[商业信息]DIY的Bot Factory™，一站式企业情感AI平台

【/h/】2020年5月29日，竹内智能举办主题为“爱之剑新基础设施”& # 8482；在2020年新产品发布会上，推出了全新升级的一站式企业级情感人工智能平台。从当前新基础设施的浪潮出发，围绕“对话式人工智能”、“认知式人工智能”和“情感式人工智能”，详细展示了平台的设计理念和具体的功能亮点。

Takeshi 2017年发布BOT Factory第一版& # 8482；经过四年的优化，完成了几个版本的升级迭代，进而成为竹制品走向商业化的关键核心和支柱。

此版本包括27项重要的技术和功能升级，以及6项企业级智能应用。一个平台，n个场景，无代码，快速登陆，旨在打造一个大家都能创建的对话式机器人平台。

01企业智能转型的挑战与机遇

新的基础设施以新的发展理念为中心。在“新基础设施”的催化下，人工智能率先加速企业落地，智能升级成为企业转型的关键。

智能化需要解决企业发展的核心问题——“降本增效”，而对话机器人最大的价值在于为人类效率有限、人工成本高、客户获取成本高的问题提供新思路，实现多角色、全场景、全媒体协同应用。

很多企业都采用了对话机器人，但是在使用过程中出现了新的问题:

操作和维护变得越来越困难

无法更新业务方案

答非所问，菜单风格，无法回答客户问题

知识与商业数据无关

缺乏有效的自学

【/h/】针对企业在场景使用上的困难，竹内智能推出一站式企业级情感人工智能平台——bottfactory & # 8482；，来帮助创建一个管理对话机器人。机器人可控制、可管理、可实现目标、可理解意图和情感，支持从0代码开发培训到部署到维护、全过程、全场景的流畅体验。企业不需要调配专业技术人员，大家都可以上手。

02三大ai支柱搭建完整平台

bot factory & # 8482；2020整合了三大支柱:会话ai、认知ai和情感ai。

Dialogic ai是用人工智能技术处理和实现对话交互。要实现对话和交互，需要很强的语义理解能力、nlp基础能力，以及语音、知识图谱、推荐等技术。会话式ai需要大量的ai基础模块集成来支撑，从算法、能力到平台，支持开发者进行二次开发，让大家参与使用、更新和维护。

认知ai包含知识地图等技术，可以处理大量非结构化数据，如产品文档、监管文档、财务报表等。同时，它可以不断借鉴数据挖掘、自然语言处理和智能自动化的经验，从而帮助企业处理海量数据。

情感ai体现在对话机器人的“情商”上，也就是对话的流畅度。情感ai不仅理解人的情感，还保证对话和互动“像人一样”。竹内提供了25种情感识别，除了知识推理、丰富的技能、精准的意图、多场景跳转、全双工语音、对话行为检测、用户画像等技术，加上大量积累的对话场景和数据，保证了对话机器人的线上“双务”。

【/h/】通过会话ai+认知ai+情感ai，能力+数据+场景，Takeshi搭建一站式企业人工智能平台，在其上可以搭建场景和解决方案。

03四个技术底层丰富平台场景

最底层的核心技术层，包括竹子自己多年研究积累的技术，以自然语言处理(nlp)、知识工程和深度学习为基础& Automl、中文文本数据、语音识别和可视化计算为六大核心技术，兼顾语音、图像和语义ai技术提供的“理解”、“理解”和“阅读”能力。在核心的自然语言处理能力中，在一些特定的领域，加入了文档识别和文档分析的训练模型，以提高知识提取的准确性。此外，在中文自然语言理解技术的优势和架构方面，竹内智能对英文语义模型进行了升级。

【/h/】第二层是ai平台层，由两个平台组成，即bot factory & # 8482还有双子平台。机器人工厂& # 8482；该平台是一个面向整个场景开发对话和交互机器人的端到端平台，可以开发toc机器人和tob服务。Gemini是围绕知识创新和应用构建的平台，通过ai挖掘、自动构建等技术，帮助企业将海量非结构化数据和半结构化数据处理成知识地图，并结合业务特点开发各种智能应用。

