電話小機(jī)器人都有哪些品牌好(小機(jī)器人什么牌子好用)

調(diào)研 | 李喆 彭晨

撰寫(xiě) | 彭晨

客服由于應(yīng)用邊界清晰，而且有明確盈利模式，已經(jīng)成為AI商業(yè)化最前沿的領(lǐng)域。小i機(jī)器人從AI起步，位列國(guó)內(nèi)智能客服企業(yè)第一方陣。

小i機(jī)器人成立于2001年，最初定位于C端聊天機(jī)器人（國(guó)際上通用的說(shuō)法為VPA，即個(gè)人虛擬助理），在2004年與MSN合作，巔峰時(shí)個(gè)人用戶(hù)曾達(dá)到8000萬(wàn)人次。

由于2C屬性明顯的VPA一直沒(méi)有明確商業(yè)模式，2006年，小i機(jī)器人開(kāi)始為政府部門(mén)提供電話小機(jī)器人都有哪些品牌好了第一個(gè)在線的智能客服機(jī)器人，2009年，小i機(jī)器人進(jìn)行全面重大戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，在原有技術(shù)以及產(chǎn)品基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)向2B業(yè)務(wù)，為政府、企業(yè)提供智能客服產(chǎn)品。

值得注意的是，自2010年起，蘋(píng)果Siri、微軟Cortana、亞馬遜Echo相繼進(jìn)入需要大量資源投入的VPA領(lǐng)域，更加使得該領(lǐng)域成為巨頭的戰(zhàn)場(chǎng)，創(chuàng)業(yè)公司難以立足。

轉(zhuǎn)型之后，小i機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)上的巨大突破。截至今日，已經(jīng)為國(guó)內(nèi)近千家企業(yè)及政府提供智能客服機(jī)器人，客戶(hù)包括交通銀行、招商銀行、建設(shè)銀行、浦發(fā)銀行等大型金融機(jī)構(gòu)，三大電信運(yùn)營(yíng)商，以及華為、小米、東方航空、通用汽車(chē)等。

小i機(jī)器人CEO朱頻頻在訪談中表示，在財(cái)報(bào)公布前，數(shù)據(jù)還不能透露，但非常樂(lè)觀。

而隨著AI技術(shù)的完善以及在各領(lǐng)域應(yīng)用的加深，小i機(jī)器人業(yè)務(wù)也在進(jìn)行調(diào)整，在智能客服之外，將目光放到更廣闊領(lǐng)域，定位于提供“AI+行業(yè)”解決方案，進(jìn)入到智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧金融、智能辦公、智慧生活、智能制造等領(lǐng)域，在AI商業(yè)化上走的更遠(yuǎn)。

以智能客服為起點(diǎn)，深入不同場(chǎng)景，提供AI+行業(yè)解決方案

小i機(jī)器人在2006年開(kāi)始提供智能客服產(chǎn)品，主要面向金融機(jī)構(gòu)及運(yùn)營(yíng)商客戶(hù)，提供定制化的服務(wù)。

隨著市場(chǎng)對(duì)AI接受度不斷提高，以及小i機(jī)器人自身能力加強(qiáng)， 2015年開(kāi)始輸出智能客服解決方案，通過(guò)將產(chǎn)品體系打造成松耦合的模塊，小i的產(chǎn)品能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域客戶(hù)需求，客群擴(kuò)大到IT能力有限的企業(yè)。

在此之后，小i機(jī)器人又開(kāi)始將AI能力輸出到其他行業(yè)，已有實(shí)踐包括“AI+智能客服”、“AI+智慧城市”、“AI+智慧金融”、“AI+智能生活”、“AI+智能辦公”、“AI+智慧醫(yī)療”、“AI+智能制造”。

當(dāng)前，“AI+智能客服”仍然是小i機(jī)器人主要收入來(lái)源，同時(shí)未來(lái)也仍是重點(diǎn)發(fā)展業(yè)務(wù)，并作為進(jìn)入其他智能行業(yè)的入口。

