專訪丨追一科技CEO吳悅：AI情感式交互將在未來三到五年實現(xiàn)

追一科技CEO吳悅 圖片來源：每經(jīng)實習(xí)記者 張瀟尹 攝

“人工智能的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)的階段性發(fā)展類似，其發(fā)展需要經(jīng)歷四次浪潮：一是互聯(lián)網(wǎng)智能化；二是商業(yè)智能化；三是實體世界智能化；四是自主智能化。人工智能的下一浪潮將是商業(yè)智能化?！苯?，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)表示。

那么，當(dāng)前人工智能行業(yè)的競爭格局如何？人工智能目前有哪些實際應(yīng)用？NLP（自然語言處理）公司在情感交互上應(yīng)如何改進(jìn)？近日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡稱NBD）圍繞上述問題對追一科技CEO吳悅進(jìn)行了專訪。

AI情感式交互將在未來三到五年實現(xiàn)

NBD：AI風(fēng)頭正盛，但目前來看，AI的實際運(yùn)用仍存在瓶頸，比如所謂的無人駕駛目前也不能完全離開手動控制，您如何看待AI的這種先天不足？

吳悅：現(xiàn)在是弱人工智能的普及時期，信息交互沒有經(jīng)過智能判斷，所以會暴露你所說的這種“AI的先天不足”，但事實上AI也需要不斷地學(xué)習(xí)新的技能，變得越來越強(qiáng)大。就現(xiàn)階段來說，AI算法得到了大量數(shù)據(jù)的支持，還處于建立模型的階段。在這個階段，各個企業(yè)都在找各自的領(lǐng)域，有的是C端，有的是B端，我覺得這是很好的現(xiàn)象，大家確實看到了AI在各個行業(yè)的應(yīng)用，當(dāng)我們在每個細(xì)分領(lǐng)域中都做得很好的時候，就有可能匯聚成大海。

隨著AI的發(fā)展，未來所有的信息交互都會經(jīng)過一層智能網(wǎng)，這將是一個巨大的發(fā)展空間，那才是人工智能時代的盛世。AI的發(fā)展實際上就像1998年興起的互聯(lián)網(wǎng)那樣，未來將會成為一個為其他行業(yè)服務(wù)的單獨(dú)行業(yè)。

NBD：人工智能市場中有一種“C端變冷B端變熱”的說法，您如何看待這種趨勢？

吳悅：人工智能業(yè)務(wù)其實可以分為C端、G端、B端等很多層面，一是連接消費(fèi)者，比如無人駕駛、智能家居等；二是連接政府服務(wù)；三是面向企業(yè)的B端，需要更專業(yè)的場景。近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，加上企業(yè)在信息化轉(zhuǎn)型過程中也遇到了很多困難，B端的總體需求在變大，有了這些需求，資本方又愿意做相應(yīng)的投入，所以我們其實可以看到，B端確實正在崛起。

NBD：AI的情感交互一直廣為關(guān)注，您認(rèn)為NLP公司在情感分析上還有什么需要改進(jìn)的？

吳悅：首先，我覺得情感分析是高階AI的概念。以智能客服為例，我們過去做的很多事情其實很機(jī)械：一是AI對很多問題的回答總是千篇一律，缺乏個性化。二是回答的方式以信息推送型居多，沒有考慮具體場景。所以我們需要針對具體場景作出升級，原因有兩點：第一，渠道發(fā)生了變化。以前是在線新媒體渠道，信息背景比較簡單，主要是通過文字交互，但當(dāng)場景延展至電話渠道時，聲音背后的情感成了交互中的重要因素，需要實時了解對方的感情狀態(tài)，所以電話渠道相比之前的場景多了情緒的維度。針對情緒的識別和應(yīng)對，是改進(jìn)的方向之一。第二，用戶的要求越來越高。目前AI解決了觸達(dá)問題，以前客戶想咨詢或投訴時沒有渠道，AI首先確保了客戶服務(wù)的提供，這是客戶的基本訴求。在基本訴求之上如何更好地承載客戶，對AI來說是更大的挑戰(zhàn)。我們追求的目標(biāo)是未來的電話或者新渠道的智能交互都能升級為情感式，感受不到機(jī)器人和人的差異。這個目標(biāo)預(yù)計在未來的三到五年里就能在專用場景中得以實現(xiàn)。

AI服務(wù)的私有化部署成挑戰(zhàn)

NBD：目前騰訊、阿里等巨頭也紛紛布局AI，您如何看待AI行業(yè)的競爭？

吳悅：AI行業(yè)的空間其實非常大，其中還涉及諸多領(lǐng)域和細(xì)分，目前這個階段需要很多企業(yè)一同加入，像BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭目前做的多是IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）、PaaS（平臺即服務(wù)）等服務(wù)，還有很多公司做的是行業(yè)的應(yīng)用，要求企業(yè)既要有專業(yè)技術(shù)背景，同時又要扎根于行業(yè)深度，因此行業(yè)應(yīng)用這塊仍有很多細(xì)分。比如追一科技針對的是智能客服，現(xiàn)在是AI的早期階段，我認(rèn)為各家公司更多的是互補(bǔ)關(guān)系，因為不同的技術(shù)方向都有落地場景，行業(yè)空間依舊巨大。當(dāng)然，隨著行業(yè)的發(fā)展，未來做NLP的公司可能會涉及到圖像識別，做圖像識別的公司也可能會涉足NLP，彼此競爭之后，最終會誕生2~4家巨頭公司，分別為不同行業(yè)的傳統(tǒng)公司賦能。

NBD：以您的從業(yè)經(jīng)歷來看，面向B端的人工智能服務(wù)會面臨哪些挑戰(zhàn)？

吳悅：我覺得在中國做B端的企業(yè)服務(wù)并非易事，過去很多做企業(yè)服務(wù)的公司到最后都不溫不火，但目前我們正好遇到了人工智能的大背景，企業(yè)對這方面產(chǎn)生了需求。

首先，我們要做的是找到一個切入口。目前，我們主要是為B端提供智能CRM（客戶關(guān)系管理）服務(wù)，這其實是一個泛行業(yè)，因為每一家企業(yè)其實都面臨客戶管理。不同行業(yè)對CRM有不同的要求，比如金融行業(yè)對整個CRM的要求非常高，因為其中包含了一個全數(shù)據(jù)化的資產(chǎn)。

其次，我覺得AI商用的私有化部署方面也是很大的挑戰(zhàn)。像美國的很多企業(yè)都在推SaaS服務(wù)或公有云服務(wù)，這類服務(wù)給企業(yè)提供了很大的便利。但在中國，由于各種原因，雖然也有公有云存在，但更多的還是私有化的部署。私有化部署比公有云服務(wù)復(fù)雜得多，需要根據(jù)客戶的要求去打磨產(chǎn)品，客戶的場景需求一定程度上能代表行業(yè)，我們需要不斷地收集數(shù)據(jù)和場景，以構(gòu)建起核心壁壘。

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