文/顧貝妮
本期為2019年8月回顧。本期海外市場涉及兩起收購，多個早期項目融資，應用行業包括教育、旅遊、企業招聘。多份報告及相關數據，涉及智能客服、智能語音及音箱市場，42家聊天機器人技術服務商。國內已出現“以下一個搜索”為追求的對話式問答個性化內容服務。
—海外掃描—
投融
Groupon收購AI對話工具Presence AI
Groupon收購AI賦能即時通訊工具Presence AI。Presence AI成立於2015年，典型的2B解決方案，主要著眼於預訂業務流程，支持文本及語音。Groupon預訂業務量2018年增長12% ，涉及餐飲、音樂會，旅遊項目預訂等。
Presence AI 是 2018 年 Alexa Accelerator 隊列的成員，曾獲得投資者 2 萬美元的種子基金，其中一項來自於亞馬遜的 Alexa 基金。Presence AI提供一個24/7的虛擬助手，直接與企業現有的預訂系統軟件集成，用於安排日程，減輕文書工作。Presence AI還將處理預訂訂單，當客戶提出問題時立即應答，在客戶需要重新訂購時提醒，等。
[評論] 最早之前，我們就曾提及過預訂流程是聊天機器人非常適合的一個落地場景。例如訂餐、訂酒店、訂課程，等等。許多預訂訂單業務繁忙的互聯網公司紛紛自開發或尋求技術支持推出了虛擬助手。如，booking.com最早行動起來的旅遊預訂網站之一。然僅著眼在預訂流程2B方向上，必然體量有限，且還將面對IT巨頭分分鐘插足進來的風險。Google今年已開啟為小企業提供的虛擬客服CallJoy，其中就涉及餐飲、沙龍顯然以預訂型服務為主的行業。未來類似Prtesence AI這類2B且功能單一化的解決方案供應商生存空間將越來越小。
雲通訊服務商Vonage收購AI對話over.ai
雲通信提供商Vonage宣佈收購以色列出創業公司over.ai(前Sensiya)，一個智能對話應用，此前在2016年曾被音樂家Will.i.am收購。Over.ai其產品和研究部門23日工程師將加入Vonage公司技術中心。Vonage此次收購主要為了增加智能對話方面的人才資源。
Bot教育行業西班牙創企1MillionBot獲150萬歐元
1MillionBot是成立於2018年的西班牙創業公司，提供集成於各類平臺上聊天機器人解決方案。millonbot聊天機器人可以用於數字營銷、內部溝通、教育和信息的傳播機構，在教育行業有較多合作。目前為止，1 millionbot最成功的聊天機器人已經創建促進高校招生。穆爾西亞大學的瓦倫西亞理工大學和馬德里大學已經在使用1 millonbot聊天機器人,和15西班牙大學正計劃進入其聊天機器人。
過去一年，1 millonbot開發了不同的聊天機器人不同行業包括銀行、大學、和地方政府。millionbot最近的chatbot性健康,它仍處於測試階段,使用自然語言處理和深度學習技術為用戶提供實時的性和生殖衛生信息。
低技能工人招聘阿根挺創企Emi Labs獲200萬融資
阿根挺創業公司，人力資源方向的聊天機器人開發項目Emi Labs近日獲得Khosla Ventures領投的200萬美元投資。Emi Labs也是Y Combinator在拉丁美洲的加速器成員。Emi Labs主要著眼在銀行、零售和客服領域，為其提升招聘效果，主要集中在大量低技能員工的招募。
AI差旅管理公司Aervio獲得140萬歐元融資
西班牙差旅管理公司Aervio獲得140萬歐元融資，其提供聊天機器人與代理人合作的商務旅行智能管理。Aervio成立於2016年，是一個新概念旅遊管理平臺,將人工智能技術引入新一代服務，提供一個直觀和流線型的差旅管理系統。Aervio平臺是一個完全可定製的儀表板配備創新工具來管理和同步旅行的所有方面。此前有少量種子融資。
巨頭
微軟最新開源工具包：為聊天機器人賦予多角色特徵
微軟開放最新工具包，以便於讓開發者為其聊天機器人賦予不同的角色特徵。用戶可以訓練系統”使用人格multi-speaker數據嵌入”。
工具包是基於TensorFlow，模塊化框架設計方便用戶創建複雜的會話AI培訓配置，使用神經網絡涉及新的信號處理方法和深度學習算法。
