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Bot FactoryCloud
Bot Factory Cloud：对话式AI应用开放平台 。 经过了4年的迭代 ， 该平台已经包涵了上百个常用机器人、数百个行业场景的预训练模型以及通用短文本语义模型 ， 已经成为相当成熟的标准化机器人工厂平台 。
【实时|竹间智能完成1亿元人民币C+轮融资】在此平台上 ， 用户可以通过低代码地拖拉拽的方式 ， 快速建立简单的智能问答机器人 ， 以及复杂的多轮对话 ， 知识推理 ， 语义搜索的全方位机器人 。 此外 ， Bot Factory Cloud还搭载了最新的state-of-the-art的算法模型的机器学习平台 ， 可以自动训练模型 ， 挑选最优的算法模型给机器人使用 ， 算法模型变成了可以随时替换的插件 ， 使得机器人具有自学习、自动调优的功能 。
值得一提的是 ， 竹间智能2021年新推出了认知知识工程平台「Gemini Cognitive Cloud」 ， 包括Gemini Studio和Gemini KM知识库两个旗舰产品 。
其中 ， Gemini Studio是一个流程自动化平台 ， 通过它 ， 业务人员可以用无代码拖拉拽方式自动化构建知识图谱 ， 既可以是应用到特定场景业务的知识图谱 ， 也可以是通用的行业的知识图谱 。 这些知识图谱可以用来进行业务推理和洞察以及行业的分析 。
Gemini KM知识库则能用来管理企业海量的非结构化文档 。 Gemini KM知识库的文档可以直接进入Gemini Studio ， 自动构建成可推理的知识图谱后 ， 再将此用于Bot Factory 的对话机器人中 ， 形成端到端的知识 ， 产生自动化的全栈式闭环 。
某大型石油国有企业就使用Gemini平台 ， 建立一套科技管理智能信息处理及查重服务 ， 秒级间完成新文档与2700多份的历史项目文档的对比 ， 解决了全量查重的问题 ， 避免企业项目重复立项 ， 最大化利用科研经费 。 此前 ， 这家企业是借助员工记忆和人工查看的方式进行查重 ， 一份文档的查重至少需要一天的时间 ， 现在该企业进行新文档查重平均仅需12s ， 效率至少提高上千倍 。
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AICC+Cloud
AICC+ Cloud：智能化客户中心系统 ， 搭载了2021年竹间智能新推出的四项创新旗舰产品：Emoti Mate、Emoti Coach、Emoti QI和Emoti Voice 。
其中 ， Emoti Mate（实时坐席助手 ， Emoti Mate Real-time Assistance）主要为客服及销售人员提供实时的陪练和质量监控 。 结合智能知识库 ， Emoti Mate可以针对实时对话内容自动推送知识 ， 实时提取分析用户画像 ， 推荐话术和流程 ， 达到种草营销和满足服务双重目的 ， 提高销售人员的转化率 ， 保持企业品牌的质量 。 实时的质量监控则能实时提醒投诉风险 ， 降低投诉率 。
Emoti Coach 是质陪一体的产品 ， 即陪练教练加上实时质检 ， 使用范围包括企业业务人员如客服人员 ， 保险代理人 ， 销售人员 ， 业务代表等 ， 凡是需要与客户进行交互 ， 如语音、面对面或视频交互的场景都可以应用 。
Emoti Coach融合了质检及陪练教练一体化 ， 在实时质检监控服务人员与客户的对话交流当中 ， 可以实时检测不妥当、不合规及可优化的交流内容 。 通话结束后 ， 该系统会自动形成通话质检分析以及可改进流程建议 ， 并自动形成推荐课程对服务人员进行陪练 。
Emoti QI则是以客户中心人员为核心 ， 围绕着客服热线的实时及离线质检评分模型 ， 可以对实时发生的对话进行深入语义分析、情绪分析、意图分析、行为分析、并找出会造成投诉或违规的风险点 ， 给予实时的提示和改进建议话术和知识 ， 并将行为记录下来 ， 作为之后培训及陪练之用 。
Emoti Voice 是竹间云结合语音和语义理解的全双工电话机器人 ， 支持私有部署和SaaS模式 ， 一键创建语音机器人 ， 保证在双向交互中更顺畅 ， 更贴近真人的体验感 。 通过Emoti Voice Studio 无代码可视化的工作台进行创建 ， 基于竹间云通用语义引擎运行 ， 无需额外训练 ， 实现低运营 ， 低成本 。