面向中大型客戶(hù)，客單價(jià)有望逐步提升

中大型客戶(hù)是小i機(jī)器人的核心客群。在三大重點(diǎn)業(yè)務(wù)中，面向中大型企業(yè)客戶(hù)的企業(yè)級(jí)智能服務(wù)機(jī)器人收入占比持續(xù)提升， 2016年上升為93%，是營(yíng)收增長(zhǎng)的核心動(dòng)力。

而2013年推出面向中小企業(yè)客戶(hù)的云服務(wù)平臺(tái)，營(yíng)收占比從去年的12%下跌為2%，并出現(xiàn)絕對(duì)值的下降，由此可見(jiàn)，中小企業(yè)類(lèi)客戶(hù)不再是小i重點(diǎn)服務(wù)對(duì)象。

對(duì)大中型客戶(hù)，小i機(jī)器人有兩種銷(xiāo)售方式。

第一種，既銷(xiāo)售產(chǎn)品又提供服務(wù)，兩者分別收取費(fèi)用。這種方式主要面向有強(qiáng)大IT能力的企業(yè)，在交付完產(chǎn)品后，小i機(jī)器人還提供實(shí)施部署、二次開(kāi)發(fā)、知識(shí)模型建設(shè)在內(nèi)的服務(wù)，并按照服務(wù)量收費(fèi)。

第二種，不銷(xiāo)售產(chǎn)品只提供服務(wù)，最終收取服務(wù)費(fèi)。這種方式主要面向缺乏IT能力的企業(yè)，收費(fèi)方式靈活，可以按周期性付費(fèi)，按交互量付費(fèi)，按解決問(wèn)題數(shù)量付費(fèi)，按效果付費(fèi)。

其中，服務(wù)的價(jià)格取決于客戶(hù)需要的場(chǎng)景，客戶(hù)需要的場(chǎng)景越多，結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，收取的服務(wù)費(fèi)用越多。

隨著小i機(jī)器人能夠提供的場(chǎng)景越來(lái)越多，客戶(hù)客單價(jià)也不斷提升。

2016年，小i前5大客戶(hù)中，除了貴陽(yáng)政府貢獻(xiàn)2800萬(wàn)大單之外，第2大客戶(hù)貢獻(xiàn)260萬(wàn)，占營(yíng)收3.1%。而據(jù)朱頻頻在訪談中表示，2017年，客戶(hù)中單價(jià)過(guò)千萬(wàn)的有好幾家。

未來(lái)小i機(jī)器人客單價(jià)水平有望持續(xù)提高。

以數(shù)據(jù)能力為依托，爭(zhēng)取行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有利位置

AI進(jìn)入不同行業(yè)的核心是解決應(yīng)用場(chǎng)景問(wèn)題，找到既能產(chǎn)品化，又有價(jià)值的場(chǎng)景，而這個(gè)過(guò)程需要大量客戶(hù)經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間投入。

小i機(jī)器人在各個(gè)行業(yè)的AI服務(wù)架構(gòu)與其智能客服架構(gòu)一脈相承，都是基于底層的知識(shí)模型和自然語(yǔ)言處理引擎，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手難以模仿。

而在數(shù)據(jù)積累上，小i已經(jīng)服務(wù)過(guò)大量企業(yè)客戶(hù)，尤其是在智能客服領(lǐng)域，已經(jīng)形成一套工具和系統(tǒng)，可以快速進(jìn)入全新領(lǐng)域。

此外，雖然原始數(shù)據(jù)留在客戶(hù)手里，但與每家客戶(hù)合作后，小i都能獲得業(yè)務(wù)知識(shí)與行業(yè)知識(shí)的積累，無(wú)形中也加快了小i在行業(yè)內(nèi)發(fā)展速度，處在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有利位置。