產業
Chatbot開發商哪家強
Aimultiple最近發佈的關於全球聊天機器人主要開發商的情況，共42家，如下表。
此外，Aimultiple列出了客服行業AI對話技術服務商前15強。
[評論]可以看到，除了老牌IT服務商升級AI服務之外，披露有融資的也都還在A輪及之前的早期狀態，大部分融資金額不超過千萬，成立時間以2016年前後兩三年為主。
其中，披露有融資額最多的是Pypestream，此前曝光率並不高。公司定位為“conversational AI built for scale”。Crunchbase的信息，Pypestream最近融資為2018年12月A輪，自2015年成立後總計融資3570萬美元。Pypestream提供多行業解決方案，包括保險、金融、電信、旅遊，皆為用戶規模龐大且客戶溝通密集型行業。可以看出Pypestream的業務架構及產品線已非常豐富，價值主打提升客戶體驗，增強溝通加強激勵。有興趣的小夥伴可到pypestream.com瀏覽。
語音助手準確率哪家強
根據最近的評估情況，Alexa、Siri、Google assistant三家語音助手，問答準確率比去年同期都有提升，目前都已超過80%，其中google assistant達到93%。
智能音箱百度增長迅猛，Google落後
智能音箱市場全球出貨量2019Q2增長達55.4%。市場佔有率Canalys的最新數據稱亞馬遜仍是第一，百度追趕而上，超過Google位於第二。
Oppo在印度WhatsApp上推出聊天機器人Ollie
Oppo 為其印度客戶推出其交互式的聊天機器人解決方案 Ollie。Oppo是印度第一個配備人工智能聊天機器人，併成為 WhatsApp 獨家產品的智能手機品牌，旨在提供更好的客戶體驗和服務。Ollie可以解決與OPPO手機相關的用戶查詢，常見問題應答，提升個性化體驗。
2026年聊天機器人技術服務市場將超百億美元
Reportsanddata.com發佈全球聊天機器人市場預測報告。報告稱，2018年全球聊天機器人市場規模約為11.7億美元。2019-2026年間聊天機器人相關市場加速增長，複合增長率達30.9%，2026年預計將達到100.8億美元。其中31.6%為客服領域，然而社交媒體、支付/預訂流程、以及市場營銷也都是比重較大的應用領域。
此外，聊天機器人在旅遊業的應用預計將在2026年達到14億美元，CAGR為30.1%，醫療領域應用也將以30%CAGR增長。亞太地區市場潛力尤其在中國和印度。
—國內掃描—
投融
對話式問答搜索“HOW好好搜索”PreA獲數百萬美金
近期“HOW好好搜索”宣佈已完成Pre-A輪數百萬美金融資。HOW好好搜索面向搜索場景下信息輸入和輸出的雙向痛點：輸入端：多維生活場景下，用戶長尾的搜索需求無法得到滿足：傳統搜索引擎存在對生活場景下的長尾檢索關鍵詞定位不準確、信息反饋匹配度差的問題；輸出端：內容生產門檻過高，涉及日常生活的長尾UGC內容價值未得到利用開發。
在用戶多維生活場景下，HOW好好搜索致力於滿足用戶長尾問答需求，建立人機結合的信息檢索輸出機制：針對用戶無法篩選、提取、修正搜索關鍵詞的搜索痛點，開發了長尾搜索句關鍵詞識別匹配算法：系統誘導用戶進行極細顆粒度問題描述，算法識別最大概率的場景關鍵詞，輔助搜索，使用戶可在平臺上進行自然語言發問；基於用戶回答，HOW好好搜索在關鍵詞提取後將問題匹配至最接近的已有回覆，並分發至匹配用戶進行回答，實現高匹配度的內容分發和信息輸出。
結合人機，基於UGC內容的“對話式問答搜索”不僅開發、利用了UGC的內容價值，還提高了搜索場景下回答的高度相關性和多元性，從而輔助“智能識別、有問必答”的功能實現，滿足新一代搜索引擎內個性化生活性場景需求”。
致力於“讓搜索像說話一樣簡單”，HOW好好搜索認為“下一代對話式問答搜索引擎”目標將近，未來已來。從多維生活場景切入、針對長尾搜索對話，用“用戶參與感和連接感助力“提問-回答”閉環搭建。