【/h/】第三层是应用层，可以基于平台开发的各种智能应用直接完成场景登陆。包括基于语音语义和知识图谱的ai联系中心整体解决方案的应用。这些应用功能已经在实践中得到验证，可以与企业现有系统集成，快速升级为智能业务系统。未来，我们将与合作伙伴合作，发布更多企业级智能应用。

【/h/】第四层是一个完整的基于行业的解决方案，通过不同行业场景下的智能应用，已经积累成一个标准的行业解决方案。在智能金融行业的应用中，ai技术用于精准营销、客户激活、智能投资、金融分析、资金映射、金融业务办理、金融催收回访、人群画像分析等。

04机器人平台，每个人都可以在这里diy

bot factory & # 8482；2020有三大特点:岗前培训意向，轻松打造个人助理、业务助理、业务助理；开箱即可使用数百种内置技能；聊天场景快速构建。

0代码创建机器人。上线后，机器人通过自学习不断提高回答准确率，具有维护简单的特点。英语语义模型升级后，在bot工厂& # 8482；2020年可以造英文机器人，甚至可以用英文打外呼。

用业务目标推动对话场景，并构建一个迭代对话场景。

nlp方法用于解决语音场景中出现的抄写不准确、吞音、丢词等纠错困难。同时，升级了对话行为分类、对话信息提取、精确意图识别等多项理解技术。对细粒度模型进行了优化，包括业务上下文、多意图长句理解和不同领域的情感识别。

场景和业务数据关联，知识自动更新。

涵盖金融、智能终端、医学、智能教育、互联网、传统六大行业，领域模块快速启动，实现机器人自主学习。

05三个驱动因素和三个部署

bot factory & # 8482；2020对三大主机进行了重要升级，实现了qa+知识+任务的一体化用户体验。

qa驱动程序

解决了冷启动的问题。通过历史日志数据学习+行业预培训的模式，为对话机器人创建数据的成本非常低。通过对话的批量测试，保证了对话机器人上线后问答的准确性。

知识驱动

通过数据与语义的解耦，可以在不影响机器人对问题理解的情况下不断添加知识实体。

非结构化文档通过自动识别、分析、提取和构建的过程转化为知识地图，并可以进行搜索和推理。

任务驱动

【/h/】人机对话要坚持连续性和平顺性原则。竹对话机器人不仅支持单个任务内上下文的连续性，还支持任务场景间上下文的连续性。

任务机器人不能用简单的关键词进行抽取，因此竹对话机器人从语义上解决了分类、抽取、推荐等技术难点。不用写代码，任务场景可以通过拖放工作流程搭建，语音电话可以无缝集成。

经过迭代和项目验证，任务引擎的工具既保证了设置场景的友好界面，又支持开发级代码集成，兼顾了普通操作人员和专业开发人员的经验。所有访问都可以以api的形式访问，友好丰富，支持生态开发。

【/h/】灵活的部署模式，保证企业可以根据自身需求进行选择。botfactory & # 84822020支持公共云、私有云和混合部署。公有云的优点是不需要硬件成本，可以按需开放，保证低延迟、高并发的对话请求，适合中小企业。

私有云适合大型企业，采用高可用架构，支持qps x n的性能扩展，保证安全和监控，包括虚拟化。

06共同构建ai生态系统

除了新产品和升级，竹内智能还在本次会议上推出了“ai Partner”计划。通过招募人工智能代理合作伙伴、人工智能区域合作伙伴和人工智能战略合作伙伴，我们将构建竹木智能合作生态。竹内将为未来的“人工智能合作伙伴”提供业务、培训、服务和营销支持，使更多的人成为“新基础设施”的受益者。

朱坚智能坚持以自然语言处理技术的发展为核心，不断从产品生态打磨到商业生态。据说nlp很难出独角兽。事实上，这是一条争夺技能和耐力的赛道。只有坚持，才能迎来对话机器人的美好未来。