通過(guò)合作伙伴，快速切入新興行業(yè)

銷(xiāo)售方式上，小i機(jī)器人過(guò)去以直銷(xiāo)為主，近兩年開(kāi)始主推開(kāi)放式合作，通過(guò)合作伙伴進(jìn)入行業(yè)客戶(hù)。

小i機(jī)器人合作伙伴主要是行業(yè)綜合解決方案提供商，這類(lèi)服務(wù)商深耕政府、醫(yī)院、制造業(yè)等領(lǐng)域，有完整解決方案和強(qiáng)大客戶(hù)資源，但大多缺乏AI能力，小i機(jī)器人為其提供AI能力，雙方存在巨大的合作空間。

此外，目前小i機(jī)器人已服務(wù)近千家客戶(hù)，能適應(yīng)客戶(hù)內(nèi)部各種操作系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件，擁有與合作伙伴快速對(duì)接能力。

未來(lái)營(yíng)收增速仍有較大成長(zhǎng)空間

2014年、2016年，小i機(jī)器人營(yíng)收實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)，其中，2014年200%以上增速來(lái)自于大型企業(yè)客戶(hù)智能客服訂單量快速增長(zhǎng)；而2016年90%增速很大一部分來(lái)自貴陽(yáng)政府大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目2800萬(wàn)大單。

快速增長(zhǎng)源于客戶(hù)對(duì)AI接受度不斷提高，而小i機(jī)器人開(kāi)放式合作戰(zhàn)略也推動(dòng)其在新行業(yè)的拓展。

隨著 “AI+行業(yè)”戰(zhàn)略不斷推進(jìn)，小i機(jī)器人將面對(duì)一個(gè)持續(xù)增長(zhǎng)的市場(chǎng)，未來(lái)仍有較大成長(zhǎng)空間。

評(píng)價(jià)模型：未來(lái)行業(yè)地位穩(wěn)固，在客群和獲客上有較大優(yōu)勢(shì)

根據(jù)愛(ài)分析SaaS行業(yè)評(píng)價(jià)模型，小i機(jī)器人在客群和獲客方面都占據(jù)優(yōu)勢(shì)，不存在明顯短板。

技術(shù)上（決定公司在未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)中所處位置）：自2001年，小i就開(kāi)始提供智能對(duì)話服務(wù)，目前在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)上有較強(qiáng)技術(shù)積累，同時(shí)已經(jīng)服務(wù)大量大型銀行、運(yùn)營(yíng)商、政府客戶(hù)，客單價(jià)最高達(dá)數(shù)千萬(wàn)，行業(yè)地位穩(wěn)固。

產(chǎn)品上（決定產(chǎn)品規(guī)?；瘡?fù)制能力）：由于以項(xiàng)目制方式提供服務(wù)，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘡?fù)制，但公司在服務(wù)大量客戶(hù)過(guò)程中積累起一套客戶(hù)IT系統(tǒng)對(duì)接、知識(shí)庫(kù)搭建解決方案，中大型企業(yè)客戶(hù)實(shí)施周期大概1-2月，屬于較快水平。

客群上（決定客單價(jià)）：公司面向中大型客戶(hù)，客單價(jià)在百萬(wàn)級(jí)別，隨著公司服務(wù)行業(yè)及應(yīng)用場(chǎng)景不斷完善，未來(lái)客群將不斷擴(kuò)大，單價(jià)有望持續(xù)提升。

獲客上（決定獲客成本）：公司有較強(qiáng)AI能力，而傳統(tǒng)的解決方案服務(wù)商有大量?jī)?yōu)質(zhì)客戶(hù)資源，雙方存在巨大合作空間，公司借助這類(lèi)合作伙伴，能夠迅速進(jìn)入新客戶(hù)。

