(xí)語義規(guī)則語法、上手成本高、同時知識維護量巨大，維護效率畸低。導(dǎo)致大量客戶出現(xiàn)“買得起，用不起”的窘境。

環(huán)信AIROOT知識運營平臺是客服場景下，面向客服團隊使用的快速上手平臺。環(huán)信AIROOT知識運營平臺是針對客服機器人場景，基于環(huán)信多年在客服IT系統(tǒng)和客服工作鏈人工智能化的能力與服務(wù)經(jīng)驗積累，結(jié)合基于深度學(xué)習(xí)的核心算法能力平臺和海量行業(yè)數(shù)據(jù)，推出的全新一代客服機器人運營平臺，通過打造可快速上手的運營體系，建設(shè)快速落地的學(xué)習(xí)閉環(huán)。AIROOT提供了機器人運營環(huán)節(jié)所有涉及到的常用功能，包括：完整的服務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、運維支撐產(chǎn)品、服務(wù)運營產(chǎn)品、機器人知識庫、知識運營體系產(chǎn)品，使得平臺擁有業(yè)界領(lǐng)先的知識構(gòu)建、知識運營和服務(wù)交付能力，并且有效降低使用的難度與成本。

針對諸如100坐席+、日咨詢會話1萬+、知識點1000以上的大型客戶，環(huán)信AIROOT可以幫助企業(yè)實現(xiàn)1-2周完成知識構(gòu)建快速上線，并在后續(xù)的知識持續(xù)運營中實現(xiàn)“1天+1人+2小時”完成的運營工作量。保障廣大企業(yè)真正實現(xiàn)智能客服機器人的“買得起、用得起”的愿望。

二，環(huán)信AIROOT Pro 訓(xùn)練師平臺

——面向?qū)I(yè)知識訓(xùn)練師的專業(yè)、高效深度調(diào)優(yōu)的客服機器人運營平臺

大型企業(yè)復(fù)雜場景的機器人能力建設(shè)，通常需要針對特定場景進行深度定制開發(fā)。這通常包括知識工程師與甲方業(yè)務(wù)專家對業(yè)務(wù)流程和知識圖譜進行梳理、數(shù)據(jù)工程師做數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注工程師做數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法科學(xué)家和算法工程師對算法模型進行選擇評估和訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、軟件工程師進行模型上線發(fā)布、測試工程師和知識工程師進行效果評測、bad case標(biāo)注等。整個實施過程需要多工種配合，協(xié)同整合難度大，時間周期長，并且因為需要經(jīng)常動用機器人廠商的算法人員和工程人員，成本很高。

環(huán)信除了面向客服團隊提供簡單，低成本可持續(xù)運營的環(huán)信AIROOT運營平臺之外，還針對需要深度算法調(diào)優(yōu)和大規(guī)模知識建設(shè)的場景，同時推出了AIROOT Pro訓(xùn)練師平臺。AIROOT Pro通過完整專業(yè)的算法優(yōu)化調(diào)優(yōu)平臺，全面打通從“數(shù)據(jù)清洗”數(shù)據(jù)標(biāo)注””模型訓(xùn)練””效果評測””用戶反饋”的完整學(xué)習(xí)閉環(huán)，使得能力調(diào)優(yōu)環(huán)節(jié)中的大批量數(shù)據(jù)生產(chǎn)、訓(xùn)練以及模型迭代成為可能。并利用環(huán)信中文語義計算平臺提供的AI能力，全面提升調(diào)優(yōu)過程中的工具智能化程度，有效降低成本。尤為重要的是，AIROOT Pro面向企業(yè)內(nèi)部經(jīng)過培訓(xùn)的專職知識訓(xùn)練師，無需AI算法和軟件工程背景，即可獨立完成全流程閉環(huán)，極大程度的降低了對專業(yè)AI算法人員的依賴，使得AI在行業(yè)應(yīng)用中大規(guī)模低成本落地變得可能。