“员工服务质量和服务效率对于降低企业运营成本 ， 提升效率 ， 维护企业品牌形象都极为重要 ， 相对于传统的质检只以质检规则找出质检点的对错 ， 竹间新推出的方案可以提出优化方案 ， 并辅助执行 。 如此便可以将智能化与客户中心业务端到端的密切融入 ， 形成自动化与辅助的人机协作模式才是智能化客户中心 ， 最终将为企业带来更高效的服务品质 。 ”简仁贤说 。
这些产品要发挥其真正所用价值和作用 ， 准确率也是必须保证的重要指标 。 简仁贤告诉36氪 ， 目前 ， 市场上公认准确率达不到85%是不达标的 。 “我们产品零启动都已经可以达到85%准确率 ， 加上我们内置循环自学习功能 ， 这样准确率可以达到92%~95% ， 而且还在继续提高 ， 随着对于业务解决量的增加 ， 准确率也会越来越高 。 ”
目前 ， 竹间智能已经触达众多行业近400家标杆客户 ， 已覆盖上百家金融标杆客户 ， 包括交通银行、中国银联、阳光保险、三井住友、中宏保险、华泰证券、北京银行等 ， 也在企业服务领域与多家巨头企业合作 ， 包括华为、优必选、长虹电视、宝马、赛诺菲、万科、中国移动国际、天翼视讯、中广核等 。 今年上半年比去年同期获得的销售线索、潜在商机数量增长了近四倍 ， 更新增了国金证券、重庆银行、哈尔滨银行、广州政数局、vivo、TCL、博世、广汽研究院等多家行业大客户 。
简仁贤认为标准化产品、快速低成本落地以及全球化业务是AI企业长期盈利的关键 ， 未来 ， 竹间智能还将继续开发更多标准化场景 ， 同时开发包括英语在内的多语种NLP产品 。
关于投资：
本轮战略投资方申能诚毅投资总监刘喆先生表示：”申能集团在电力、燃气、金融等民生领域拥有重要的产业地位 ， 并且服务着广大的消费者 ， 所以集团对于提升客服质量非常重视 。 竹间智能的语义技术和标准化的NLP产品是同类AI企业里的佼佼者 。 竹间团队够紧密贴近客户需求 ， 有效解决客户的实际问题 ， 通过产品标准化进一步扩大AI应用落地规模 ， 申能对竹间创新独特的AI业务落地模式颇为认可 。 我们申能诚毅投资竹间后 ， 将会依托申能集团的产业背景 ， 积极协助竹间开拓能源、电力和其他领域的市场 。 我们也相信竹间将会通过新的Cloud模式在各大行业领域成为AI技术应用的翘楚 。 ”
本轮投资方广发信德项目负责人杨昌泓先生表示：“竹间智能坚持自主研发底层NLP技术 ， 结合高度标准化的产品 ， 大大提升了企业效率 ， 并且通过产品云化一起建立了新的壁垒 。 在2020特殊的社会和商业环境下 ， 公司还能专注技术研发 ， 推出新产品及新的应用方向 ， 并且收入保持较快的增长 ， 十分难得 。 期待竹间在支持cloud-based的技术产品的加持下扩大合作生态 ， 携手合作伙伴们继续保持增长 ， 帮助我国在人工智能技术的发展和应用开拓新的天地 。 ”
本轮投资方朗玛峰资本高级合伙人吕宁博先生表示：“NLP让机器智能和人类智慧协同合作 ， 是实现AI落地开花的突破口 ， 潜力无限 。 竹间智能在这一方向多年坚持底层技术自研创新 ， 同时具有高效的技术转化能力 ， 形成了多个标准化平台型的企业级产品；高效的工程化和交付能力获得多个行业上百家标杆客户认可；未来还将通过标准的云化产品保持快速增长；清晰的商业规划和强大的团队执行力文化、高人效让公司在未来规模化的路上将走的更远、更高 ， 期冀公司成长为NLP领域的珠穆朗玛峰 。 ”
本轮投资方中华开发金控基金总经理邹旭昇先生表示：“CDIB中华开发作为长期支持的股东之一 ， 坚信竹间在Kenny领导下新辟国内自主研发NLP的技术途径 ， 并以多年客户服务与产业洞悉经验横跨多行业的新兴应用 ， 持续打开AI语义市场的想像力 。 在宏观环境极具挑战的2020年 ， 竹间智能持续打造领先技术 ， 携手与生态合作伙伴一起逆势成长 ， 期待竹间未来在输出标准化产品下 ， 协助各行各业建立自身的知识体系 ， 成为企业不可或缺的‘新基建’ 。 ”
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