谢一鸣：刚才讲到了生态，讲到了易谷和百度是十分紧密的合作关系。我接过这个话题，谈谈联络中心当中关于营销门户的打造和门户内部服务预测的问题。联络中有各种各样的渠道、各种各样的门户，门户的本质是什么？刚刚从郭老师那边学了一句话，“Banking is no longer somewhere you go, but something you do”，其实门户也是一样的，在商业化进程中，大家越来越忽视你从哪里来，更关心你能干什么或者我能干什么，所以各种portal本质上都是为了方便我们办理各种各样的业务。
刚才听了很多技术，我们尝试推开企业这扇企业的服务大门。通过两个简短的笑话，看一看客户体验是什么。第一个笑话是“你想点左勾拳、右勾拳还是组合拳”。（对话过程）这位服务员不停的制造销售机会，但对意图把握很差，而且是在不断发散的过程，并没有做到动态收敛，没有把客户的业务精准定位之后迅速办理。一直到最后，客户无话可说，觉得再也不会来这家店吃饭。
同样是点餐，我们看看对面披萨店是怎么做的。“一家披萨店，外卖电话响起，店长拿起对话。……”（对话过程）虽然有所夸张，但在移动互联网，大数据爆炸的年代，如果摊开来看的话，谁身上又有多少秘密呢。
我们看到这些数据应用之后可以进行相应的思考，用户画像以及采用知识图谱的方式构造用户画像，能够方便我们更了解用户。构造完属于千人千面的标签之后，希望在第一时间根据这些标签和客户行为，分析和预判出他下次来访办理业务意图。通过SVM、CNN等算法收敛之后，因为我们是做客服及营销的，不需要那么多发散的、开放的问题，通过一个简单的预判引擎，结合他的画像、干过什么、倾向做什么事情，得到一个预判结果。并且把这个预判结果跟我们的智能门户进行深度的绑定和整合，得到客户体验改善的方式。
我们来看一个DEMO场景。假设一个用户对这个车比较感兴趣，浏览了企业官网的页面，并且形成了相应的业务断点。通过后台大脑和大数据分析出来他是一个潜客，白领、年收入多少、喜欢哪款车等等一系列信息。客户突然有事了，或者购买激情荷尔蒙熄灭了，业务断点产生了。产生业务断点之后，下次他和我这个集团再有联络时，我可以提醒他一下，比如当他再次来电时。（演示）在预判这个客户来访意图的时候，结合联络中心客服特点，选择最合适这位用户习惯的门户，以及他最习惯的渠道和媒体与他进行相应沟通，我们后台引擎进行简单的判断，觉得他可能通过视频方式了解的方式更好，给他推送了一个短信。这个我们称之为预判，通过预判引擎，结合呼叫中心、联络中心的业务场景和各种门户渠道的选择，我们能够提前感知到用户业务潜在需求，并且选择最合适的渠道进行适配。
同样，如果我没有猜中用户怎么办？我们通过NLP语义理解、多轮对话、以及用户业务属性，做到精准的快速定位。因为我们并不是在一个开放的领域去做收敛过程，我们是在业务集合比较固定的过程中去做。比如用户咨询时，我们通过一次、两次、三次的访问，可以精准确定他的意图，并且在后台通过和业务系统的结合和集成，实现业务的自动化办理。
例如这是我们和友商做的深度业务场景，在这样一个一次客户自助式服务办理过程中，采用多轮对话+业务枚举方式帮助客户进行了第一轮业务办理。结合后台自助式交易网关或者交易门户，可以和后台的业务数据进行有效的结合，这是一个顺畅的过程。联络的过程中，客户的意图有可能突变，比如查开户行，查着查着想知道有多少余额，他先进行相应业务办理，他办完别的事情再回来的时候，后台记忆型机器人或者记忆型的意图判定引擎可以把这个会话接过来，继续进行相应的办理。
我们希望通过意图预判，把服务进行相应的自动化和自助的办理，人需切入到业务办理的过程当中去，通过实时的语音识别、意图分析、对话管理，以及人对人的实时会话管理过程，可以提供像知识随行、实时助手、金牌销售等场景，感兴趣的客户可以来到我们的展厅。
最后，我们希望把AI能力黑盒化，最好这些能力都是底层平台，业务人员关心的是业务，怎么打造门户是关键。为了更好打造门户，我们提出开发框架，第一，它和多种主流平台进行自适配和自适应地对接。第二，流程定义应该由业务人员主导，我们不需要为了做一个流程需要把厂商ABCD的人全部拉过来，告诉你“我要做这个，你现在给我去改”。我们希望把这些过程全部黑盒化，由业务人员做业务流程和驱动，一次更新、一次发布，所有门户自动生效。
我们站在巨人的肩膀上，希望结合技术型公司的优势和实力，为每位用户端到端打造属于您的智能门户解决方案，为您的服务带来更好的客户体验，希望为您的营销创造更多价值。
