企业计算中的机器人智能问答简介( 二 )
企业计算升级的另一个应用场景则是客户服务 , 作为企业客户关系管理的重要组成部分 , 客服是连接企业与用户的重要桥梁 , 极大影响着企业的销售成果、品牌营销及市场地位 。 传统的人工客服是一个劳动与知识双重密集型的工作 , 而随着智能聊天机器人技术的发展 , 机器人可以解答越来越多原来必须由人来回答的业务问题 , 从而极大提升了行业效率并为商家降低了成本 , 客服行业也随之向智能咨询行业转型 。 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 , 整体开支规模约4000亿民币 , 按照40%~50%的替代比例 , 大概会有200-300亿规模留给智能客服公司 。 企业计算应用广泛 , 市场潜力巨大 。 对比中国和美国的市场 , 在美国从事企业服务(即2B)的有诸如IBM、微软和Oracle等耳熟能详的巨头 , 而中国尚无市值或估值超过百亿美元的2B企业;但在面向最终用户(即2C)市场的企业 , 中美平分秋色 。 这说明企业服务市场是一个被严重低估的具有巨大潜力的市场 , 这其中既有很大的机遇 , 也面临不小的挑战 。
上述提及的智能咨询的本质是智能问答 , 属于聊天机器人技术范畴 。 问答系统由最初的搜索需求发展而来 , 是搜索的下一代范式 , 针对用户用自然语言提出的问题 , 直接给出精准的答案 。 搜索旨在解决信息过载的问题 , 通过输入的关键字 , 返回包含关键字的候选答案供人们进一步消费 , 而问答则是机器人在充分理解用户问句的基础上 , 从候选中找到该问题的精准答案 , 更适合于日益发展的移动互联网场景与对准确率要求更高的企业服务市场 。 问答系统近几年得到长足的发展 , 其中针对特定领域知识的问答系统 , 侧重于知识体系的构建、知识的融合与知识的推理 。
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