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用元年，各行各業(yè)對于AI的認知不斷提升，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，隨著深度學習和NLP等AI技術(shù)算力的突飛猛進，AI賦能的企業(yè)級服務逐漸進入深水區(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用(環(huán)信AIROOT運營平臺、環(huán)信AIROOT Pro訓練師平臺、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習語義規(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經(jīng)驗積累，結(jié)合基于深度學習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)快速落地的學習閉環(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：完整的服務數(shù)據(jù)產(chǎn)品、運維支撐產(chǎn)品、服務運營產(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 訓練師平臺

——面向?qū)I(yè)知識訓練師的專業(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)務專家對業(yè)務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、標注工程師做數(shù)據(jù)標注、算法科學家和算法工程師對算法模型進行選擇評估和訓練調(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)標注””模型訓練””效果評測””用戶反饋”的完整學習閉環(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)過培訓的專職知識訓練師，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)應用中大規(guī)模低成本落地變得可能。

AIROOT Pro訓練師平臺完整學習閉環(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)過訓練調(diào)優(yōu)的模型在企業(yè)跨部門跨應用共享重用的需求，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，這導致了廣大開發(fā)者實際應用過程中，經(jīng)常出現(xiàn)需要使用某一具體能力時，依然需要重復造輪子，并且需要自行收集行業(yè)訓練數(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)域的應用環(huán)節(jié)具有更強的能力，快速應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習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)機器學習的技術(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)機器學習的方法一般由數(shù)據(jù)來驅(qū)動，不需要同時理解業(yè)務知識和技術(shù)的專家來手寫規(guī)則，而只需要理解業(yè)務的人來標注數(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)務特點提取很多業(yè)務的特征。此外在語義理解任務上傳統(tǒng)的機器學習方法有很長的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習算法，并且針對深度學習要求更多的訓練數(shù)據(jù)標注成本較高的問題，同時引入遷移學習，通過詞向量和句向量的無監(jiān)督學習，使得深度學習在少量訓練數(shù)據(jù)的情況下也能達到很好的效果。

自主學習-問答優(yōu)化：通過聚類機器人沒有應答好的問題，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答中的匹配率和準確性。

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習的意圖分類算法在多個測試集上達到了95%準確率的業(yè)界領(lǐng)先水平，語義相似度計算到達了93%準確率的業(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)務問題來體現(xiàn)生產(chǎn)力?；诃h(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，還預裝了全套壽險服務知識圖譜，涵蓋了從保險百科到理賠核保的數(shù)百個服務場景下的數(shù)千條知識圖譜，并與業(yè)內(nèi)主流保險核心業(yè)務系統(tǒng)預集成打通，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)品漫長的服務周期，屬于典型的“服務導向性”業(yè)務。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)?；疉I落地復制，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，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，將是客戶服務行業(yè)實現(xiàn)人工智能升級的利器。

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