語音對話交互將成為未來客戶與企業(yè)互動的主要方式，各大語音對話平臺可以為企業(yè)提供智能語音交互商業(yè)方案，以獲取新客戶、提高轉(zhuǎn)化率、提升用戶體驗，真正為企業(yè)帶來商業(yè)價值。

根據(jù)Gartner調(diào)研報告：對話平臺 (conversation platforms) 上榜2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢（Top 10 Strategic Technology Trends for 2018)。通過對話平臺，企業(yè)能夠定義語音交互體驗，在現(xiàn)有產(chǎn)品或平臺基礎(chǔ)上，創(chuàng)造語音助手、智能客服、聊天機器人等。

語音對話交互將成為未來客戶與企業(yè)互動的主要方式，在2020年，人與商業(yè)之間產(chǎn)生的 90% 的商業(yè)互動都會由數(shù)字助手來完成。各大語音對話平臺可以為企業(yè)提供智能語音交互商業(yè)方案，以獲取新客戶、提高轉(zhuǎn)化率、提升用戶體驗，真正為企業(yè)帶來商業(yè)價值。

一、對話平臺的國際布局

大家所熟知的語音助手Google Assistant、Alexa、Cortana都是基于什么語音對話平臺打造出來的？

它們背后的對話平臺分別是Google的Dialogflow、Amazon Lex和基于Microsoft Bot framework的LUIS平臺。通過這些平臺，企業(yè)能夠為網(wǎng)站、移動應(yīng)用、社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備構(gòu)建對話界面，通過預設(shè)代理模版和個性化對話設(shè)計，打造各類對話機器人。

例如：

• 呼叫中心機器人：谷歌基于Dialogflow在電話呼叫中心方面進行了嘗試，并推出了 Contact Center AI（呼叫中心AI客服），創(chuàng)建虛擬助理自動在電話上回答用戶提問、幫助用戶解決問題；
• 信息機器人：美國快遞公司UPS在幾周的時間內(nèi)創(chuàng)建了“UPS Bot”，為客戶在社交媒體平臺即時提供包裹跟蹤、費用查詢等信息服務(wù)；
• 應(yīng)用程序機器人：Dialogflow為達美樂披薩進行創(chuàng)建訂餐助手，為客戶創(chuàng)造APP內(nèi)語音訂餐體驗，通過多輪對話的形式，客戶可以選擇披薩品種、尺寸、配料，并完成下單付款及訂單追蹤；
• 企業(yè)生產(chǎn)力機器人：Amazon Lex與HubSpot合作，可通過一個對話界面提供對相關(guān)數(shù)據(jù)和服務(wù)的訪問權(quán)限，從而幫助營銷人員創(chuàng)建內(nèi)容、研究競爭對手和監(jiān)控分析，以提高工作效率。

國外互聯(lián)網(wǎng)巨頭的對話平臺已經(jīng)相對成熟，放眼國內(nèi)，對話式人工智能也在迅速崛起。BAT在智能語音對話交互領(lǐng)域紛紛布局，無論是百度的“All in AI”、阿里的零售基因、還是騰訊的內(nèi)容及用戶資源優(yōu)勢，各家分別推出了語音開放平臺，力爭讓更多的開發(fā)者進入自己的生態(tài)系統(tǒng)中。

另外，無論是大型語音技術(shù)公司、還是語音交互創(chuàng)業(yè)公司，也在陸續(xù)打造語音對話平臺。

由于端到端的深度學習框架讓開發(fā)成本變低了很多，各公司的實力差距相比以前在逐漸縮小，這時競爭就逐漸轉(zhuǎn)移到如何針對不同場景進行有效定制，所以我們自主開發(fā)了能夠讓企業(yè)靈活定制的語音對話平臺“對話流”，讓定義語音交互體驗變的容易、快捷。

二、語音對話交互的發(fā)展趨勢和幾點思考

1. 為什么語音交互體驗常被吐槽？

“對不起，這個問題我聽不懂哦”……相信大家多少感受過語音對話產(chǎn)品不太智能的一面，主要原因是在理解用戶意圖上出了問題。

以訂餐為例，當用戶說：“訂一份小龍蝦外賣”，語音助手可以成功執(zhí)行，但當用戶的表達發(fā)生變化，說“叫一份小龍蝦”、或“我想吃小龍蝦外賣”時，它可能就聽不懂了，但其實都是對應(yīng)到“訂小龍蝦外賣”這個意圖。

一百個人口中，也許有一百種對于同一意圖的不同表達，這是語言的魅力，同樣也是語音對話交互的難點。能做到理解用戶的不同說法，并且對應(yīng)到同一意圖，才能做到真正的智能。我們要做的是深入研究自然語言理解，將用戶的表達、意圖和服務(wù)連接起來，創(chuàng)造讓用戶能用起來的語音交互體驗。

2. 對話已無法滿足用戶需求，提供服務(wù)是終極目標

跟用戶聊天、提供相關(guān)信息是語音交互時用戶最基本的訴求， 而”Get things done”、幫用戶搞定事情的能力更為重要。用戶所期待的是通過自然對話的形式，直接獲取需要的服務(wù)，而不需要再考慮去哪個平臺或下載哪個APP、如何進行操作等問題。

例如：購物、訂餐、訂票對話機器人是比較常見的語音對話交互落地產(chǎn)品。用戶可以直接用對話的形式獲取生活服務(wù)，從了解產(chǎn)品信息到完成下單購買、再到售后服務(wù)，形成從售前到售后的完整閉環(huán)，讓對話與服務(wù)有效地連接了起來。

3. 打造跨平臺、跨設(shè)備的語音交互生態(tài)系統(tǒng)

企業(yè)與客戶溝通的平臺是多維度的，比如網(wǎng)站、APP、社交媒體、小程序、快應(yīng)用等等，對話平臺可以實現(xiàn)一套語音對話體驗的跨平臺靈活應(yīng)用，不需要每個平臺設(shè)備重復訓練和部署。

對話平臺打造的語音交互體驗可以應(yīng)用于各種通用設(shè)備，例如個人電腦、手機、智能手表、智能音箱等。

據(jù)相關(guān)市場研究預測：到 2020 年，對話式人工智能在智能家居、智能車載、移動設(shè)備三個關(guān)鍵領(lǐng)域的滲透率最高，分別將達到27%、51%、68%。

4、智能語音在企業(yè)應(yīng)用中的痛點和難點

當前定義語音交互體驗，仍然需要企業(yè)提供較多的例句，這一點極大阻礙了智能語音在企業(yè)服務(wù)的應(yīng)用。但是，當前在詞向量和句向量上的研究成果、以及計算能力的逐步提高，應(yīng)該對這一類問題有比較有效的提升，我們團隊的研究已經(jīng)證明了這一點。

在使用市面上大部分對話平臺時，企業(yè)一般需要配備有NLP背景的技術(shù)人員進行二次開發(fā)。而對于技術(shù)相對薄弱的企業(yè)來說，智能語音的接入看似是天方夜譚。

我們希望讓每個企業(yè)都能定義語音對話交互體驗，讓產(chǎn)品、運營等非技術(shù)人員也能直接通過“對話流”創(chuàng)建即時可用的對話體驗。

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