[評論] “Chatbot是下一代搜索”，這一概念在海外幾年前已有發聲，但在國內之前還幾乎沒有看到。HOW好好搜索，算是我看到的第一個明確提下一代對話式問答搜索的國內創業公司。
產業
埃森哲與螞蟻金服發佈新客服白皮書
埃森哲與螞蟻金服發佈《新客服白皮書》，新客服創新中核心技術之一對話機器人。報告稱：“隨著ASR、NLP等技術發展，對話機器人日益成熟，機器人可以在更加多樣化的場景下完成 擬人度更高的對話，為客戶提供更加優質的服務。埃森哲研究表明，目前企業客服和消費者 之間30%-60%的互動其實可以由機器人完成，此外，機器人還可以減少客戶50%的等候時間，提高客戶體驗。”
報告顯示，大量資本持續投入智能客服領域。截至2018年12月31日，國內共有73家提供數字客服解決方案的企業獲得融資。部分公司融資到C輪以上。
六成以上智能客服業務集中在金融、零售電商、旅遊出行、政務、教育、電信運營、文娛傳媒領域。
報告提出了，新客服理念，三個核心（源頭、端、人工解決）、兩大樞紐（服務預測、服務調度）、兩套體系（產品體系、數據體系）和一個閉環，並需要輔之以相應的客服組織形態助推整個業務體系運行。 其中端解決方案中，涵蓋智能對話交互模塊。
報告中還列舉了一些應用案例，如招行信用卡中心全渠道客服體系，平安人壽智慧客服等。
此外報告稱：中國消費者對數字化客服的接受程度顯著高於 全球平均水平，54%的中國消費者認為自己對數字化和AI的接 受度在提高，而這一比例在全球為43%。此外，中國消費者更 青睞定製化服務，並願意為此提供個人信息，研究表明全球 38%的消費者願意讓企業使用自己的信息以提供定製化 服務，而在中國這一比例為47%。
[評論] 該報告的主要製作方為螞蟻金服，站在乙方的立場上顯示智能客服進化迅速，影響廣泛。雖說有不少解決方案供應商獲得融資，但對智能對話技術相關創業而言這一領域競爭已相當激烈。隨著技術門檻逐漸降低，產業資源優勢上的競爭力將佔主導因素。鑑於密集應用的主要行業的特性，未來一家或少數幾家獨大的可能性也不大，更有可能是維持混戰分食的局面。
上海徐彙區啟動智能語音家庭醫生項目
日前，上海徐彙區聯合思必馳，開啟了家庭醫生語音助理項目。該項目以魯棒語音識別和結構化處理的電子病歷生成為關鍵技術，探索軟硬件協同的多模態交互模式，聯通醫療服務機構的診前預約、問診行為記錄、診後醫囑、以及原始病歷系統，形成以患者為核心的綜合健康管理平臺，實現以語音為媒介的健康信息獲取並通過語音交互提高醫療服務水平。
項目相關技術應用包括：醫學內容口語識別、信息結構化提取、面向健康管理的對話交互，具體如下。
針對不同場景採用不同的智能硬件，在家居場景採用智能音箱為硬件接口，在診療場景採用可穿戴設為硬件接口，並且基於相應硬件實現軟硬件協同的語音處理。由於慢病患者多為老人，其口語表達方式具有方言口音重、咬字欠清晰的特點，因此需要研究口音自適應的語音識別模型，研究可容錯的口語理解模型，研究針對醫療領域術語的遷移學習方法，在感知層面最大程度保證語音輸入的有效性。
在實現語音轉寫文字的功能之後，需要對文字進行後處理。首先需要通過信息槽提取從雜亂的口語表達中獲得有效信息，其次針對隨意的口語表達方式進行順滑以及術語轉化，並結合現有醫學制式模板進行結構化生成。針對不同科室不同病種建立相應知識圖譜，對於不同醫療機構的差異表達進行元數據歸一，以實現通用的、以患者為核心的健康檔案。
醫療知識庫是面向健康管理的對話系統的基礎資源，對話管理是對話系統的核心調度模塊。因此需要研究穩健的管理策略以及可進化的對話系統，研究將任務型對話與健康知識問答型對話結合的統一對話管理框架及融合算法，面向健康管理的統計與規則雙驅動的冷啟動方法，研究面向本體擴展的對話交互策略自適應學習方法。
>>>月報內容涉及包括虛擬助手、智能對話等領域在內的，與聊天機器人應用相關的創業投資、商業落地、產業演變的重要動態附簡要評論。
>>>本月報相關信息收集整編於國內外各科技創新類媒體及相關企業官網。
作 者 顧 貝 妮
長期從事創新商業研究，併為科技創業團隊提供戰略諮詢。管理學碩士，十五年諮詢業、財經傳媒從業經歷。2014年聯合創辦動脈網VCBeat。為中歐商業評論、36氪、鈦媒體等著名媒體特約作者。公眾號：未來主議
