及时行乐|语音机器人是如何帮助金融机构获取AI“超能力”的?
作者:周建龙
导语:疫情过后 , 数字化运营成为了摆在所有金融机构面前的一道难题 。 非接触运营、人工成本的提升 , 都为新一代语音机器人的应用带来了广阔的土壤和巨大的需求 。 但是市场上对于语音机器人的运作原理和商业应用 , 可能依然存在疑惑 。 本文摘自“智能机器人:“新基建”落地案例解析”主题沙龙 , 通过度小满金融RPA产品业务部总经理周建龙的演讲 , 我们可以很清晰的了解语音机器人的前世今生 , 更重要的是 , 我们还可以了解到新一代机器人所拥有的超能力——决策森林和用户画像 , 并获知“人机”是如何协同的 。
一、语音机器人的发展历程
智能语音机器人这个产品 , 到现在为止大概经历了三代 。
第一代 , 以IVR(Interactive Voice Response , 即互动式语音应答)为主 , 大家过去都接到过银行的电话或者打客服电话 。 比如一句开场白之后 , 让你选:办业务按一或二 , 相当于第一代交互的机器人 , 按键式的 。
到了第二代 , 在2017年—2019年 , 这两三年的时间里面 , 由于深度学习算法快速的普及、发展 , 出现了实时的对话机器人 。 它在电话那边 , 客户可能感知不是特别明显 , 但是细听的话也能够听出来是机器人 。 大家经常接到一些电话 , 聊了几句发现这是机器人 。 一般这种机器人相对来说对话能力偏简单一些 , 一般聊几轮或者三十秒左右结束了 , 只做简单的任务 。
到现在为止 , 未来几年就是下一代机器人 , 过去更多的还是学习人的能力 , 到现在下一代机器人主要是在决策方面 。
一个机器人想工作 , 主要从三方面去学习人的能力 。
第一 , 话术 。 正常情况下 , 所有的机器人在任何一个场景用的话 , 首先要有人工、客服积累语料 , 正常的人跟用户对话过程中 , 看他怎么说的 。 不管客服、电销还是其他的场景 , 人工客服跟用户怎么聊 , 就是聊天的内容 , 话术要怎么说 。
第二 , 声音 。 上一代机器人更多是在用TTS(Text To Speech)语音合成 。 实际上大家家里面的各种智能音响 , 你去问一些问题 , 它给你播放一些东西的时候 , 就是走语音合成的 , 你能够明显地听出来合成的效果 。 它里边的一些声音、语气、音色和真人还是有些差别的 。
现在 , 市场上所有的语音合成 , 包括国内中文的语音合成 , 如果细听的话都能够听出来 。 首先 , 语音合成声音大多会比较平 。 其次 , 里面没有情感 , 很多情感听不出来 。 所以 , 下一代机器人声音一定要更加地接近人工或者追平人工的效果 。
最重要的就是决策 , 因为人在对话过程中 , 除了听、说这些能力之外 , 大脑一直在理解对方要表达的意思是什么 。
比如对方说一句话 , 我心里面肯定要想 , 他说这句话是什么意思 。 当我明白这句话背后的含义之后 , 我还要想怎么答复他 。 我回答他的问题、意图的时候 , 肯定会带入自己的目的 。 结合我的目的 , 脑子里面想一句话 , 想完之后 , 这句话就会说出来 。 其实就是这样一个过程 。 做机器人 , 要先知道过去人是怎么和用户对话的 。
过去几年大家决策做得都很简单 , 机器人后台人工通过拖拽的方式 , 配一个对话的逻辑出来就可以了 。 但是完全基于人工的经验 , 如果用户表达的内容不在这个逻辑圈里面 , 跳出去 , 机器人就不知道该怎么回答这个问题了 。
如果往后看 , 机器人的决策能力追上人工 , 有可能10年、20年甚至更远 。 实际上 , 从现在开始我们要走出这一步 。
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