場(chǎng)景上（決定持續(xù)收費(fèi)能力）：公司以項(xiàng)目制方式為客戶(hù)提供服務(wù)，在項(xiàng)目完成后，后續(xù)收費(fèi)主要來(lái)自對(duì)客戶(hù)的持續(xù)服務(wù)，隨著公司業(yè)務(wù)場(chǎng)景的豐富以及客戶(hù)服務(wù)需求的持續(xù)存在，公司有持續(xù)收費(fèi)能力。

近期，愛(ài)分析對(duì)小i機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO朱頻頻進(jìn)行訪談，他闡述了小i業(yè)務(wù)模式、客群定位以及未來(lái)戰(zhàn)略，現(xiàn)將部分內(nèi)容進(jìn)行分享。

愛(ài)分析：小i機(jī)器人內(nèi)部如何對(duì)產(chǎn)品線進(jìn)行劃分？

朱頻頻：一些公開(kāi)資料會(huì)將電話小機(jī)器人都有哪些品牌好我們的業(yè)務(wù)描述為三個(gè)方面：面向大型企業(yè)客戶(hù)的企業(yè)級(jí)智能服務(wù)機(jī)器人，面向中小型客戶(hù)的智能機(jī)器人云服務(wù)平臺(tái)，還有智能硬件機(jī)器人。這是按照智能客服面向的不同領(lǐng)域來(lái)劃分。

但隨著小i機(jī)器人業(yè)務(wù)發(fā)展，我們的解決方案不再只是面向客服，還可以應(yīng)用在更廣闊的商業(yè)領(lǐng)域。

所以，小i機(jī)器人的業(yè)務(wù)劃分是按照AI在不同行業(yè)應(yīng)用，除了最核心的AI+客服，還有AI+智慧醫(yī)療、AI+智慧城市、AI+智慧金融、AI+智慧生活、AI+智能辦公、AI+智能制造等。

愛(ài)分析：小i會(huì)提供在線客服系統(tǒng)嗎？

朱頻頻：在線客服系統(tǒng)概念比較寬泛，提供在線客服的人也很多，準(zhǔn)確的說(shuō)我們只提供智能機(jī)器人產(chǎn)品。

大中型客戶(hù)內(nèi)部IT都有自己的規(guī)劃，60-70%的情況是只采購(gòu)我們的核心產(chǎn)品和服務(wù)，我們只需要做好部署、二次開(kāi)發(fā)。

因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)品已經(jīng)相當(dāng)稱(chēng)成熟，對(duì)于任何系統(tǒng)都可以快速對(duì)接起來(lái)，包括現(xiàn)在的任何一種在線人工客服系統(tǒng)，我們現(xiàn)在有大幾百家客戶(hù)，他們內(nèi)部的系統(tǒng)包括眾多操作系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件我們都能適應(yīng)。

如果部分客戶(hù)希望整套在線客服解決方案，我們可以和我們的合作伙伴共同做這件事情。

愛(ài)分析：大型客戶(hù)的實(shí)施周期需要多長(zhǎng)時(shí)間？

朱頻頻：我們最早的銀行項(xiàng)目，從開(kāi)始到上線大概是一個(gè)半月，這個(gè)過(guò)程一是收集已有常見(jiàn)問(wèn)題，二是從他們的文檔中抽取新問(wèn)題，上線之后再經(jīng)過(guò)大概兩個(gè)月測(cè)試才正式對(duì)外發(fā)布，一共是三個(gè)半月時(shí)間。

現(xiàn)在做一家客戶(hù)，基本都是做到一定程度先上，然后在過(guò)程當(dāng)中根據(jù)用戶(hù)需求不斷改進(jìn)，一般1-2個(gè)月可以上線。當(dāng)然不同客戶(hù)對(duì)場(chǎng)景要求，具體時(shí)間也不相同。

這1-2個(gè)月是針對(duì)大中型客戶(hù)，其中一般牽涉到部署、實(shí)施過(guò)程，但是用標(biāo)準(zhǔn)云平臺(tái)的話，全部基于FAQ，一般幾天時(shí)間就可以搞定。

