聊天機器人是商業(yè)化較成熟的項目，廣泛應用于客服行業(yè)。近日，億歐采訪到云問科技CEO王清琛及COO茆傳羽，了解到自然語言處理技術發(fā)展現(xiàn)狀，以及云問科技將這項技術應用于商業(yè)的方法。
王清琛
白色的人形外殼，具有移動功能，操著一口流利卻沒什么感情的普通話，這應該是今年最常見的家用機器人模樣了。但是，機器人一定需要是人形嗎？機器人就一定要物化嗎？
云問科技的智能問答機器人就對上面的問題給出了回應：作為一款基于云端的產(chǎn)品，云問的智能問答機器人通過微信、網(wǎng)頁或其他APP等方式跟各行業(yè)的用戶進行文字交互，通過自然語言處理技術完成語義理解，給出用戶正確的解答。
云問科技的創(chuàng)始人王清琛畢業(yè)于四川大學，在讀書期間接觸并學習了自然語言處理。2008年，他加入了一個做論文比對項目的團隊，負責篇章語義處理。當時為了減少工作量，王清琛就自己開發(fā)一套智能問答機器人系統(tǒng)，上線后效果非常好，幫著處理了許多重復性工作。
2010年王清琛把這套系統(tǒng)放在網(wǎng)上作為開源工具供大家使用，等到了2013年時，王清琛發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站上已經(jīng)有2000家注冊用戶，并且有公司希望購買這套系統(tǒng)，用于線下使用，這時他發(fā)覺到這可以作為一門生意，于是跟幾位志同道合的朋友共同集資創(chuàng)立了云問科技。
何為自然語言處理？
既然自然語言處理是云問科技的主要研究方向，那么其完整定義是什么？
在機器人跟人的交互中語音是最關鍵的一環(huán)，而語音交互的整個過程分為語音識別、語義理解和語音合成，分別代表了聲音的輸入、加工和再輸出。其中語義識別是影響一個機器人能否聽懂意思的關鍵，而自然語言處理就是研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
在語音的各項技術的發(fā)展中，自然語言處理是發(fā)展最緩慢的，對此億歐采訪到技術出身的王清琛。
億歐：您認為自然語言處理發(fā)展緩慢的原因是什么？
王清?。壕臀覀€人理解，自然語言發(fā)展緩慢的主要原因有兩點。
一是計算機嚴重缺乏關于語言的知識。比如說如果你不告訴計算機什么是漢語的詞，它就無法判斷兩個連在一起的漢字是不是詞，年來的在自然語言處理中應用的各種深度學習技術，也是為了解決計算機缺乏語言知識的難題。
二是語言中經(jīng)常存在歧義，而我們有時感覺不到。比如“結(jié)婚的和尚未結(jié)婚的老師”。人類在理解的基礎上明白了話語的意義（兩類老師），而計算機只要沒達到完全理解的層次，就無法正確處理這些有歧義的語言，它就可能理解為“結(jié)婚的和尚，未結(jié)婚的老師”。
雖然技術上存在阻礙，但這沒有影響到其商業(yè)化的進程，云問科技最早利用自然語言處理技術推出智能客服，現(xiàn)在公司還有針對企業(yè)內(nèi)部用戶的智能咨詢系統(tǒng)，云問公司的產(chǎn)品具備智能服務、機器問答、圖像處理、數(shù)據(jù)分析、輿情分析等功能。
億歐：在自然語言處理技術成熟后，智能客服會是怎樣的？
王清琛：就智能客服這樣通過對話與人交流的業(yè)務來說，未來產(chǎn)品基本的交互界面和現(xiàn)在相比，變化不會很大，而差別是內(nèi)在的。
就像現(xiàn)在市面上有各種類似蘋果語音助理Siri的產(chǎn)品，可能第一眼看上去，很難感覺得到差別，但是只要多用幾次，你就能判斷出哪個產(chǎn)品更加聰明一些。最聰明的狀態(tài)下，你感覺不到是在和機器人交流。未來，語言會是人和計算機交流的接口，所以對自然語言的處理和理解將會成為人與計算機交流的基礎。
為了解云問科技如何把這項技術應用于商業(yè)，億歐還采訪到云問科技COO茆傳羽。
億歐：請問云問科技的業(yè)務類型分哪幾種？
茆傳羽：首先是智能服務，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，現(xiàn)在微信上各類公眾號的關注數(shù)可能超過百萬，咨詢量每天可能會有十幾萬，但企業(yè)不太可能在人力投入上再增加，而且你會發(fā)現(xiàn)咨詢中有許多重復性的問題，這時候智能客服是一個很好的解決方案。例如我們?yōu)槿缂揖频甓ㄖ频臋C器人“小如”，可以解決超過八成的常見問題。
除了智能客服，我們還幫助企業(yè)去建立一個服務內(nèi)部、外部用戶，進行業(yè)務咨詢和調(diào)用的智能系統(tǒng)，也可以把許多重復性的問題快速解決。這兩類業(yè)務本質(zhì)上是把語義理解的技術垂直應用到行業(yè)中，目前智能客服和企業(yè)解決方案兩個業(yè)務的規(guī)模各占一半。
億歐：云問科技跟同類企業(yè)有什么不同？
茆傳羽：目前市場上也有智齒、Udesk一類的智能客服企業(yè)，但是他們更注重的是打造一款輔助人工客服的工具，而并不是從底層技術上去深層挖掘。云問作為底層技術供應商，跟市場上近半數(shù)的智能客服公司有合作。可以理解為我們提供機器人的部分，他們提供人工模塊，例如呼叫中心整合，人工客服模塊整合等等。
億歐：智能客服遇到無法解決的問題時如何處理？
茆傳羽：這涉及到系統(tǒng)閉環(huán)的問題，我們現(xiàn)在的做法是將企業(yè)內(nèi)部服務流程打通。例如酒店的智能客服機器人遇到一個問題不會答，它會把問題發(fā)到服務群組里，里面是優(yōu)秀管理人員。在管理人員答復的過程，機器人就完成了學習過程。
另外一種方法是利用系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)，智能客服會在內(nèi)部存檔里面去搜索，然后把搜索到的答案交給人工審核，人在審核的時候機器也完成了一次學習。
隨著機器人重復學習，它的知識庫就得到了拓展，智能化的水平就得到了提升，目前云問已經(jīng)擁有33個行業(yè)里的頭部企業(yè)客戶，也已經(jīng)利用數(shù)據(jù)建立起可復制的語義圖譜。
億歐：如何評估智能客服回答問題的質(zhì)量？
茆傳羽：首先客戶有兩個維度，客戶可以對回答的問題進行評價，另外機器會觀察用戶問了一個問題后的反應，如果一個用戶問完了還是繼續(xù)問，說明之前的回答可能不夠準確。另外，機器自身可以評定回答的準確率。最后，人工管理員也可以評估機器的回答。
億歐：智能客服是否會導致人工客服人員失業(yè)？
茆傳羽：智能客服肯定會對人工客服帶來沖擊，但是我們關注的點不是把人工換掉，把人工定位成VIP服務團隊和疑難雜癥解決團隊。
隨著技術的變革，我們會利用各項人工智能的技術做到完整的閉環(huán)，從前端服務，到后端的服務數(shù)據(jù)的監(jiān)測、熱點識別，再到前端的銷售。而且智能客服還可以把優(yōu)質(zhì)客戶梳理出來，交由人工客服去更好地服務他們