AIROOT Pro訓(xùn)練師平臺完整學(xué)習(xí)閉環(huán)

經(jīng)實際落地評測，在無需機器人廠商的算法人員、軟件工程師、數(shù)據(jù)工程師參與的情況下，基于AIROOT Pro的訓(xùn)練相較于普通算法平臺的能力調(diào)優(yōu)整體效率提升30%以上，客服機器人知識建設(shè)周期整體縮短20%。

三，環(huán)信中文語義計算平臺

——面向開發(fā)者的自然語言處理(NLP)的能力開放平臺

當(dāng)前業(yè)內(nèi)已經(jīng)有不少客服機器人產(chǎn)品，通常為針對客服場景的封閉式AI應(yīng)用，開放度不夠，不能滿足大型企業(yè)對核心能力自主可控、需要自行開發(fā)擴展的需求，不能滿足經(jīng)過訓(xùn)練調(diào)優(yōu)的模型在企業(yè)跨部門跨應(yīng)用共享重用的需求，也不能滿足客服機器人系統(tǒng)長期積累產(chǎn)生的知識圖譜在客服系統(tǒng)之外，被企業(yè)的各個部門共享重用的需求。而Google、BAT等推出的通用AI語義計算能力平臺雖然有豐富的基礎(chǔ)算法能力開放，但用于垂直行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用級別算法能力不足，比如缺乏在客服領(lǐng)域經(jīng)常用到的語義相似度計算，意圖分類，情感分析等，同時這些模型往往沒有針對特定垂直行業(yè)場景進行pre-training，這導(dǎo)致了廣大開發(fā)者實際應(yīng)用過程中，經(jīng)常出現(xiàn)需要使用某一具體能力時，依然需要重復(fù)造輪子，并且需要自行收集行業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的窘境。

環(huán)信中文語義計算平臺是環(huán)信機器人推出的針對開發(fā)者的自然語言處理(NLP)的能力開放平臺。環(huán)信中文語義計算平臺在經(jīng)過了近三年的核心算法能力提升和迭代后，在開放NLP基礎(chǔ)算法能力的同時，也完整開放了在NLP領(lǐng)域經(jīng)常使用的應(yīng)用級別算法能力諸如：糾錯、情感分析、意圖識別、語義相似度計算等，幫助開發(fā)者們在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用環(huán)節(jié)具有更強的能力，快速應(yīng)用落地在更多價值場景。

環(huán)信中文語義計算平臺4.0結(jié)構(gòu)示意圖

同時，環(huán)信中文語義計算平臺4.0對算法進行了全面升級。環(huán)信中文語義計算平臺使用了最先進深度學(xué)習(xí)算法來理解用戶的語義。傳統(tǒng)的語義理解技術(shù)大致可以分為兩大類：基于規(guī)則的技術(shù)和基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)?；谝?guī)則的系統(tǒng)需要領(lǐng)域?qū)＜胰斯た偨Y(jié)出大量的規(guī)則，但是編寫規(guī)則非常困難。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的方法一般由數(shù)據(jù)來驅(qū)動，不需要同時理解業(yè)務(wù)知識和技術(shù)的專家來手寫規(guī)則，而只需要理解業(yè)務(wù)的人來標(biāo)注數(shù)據(jù)。但是為了達到較好的效果，還需要算法工程師根據(jù)業(yè)務(wù)特點提取很多業(yè)務(wù)的特征。此外在語義理解任務(wù)上傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法有很長的pipeline，如分詞，糾錯，拼音轉(zhuǎn)文字，句法分析等，每一個步驟都會引入錯誤，這些錯誤會逐漸累積疊加，到了最終的系統(tǒng)錯誤率就非常高了。環(huán)信中文語義計算平臺4.0不僅引入了最先進的深度學(xué)習(xí)算法，并且針對深度學(xué)習(xí)要求更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注成本較高的問題，同時引入遷移學(xué)習(xí)，通過詞向量和句向量的無監(jiān)督學(xué)習(xí)，使得深度學(xué)習(xí)在少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下也能達到很好的效果。