愛(ài)分析：中大型客戶(hù)是如何收費(fèi)？

朱頻頻：大概兩種類(lèi)型，一種類(lèi)型是賣(mài)產(chǎn)品和服務(wù)，更多的適合大型銀行這樣的客戶(hù)，根據(jù)他的需要提供產(chǎn)品，比如負(fù)載、引擎數(shù)、渠道數(shù)量、知識(shí)數(shù)量，并制定產(chǎn)品價(jià)格。

銷(xiāo)售產(chǎn)品后，接下來(lái)就是提供服務(wù)，我們會(huì)幫它實(shí)施部署、二次開(kāi)發(fā)，包括知識(shí)的建設(shè)，把整個(gè)產(chǎn)品部署到他們系統(tǒng)內(nèi)部去，后續(xù)還有一些維保費(fèi)用。也有些客戶(hù)會(huì)要求購(gòu)買(mǎi)我們的運(yùn)營(yíng)服務(wù)。

第二類(lèi)就是不賣(mài)產(chǎn)品了，只賣(mài)服務(wù)。因?yàn)檫@類(lèi)客戶(hù)其實(shí)沒(méi)有非常強(qiáng)的IT整合的能力，甚至他們可以接受云服務(wù)模式。這種時(shí)候我們收費(fèi)方式就比較靈活了，周期性的付費(fèi)，按交互量付費(fèi)，甚至還有些情況是按解決問(wèn)題的數(shù)量付費(fèi)，還有一兩家是按照最后的效果付費(fèi)。

愛(ài)分析：銀行客戶(hù)客單價(jià)一般是多少？

朱頻頻：大概是200-500萬(wàn)。一般產(chǎn)品報(bào)價(jià)200萬(wàn)左右，服務(wù)費(fèi)另算，這取決于客戶(hù)需要的場(chǎng)景。

如果是需要定制的FAQ（常見(jiàn)問(wèn)題解答），我們是一般按照FAQ條數(shù)收費(fèi)。另一種是按照?qǐng)鼍笆召M(fèi)，一個(gè)交互式場(chǎng)景大概幾萬(wàn)塊錢(qián)。

而在我們提供的云服務(wù)平臺(tái)里，客戶(hù)可以自主建設(shè)這種FAQ，我們只提供工具，條數(shù)簡(jiǎn)單的可以直接免費(fèi)做，但是要做商業(yè)用途的話就必須購(gòu)買(mǎi)服務(wù)才能做的好。

愛(ài)分析：AI+產(chǎn)業(yè)的模式下，同一行業(yè)內(nèi)的不同客戶(hù)之間的場(chǎng)景能通用嗎？

朱頻頻：產(chǎn)品本身不通用，但場(chǎng)景的模型在一定程度上可以復(fù)用，比如有些場(chǎng)景是關(guān)于營(yíng)銷(xiāo)的，有些場(chǎng)景是關(guān)于售后的，具體為客戶(hù)服務(wù)時(shí)每個(gè)場(chǎng)景里都還需要做定制的東西。

愛(ài)分析：會(huì)面臨客戶(hù)的哪些Upsell需求？

朱頻頻：在智能客服之外，我們還提供智能知識(shí)庫(kù)解決方案，不僅能方便客戶(hù)服務(wù)人員搜索想要的知識(shí)，還可以和企業(yè)內(nèi)部的培訓(xùn)、考核等業(yè)務(wù)打通。

另外，我們還在推出一個(gè)學(xué)習(xí)和分析類(lèi)產(chǎn)品，在我們開(kāi)拓一個(gè)客戶(hù)以后，會(huì)持續(xù)提供更多的服務(wù)。

