誓做客服机器人里的大疆 意能通ALL IN自研智能语音引擎

　　客服机器人市场,在客户的争夺上已经进入白热化,尤其是中大型客户的争夺已经全面进入价格战模式。处于行业第一梯队的意能通面对现状,却胸有成竹。因为在他们看来,属于他们的时代才刚刚开始。

　　据笔者观察,国内客服机器人行业发展非常快,快到甚至有些变态。客服机器人产品是从2017年底开始,随着人工智能应用的爆发,大批量进入市场,之后迅速跃过成长期、成熟期,直接进入爆发期。这一点从百度投放的数据可以证明,国内像灵声、百应、硅基这些客服机器人规模以上企业,百度竞价推广的时间都是10个月左右,并且关键词“客服机器人”的推广价格,也在这段时间由几块钱迅速上涨到40多块钱。市场竞争之激烈令这个新兴行业的发展显现出舍本逐末的态势。

　　不过造成这一现状的根本原因却是市场对客服机器人产品的刚性需求。由于客服人员招人难、培训成本高、流动性大,不易管理,而客服机器人可以全天24小时工作,还能通过实时数据反馈不断学习,企业有足够的动力用客服机器人取代一部分人工客服。

　　并且根据最新的调查数据显示,中国大约有500万全职客服,以年平均工资6万计算,再加上硬件设备和基础设施,整体规模约4000亿人民币。按照40-50%的替代比例,并排除场地、设备等基础设施以及甲方预算缩减,大概会有200-300亿规模留给客服机器人公司。面对如此大的蛋糕,市面上短期内出现近百家客服机器人公司就不难理解了,并且智能语音开放平台还提供了看似成熟的解决方案,让这个行业的门槛变得貌似非常低,所以行业整体上才呈现出大干快上的发展节奏。

　　其实做好客服机器人的门槛相当高。仅就语音识别来说,虽然智能语音开放平台,比如科大讯飞、百度、阿里、腾讯这些,都提供了解决方案,并且准确率都很高,但这个准确率都是在手机里面测试的结果,技术人士应该清楚,手机声音采样一般是16K Hz以上,双麦克风采集,语音质量非常高,所以才可以达到95%以上普通话识别准确率。但是在电话场景里采集的音频通常是8K Hz的,音频质量较差,所以直接调用开放平台的语音识别接口,准确率就会急剧下降,效果就不会太理想。因此,要做好客服机器人的语音识别率,就应该对语音识别(ASR)的算法进行深入的研究,针对8KHz在语音识别算法上做出针对性的参数调整,才能建立优秀的电话语音识别引擎,没有这些作为基础,就不会有让客户满意的语音识别率,更别妄想打造一个优秀的客服机器人产品。

　　成立于15年的意能通,刚刚完成2450万A轮融资,被估值2亿。旗下核心产品——小意机器人,就没有采用任何一个智能语音开放平台的方案,而是全情投入自研语音识别引擎,耗费巨资,从底层去解决电话语音识别准确率的问题。还自研了自然语言处理引擎,并把两个引擎进行了深度整合,实现语义库与语音识别引擎同步训练,在语音上就能进行适应和纠错,无需先做语音识别转文字,再做语义理解,避免了准确率经过逐级传递最后导致非常差的现象,让小意机器人智能语音识别准确率达到业内领先水平。

　　意能通能达到如此成就与其创始人刘雨松博士的理念密不可分,在15年意能通创立之初,就计划将其打造成客服机器人行业的大疆。笃信技术,崇尚创新能力,坚韧不拔,用具备在全球都领先的核心竞争力,为客户提供最优秀的客户体验,获得市场的尊重,这即是刘雨松博士对大疆成功的总结,也是意能通最信奉的价值观。

　　在践行价值观的路上,刘雨松博士带领几十人的技术团队,创新性的判断只有大批量高质量的电话语音数据,对自研的算法模型进行针对性训练,才能打造出最好的客服机器人,由此,他们夜以继日,全年无休的采集了长达数万小时的电话语音数据,在结果未明的情况下,一丝不苟的进行标注和训练。如今,这些数据已成为小意机器人横行市场的硬核武器,让小意机器人迅速占领了行业技术的制高点,建立了牢固的技术壁垒,让竞争对手望尘莫及,为小意机器人成为行业领军企业铺平了道路。

　　也正是看到了这些技术优势,多个行业近百家头部企业都成为了意能通的客户,比如中国电信、中国联通、人保财险、同程旅游等等。为了更好的服务这些客户,意能通为他们提供了完全私有云部署和离线部署方案,完美解决了客户对数据遗失、盗取的顾虑,并且到目前为止,意能通也是行业内唯一一家可以提供此方案的企业。同时在私有化部署上,意能通现在可以做到一个CPU 10并发,每个并发在一秒钟之内可以得到回复,双CPU共32核的话,极限可以做到500个并发,相对于现在市面上包括讯飞做到的大概一个核两三个并发,形成了强大的竞争优势。

　　刘雨松博士领导的意能通团队,以技术创新作为企业发展的源动力,取得了客户的尊重。随着这次融资的成功,势必让意能通开始更大范围的进入客户视野,可以说属于意能通的时代已经到来。我们也非常希望看到,在以意能通为代表的技术驱动型企业的引领下,客服机器人行业能真正进入技术引领的时代,促使行业的发展回到正常轨迹。

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