自主學(xué)習(xí)-問答優(yōu)化：通過聚類機器人沒有應(yīng)答好的問題，提示管理員維護合并到現(xiàn)有知識規(guī)則庫，以提高機器人在以后應(yīng)答中的匹配率和準(zhǔn)確性。

經(jīng)實際落地評測，環(huán)信中文語義計算平臺的基于深度學(xué)習(xí)的意圖分類算法在多個測試集上達到了95%準(zhǔn)確率的業(yè)界領(lǐng)先水平，語義相似度計算到達了93%準(zhǔn)確率的業(yè)界領(lǐng)先水平。

四，環(huán)信機器人保險行業(yè)AI解決方案

——垂直行業(yè)解決方案代表生產(chǎn)力

經(jīng)過近三年的迭代發(fā)展，環(huán)信機器人已經(jīng)在保險、證券、教育、物流、銀行、電信運營商、航空等領(lǐng)域樹立了一批標(biāo)桿客戶，包括新東方、泰康在線、中意人壽、中信證券、長江證券、天津農(nóng)商行、南京銀行、中通快遞、廈門航空等。

環(huán)信一直秉承著AI必須通過行業(yè)解決方案落地幫助企業(yè)提能增效解決實際業(yè)務(wù)問題來體現(xiàn)生產(chǎn)力。基于環(huán)信在保險領(lǐng)域的深入積累，環(huán)信率先發(fā)布了環(huán)信機器人保險行業(yè)解決方案。環(huán)信機器人保險行業(yè)解決方案致力于為保險行業(yè)提供開箱可用的AI能力，針對壽險、財險保險智能客服、智能IVR、產(chǎn)品推薦、代理人支持等領(lǐng)域的提供了全套綜合智能化保險解決方案。以環(huán)信機器人保險行業(yè)解決方案中的壽險機器人為例，環(huán)信的壽險機器人在業(yè)界領(lǐng)先的算法和工程能力基礎(chǔ)上，還預(yù)裝了全套壽險服務(wù)知識圖譜，涵蓋了從保險百科到理賠核保的數(shù)百個服務(wù)場景下的數(shù)千條知識圖譜，并與業(yè)內(nèi)主流保險核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)預(yù)集成打通，真正做到了開箱可用的行業(yè)AI能力。

保險行業(yè)由于其對客戶終身價值持續(xù)挖掘的需要，以及保險產(chǎn)品漫長的服務(wù)周期，屬于典型的“服務(wù)導(dǎo)向性”業(yè)務(wù)。環(huán)信機器人保險行業(yè)解決方案將對企業(yè)如何降低在周期內(nèi)的服務(wù)成本支出，以及如何有效的面向客戶的新保險需求做出及時跟進，有效進行二次需求挖潛等方面產(chǎn)生重要的價值意義，是保險科技領(lǐng)域的AI賦能產(chǎn)業(yè)的有效實踐。

今年，環(huán)信將繼續(xù)拓展在銀行、證券、運營商、航空、教育、物流等領(lǐng)域的規(guī)模化AI落地復(fù)制，加速樹立行業(yè)領(lǐng)域的燈塔客戶，進一步深化行業(yè)整體AI解決方案。

客戶服務(wù)作為現(xiàn)代企業(yè)和消費者溝通的核心環(huán)節(jié)，年產(chǎn)業(yè)規(guī)模達5000億元。由于其勞動力密集，知識領(lǐng)域相對收斂重復(fù)，并且行業(yè)里有海量數(shù)據(jù)積累等特點，客服行業(yè)正成為人工智能升級改造特定產(chǎn)業(yè)，提高效率，降低人力成本的一個大規(guī)模落地標(biāo)桿行業(yè)。“工欲善其事，必先利其器“，環(huán)信機器人——智能讓商業(yè)更美好，將是客戶服務(wù)行業(yè)實現(xiàn)人工智能升級的利器。

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