還有一點(diǎn)非常重要，我們主要針對(duì)大中型客戶(hù)，他們有持續(xù)服務(wù)的需求，隨著人工智能能力不斷往企業(yè)內(nèi)部深化，我們從智能客服入手，也在不斷深入其他行業(yè)。

比如銀行向智慧銀行轉(zhuǎn)變，我們現(xiàn)在為銀行提供的服務(wù)包括AI+營(yíng)銷(xiāo)，AI+客服，AI+網(wǎng)點(diǎn)，AI+展示，AI+投顧，AI+風(fēng)控，這些我們都開(kāi)始在逐步深化，例如風(fēng)控中有一個(gè)非常重要的部分來(lái)自于相關(guān)信息查詢(xún)以及深入分析，這個(gè)過(guò)程需要自然語(yǔ)言處理，過(guò)去都是靠人工，現(xiàn)在可以自動(dòng)將里面重要的特征提取出來(lái)，取代人力勞動(dòng)。

愛(ài)分析：在向其他行業(yè)拓展過(guò)程中，是否會(huì)原有供應(yīng)商的挑戰(zhàn)？

朱頻頻：我們并不是要去替代原有的供應(yīng)商，大多數(shù)情況下，我們都是合作伙伴，因?yàn)樗麄兿肴プ?，但是并不是每家都有這個(gè)魄力和能力，所以有巨大的協(xié)作空間。

一般AI+產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過(guò)程中，我們都不是自己建立這個(gè)系統(tǒng)，而是和合作伙伴合作。

當(dāng)然也不排除供應(yīng)商自己做AI，這個(gè)不可避免，每個(gè)領(lǐng)域都不容易，有很多坑要去踩。

愛(ài)分析：還進(jìn)入到哪些新的場(chǎng)景？

朱頻頻：房地產(chǎn)，航空、養(yǎng)老、政府等等，行業(yè)非常的泛。

愛(ài)分析：從數(shù)據(jù)里學(xué)習(xí)知識(shí)，需要客戶(hù)提供哪些數(shù)據(jù)？

朱頻頻：有兩類(lèi)，一類(lèi)是原始的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如內(nèi)部的文檔、文件等，將這部分原始文檔變成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)總結(jié)，這個(gè)是非常核心的一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源。

第二類(lèi)是來(lái)自于在線人工客服過(guò)程中積累的問(wèn)答知識(shí)，也包括機(jī)器人的問(wèn)答知識(shí)。這類(lèi)數(shù)據(jù)價(jià)值相對(duì)比較低，但是數(shù)量會(huì)非常大，反應(yīng)了用戶(hù)可能會(huì)對(duì)哪些問(wèn)題有興趣，是迭代學(xué)習(xí)的過(guò)程。

愛(ài)分析：一般智能客服公司主要做語(yǔ)義部分,語(yǔ)音部分外包或者就不提供，小i兩塊都做是出于什么考慮？

朱頻頻：我們的語(yǔ)音識(shí)別引擎有我們自身的特點(diǎn)，主要在三個(gè)方面。

第一，是私有化，我們只提供私有化的語(yǔ)音互動(dòng)，因?yàn)楣性频恼Z(yǔ)音識(shí)別引擎，科大訊飛、百度、甚至阿里、騰訊都有，準(zhǔn)確率也相差無(wú)幾。

第二，語(yǔ)音識(shí)別引擎跟后面的自然語(yǔ)言處理引擎深度整合，可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義庫(kù)與語(yǔ)音識(shí)別引擎同步訓(xùn)練，大大提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

我們現(xiàn)在就是說(shuō)的開(kāi)放式語(yǔ)音云系統(tǒng)95%以上準(zhǔn)確率，一般都是在手機(jī)里面測(cè)試的結(jié)果，手機(jī)聲音采樣一般是16K Hz以上，雙麥克風(fēng)采集，語(yǔ)音質(zhì)量相當(dāng)不錯(cuò)，所以可以到95%以上普通話識(shí)別準(zhǔn)確率，但是在Call Center里面語(yǔ)音是8K Hz的，語(yǔ)音質(zhì)量差一半，準(zhǔn)確率就急劇下降。

