![切入智能客服市场,Rul.ai想用半监督学习做低成本机器人](http://www.ctiforum.com/uploadfile/2017/0214/20170214033912219.jpg)
来自硅谷的科技公司Rul.ai,以SaaS平台的形式,为众多领域的企业提供智能虚拟助手服务。传统的人工客服面临着人力成本快速攀升、人员培训贵、流动性高、服务质量难以保证等问题,虚拟助手,或者说智能客服机器人,可以在售前咨询和售后服务中,通过语义分析快且准确地理解客户的问题和需求,并以自然语言进行解答和对话。在常见的重复的、结构化、机械式问题之外,Rul.ai依托MITIS™(Mixed Tasks and Initiatives)对话管理系统,对结构复杂的多轮驱动任务对话——比如顾客在结账过程中突然对送货安排提出问题——也能做出高精准度的回答。目前,Rul.ai可以使用中文和英文两种语言。
工商局数据显示,截至2016年年初,全国中小型企业约有4200万户,与此同时,2016年间平均每天新增1.5万户。中小型企业——尤其是初创企业——对企业级服务的需求巨大。艾媒咨询分析师估测,企业级服务的市场规模在2020年将达到上万亿元,其中的垂直细分市场智能客服,是一块千亿级的蛋糕。
自2013年以来,国内市场上基于自然语言学习和机器学习技术的智能客服发展迅猛。在阿里云ET、京东JIMI等对第三方开放的自平台机器人外,涌现了大量广受资本青睐的第三方平台机器人,其中包括与Rul.ai同样以自然语言理解和自主学习为核心的蓦然认知、三角兽、网易七鱼、海知智能等。
基于自主研发的第三代客服机器人技术,Rul.ai的潜在客户不仅限于企业,还有需要技术升级的其他企业服务公司。联合创始人兼CTO、美国加州大学终身教授张奕博士告诉36氪,基于规则系统(Rule-based System)的第一代客服机器人和运用监督学习(Supervised Learning)的第二代客服机器人,虽然能够降低企业人工客服的成本,却产生了持续更新规则库或人工标注机器学习样本的技术人员成本。Rul.ai运用了最新的半监督学习(Semi-supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning)方法,对人工标注样本的需求远低于使用监督学习的二代机器人。如此一来,有效降低了智能机器人的生产和维护的成本。
Rul.ai核心引擎在客户上传已有客服对话数据和知识库数据后,短则几小时、长则数日内即可优化出为客户企业量身定制的智能客服;第一、第二代机器人通常需要数周至数月才能交付。此外,在人工客服为顾客服务时,Rul。ai机器人会开展人机协作、向客服提供建议,同时观察对话、进行自主学习和自我优化。不过,张博士指出,现在智能机器人技术还有很多待解决的问题,需要团队能够持续地创新改善。Rul.ai的团队成员均毕业于国内外名校,包括曾在Ask Jeeves、Salesforce、Aspect、Oracle等科技公司任职的高管,在客服方面有较多经验。
Rul.ai在2016年完成了天使轮和A轮融资,投资人包括金沙江创投和斯道资本。公司在中国已有环信客服平台和助理来也等客户,在美国也已与数家企业开展试运行。