如果先做語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)文字，再做語(yǔ)義理解，準(zhǔn)確率經(jīng)過(guò)逐級(jí)傳遞最后會(huì)非常差。這時(shí)候如果在語(yǔ)音上就進(jìn)行適應(yīng)和糾錯(cuò)，正確了就會(huì)高很多。

所以做呼叫中心語(yǔ)音機(jī)器人和做手機(jī)上的語(yǔ)音助手在技術(shù)理念上似乎差不多，但是在工程層面上的差別很大，最大的問(wèn)題就是電話質(zhì)量差，必須要將語(yǔ)音和語(yǔ)義深度整合在一起才能達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。

第三，高并發(fā)，我們現(xiàn)在可以做到一個(gè)CPU 10并發(fā)，每個(gè)并發(fā)在一秒鐘之內(nèi)可以得到回復(fù)，雙CPU共32核的話，極限大概可以做到500個(gè)并發(fā)。但是現(xiàn)在市面上包括訊飛做到的是大概一個(gè)核兩三個(gè)并發(fā)，這在私有部署是特別有用。

但是我們不排斥客戶(hù)在前端用其他語(yǔ)音識(shí)別引擎，我們整個(gè)產(chǎn)品和設(shè)計(jì)架構(gòu)中一個(gè)非常重要的理念就是松散耦合，包括前段全渠道處理，后面引擎部分都是這種方式，可以非常靈活，效率適應(yīng)性高很多。

愛(ài)分析：AI在應(yīng)用領(lǐng)域的延伸的難點(diǎn)主要在哪？

朱頻頻：重新開(kāi)始做的話難點(diǎn)很多，大概有三個(gè)方面，第一是技術(shù)積累；第二是通過(guò)對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的理解找到可以復(fù)制且有價(jià)值的產(chǎn)品；最后是數(shù)據(jù)的積累。

愛(ài)分析：智能客服這個(gè)行業(yè)核心是算法和數(shù)據(jù)，您覺(jué)得哪一塊最重要？

朱頻頻：兩者都重要，但數(shù)據(jù)更重要。

并不是說(shuō)算法不重要，算法當(dāng)然重要，但是門(mén)檻在逐漸的降低，更重要的是數(shù)據(jù)，我們說(shuō)的數(shù)據(jù)是一個(gè)廣泛的數(shù)據(jù)，包括知識(shí)體系，知識(shí)結(jié)構(gòu)，知識(shí)模型這一整套的東西。同樣重要的是去獲取數(shù)據(jù)，再用數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法，能夠把這個(gè)沉淀下去。

愛(ài)分析：公司產(chǎn)品化率大概能達(dá)到多少？

朱頻頻：最高的時(shí)候可以達(dá)到95%，平均一般是在百分之六七十。

愛(ài)分析：產(chǎn)品上線后運(yùn)營(yíng)這部分客單價(jià)大概是多少？

朱頻頻：正常維保是20%左右，但如果純賣(mài)服務(wù)的客戶(hù)，運(yùn)營(yíng)服務(wù)是50%左右，這一般是非銀行、非運(yùn)營(yíng)商、非航空類(lèi)客戶(hù)，本身IT能力不是特別強(qiáng)。

愛(ài)分析：如何看待不同行業(yè)內(nèi)同樣提供AI服務(wù)的公司？

朱頻頻：競(jìng)爭(zhēng)肯定會(huì)遇到，但是如果需要用到之前建立好的知識(shí)庫(kù)，基于這個(gè)知識(shí)庫(kù)做自然語(yǔ)言延伸的話，這是我們主要做的事情。

愛(ài)分析：今年上半年小i收入是去年同期的四倍，大幅增長(zhǎng)背后有哪些原因？

朱頻頻：首先，是外界需求變大，AI變火熱，但不管怎么說(shuō)，現(xiàn)在還是AI發(fā)展的初期，對(duì)一家專(zhuān)做AI的公司來(lái)說(shuō)，能夠賺錢(qián)是著實(shí)不易。

其次，我覺(jué)得能夠盈利的核心在于我們是基于產(chǎn)品在做AI，智能客服是我們收入最大的來(lái)源，以這個(gè)為中心向產(chǎn)業(yè)去延伸，機(jī)會(huì)巨大。

第三是底層的東西到外面有一個(gè)承接的過(guò)程，我要把能力輸出，得有大量的合作伙伴，我們以前主要是直銷(xiāo)，最近兩年主要是大量開(kāi)放式合作，更能把市場(chǎng)做大。

愛(ài)分析：現(xiàn)在主要有幾類(lèi)合作伙伴？

朱頻頻：主要就是行業(yè)的綜合解決方案提供商，比如說(shuō)專(zhuān)門(mén)提供政法、政府、稅務(wù)行業(yè)解決方案的服務(wù)商，他們的客戶(hù)關(guān)系維護(hù)的非常好，行業(yè)內(nèi)客戶(hù)以前的基礎(chǔ)系統(tǒng)都是他們建設(shè)。

和客服軟件公司也有合作，但是規(guī)模不大。

愛(ài)分析：智能客服可能會(huì)取代哪些簡(jiǎn)單重復(fù)的工作？

朱頻頻：舉個(gè)例子，電話客服大概分成三類(lèi)，電話咨詢(xún)服務(wù)，查詢(xún)服務(wù)，業(yè)務(wù)辦理服務(wù)（比如開(kāi)通信用卡）。 咨詢(xún)可以解決大部分問(wèn)題，查詢(xún)也可以完成大部分，辦理類(lèi)完成部分。

另外，電話還有不少外呼模式，網(wǎng)絡(luò)催收，信息確認(rèn)還有營(yíng)銷(xiāo)工作，部分也在自動(dòng)化完成?，F(xiàn)在已經(jīng)有很多外呼機(jī)器人在出現(xiàn)。

在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域主要通過(guò)Web的形式，這部分用戶(hù)大部分問(wèn)題都可以自助解決。

還有一個(gè)產(chǎn)品更嚇人，電話領(lǐng)域雖然說(shuō)現(xiàn)在有部分是在被機(jī)器所取代的，但是電話取代進(jìn)行的還是比較緩慢，我們還沒(méi)有看見(jiàn)大量的員工下崗；互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域不但沒(méi)減少反而會(huì)增多，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)是電話的一個(gè)延伸，價(jià)錢(qián)也比電話便宜，分流了不少電話客服的量。但是線下客服市場(chǎng)，大家會(huì)感到很恐慌。

我舉個(gè)例子，一個(gè)全國(guó)排名前三的股份制銀行，他們?nèi)珖?guó)是一共40家分行，每個(gè)分行大概有40個(gè)網(wǎng)點(diǎn)，然后每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)計(jì)劃分流5個(gè)柜員，然后用機(jī)器來(lái)取代，叫STM機(jī)，它可以辦理開(kāi)戶(hù)、銷(xiāo)戶(hù)、理財(cái)一些更復(fù)雜的業(yè)務(wù)。這樣的話，大概能夠取代一萬(wàn)人左右的工作。

愛(ài)分析：在國(guó)內(nèi)智能客服實(shí)際使用情況如何？

朱頻頻：智能客服最好的情況應(yīng)該是先由機(jī)器人接待，機(jī)器人回答不了再轉(zhuǎn)人工。

但因?yàn)殡娫捴悄芸头趪?guó)內(nèi)還處于早期，所以一般不大敢用，現(xiàn)在很多的做法是在特定范圍、特定的時(shí)間、特定客戶(hù)才會(huì)采用。

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