获天使轮融资 前豆瓣副总裁研发售前服务机器人 个性化推荐提升50%转化率

栏目: 编程工具 · 发布时间: 7年前

内容简介:获天使轮融资 前豆瓣副总裁研发售前服务机器人 个性化推荐提升50%转化率

获天使轮融资 前豆瓣副总裁研发售前服务机器人 个性化推荐提升50%转化率 ◆ 爱因互动创始人王守崑是中国最早的个性化推荐系统研究者。

文| 铅笔道 记者 吴泽骞

导语

从1956年首次提出概念至今,人工智能已经历了半个多世纪的发展。几十年以来,这个概念起起落落,直到去年3月AlphaGo击败李世石后,人工智能再次进入大众视野。

王守崑和洪强宁也选择了这个时间点进入该领域创业。

他们于2016年6月创办爱因互动,专注于研发人工智能对话服务产品。团队通过搭建云平台系统,将API接入企业的网站、App、微信公众号,利用对话机器人向用户提供售前咨询、产品推荐等服务,如推荐信用卡、金融知识百科问答、智能投资顾问等。

截至目前,已有7家金融企业使用了爱因互动的产品。在问答交流环节,该产品的准确率在93%~95%之间。在金融产品推荐上,相比此前使用人工销售,转化率能够提升50%以上。

注: 王守崑承诺文中数据无误,为其真实性负责,铅笔道已备份录音速记,为内容客观性背书。

将对话机器人植入售前工作

前豆瓣网首席科学家兼副总裁王守崑和他的同事兼好友洪强宁一直在讨论着创业的方向。

去年3月,他们在一家咖啡馆里又梳理了一遍曾经考虑过的想法,聊天涉及到VR、企业服务、数据分析等等,但两人总觉得差点意思,“很难产生兴奋感”。

一番考虑下来,两人都把目光聚焦在了对话机器人上面,这个方向更能够发挥他们此前的工作经验和资源优势。

在具体的运用方向上,王守崑把对话机器人的使用放在了售前领域,实现企业与客户之间的连接,将传统的人工售前客服交由机器人来实现。

且在豆瓣网任职期间,王一直负责个性化推荐算法的相关工作。在这方面的研究中,推荐结果的可解释性问题一直是技术人员攻克的重点,王也在不断寻找可行的办法将推荐结果向用户进行一个有效的解释。

在王守菎看来,对话机器人的研发能够对个性化推荐解释方面的探索大有裨益。

当时面向企业服务的对话机器人主要有几种:一是客服机器人,这类占比是最大的,并且主要以售后客服为主,如查询物流等;二是做带有对话模块的硬件机器人;三是专业领域的对话机器人系统,如切入银行、保险等。

相比于售后机器人的众多入局者,售前机器人却鲜有玩家。处于发展的早期的市场,这对于王守崑来说意味着更多的想象空间和发展可能性。

以SaaS为载体服务金融行业

在产品具体形态上,王守崑考虑以SaaS作为对话机器人的载体, 即团队通过搭建云平台,为客户的网站、App、微信公众号提供API接口,将售前客服工作交由机器来完成。

选择SaaS这种形式的原因有三个:其一,便于团队进行集中开发,并能够实现产品无缝隙迭代;其二,让不同的客户能够获得一致的体验,避免为不同公司定制化私有云部署而导致团队精力分散;其三,从成本上来说,不论是对团队还是对客户,都能有效减少双方不必要的支出。

对于产品形态有了初步构想之后,考虑到金融行业体量庞大,不存在垄断性公司,且数字化程度高,前期沟通需求量大, 王决定先从金融行业着手试水。

2016年6月,爱因互动成立。

以机器学习、个性化推荐、知识工程、数据挖掘等技术为基础开发产品之外,团队也深入了解了金融行业售前服务存在的一些问题。

售前工作存在大量重复性劳动工作,在销售答疑或者介绍相关产品时,机械性地回答占据单个人劳动量的50%以上。另外,由于销售员之间的水平差异较大,即便是用同样的话术来介绍产品,他们的客户转化率也有较大差别。

“这些问题都可以用我们的对话机器人来解决”。虽然机器人服务在灵活性、精准度和情感等方面与人工服务相比有一定差距,但是在稳定性、广度以及后续服务方面,都有更好的潜力。

机器人可以记住更多的知识和产品信息,不会受到环境和人类情绪的影响,例如爱因互动的SaaS中就收录了数十万个金融知识点,使用户在询问时能够及时得到反馈。而机器人又能从用户的反馈中进行学习,有针对性的形成用户画像,从而逐步改善对话质量。

产品上线运行

5个月后,产品在一家互联网金融公司上线,主要是帮助企业售卖基金组合。用户可以通过对话机器人了解基金详细情况、进行风险测评、挑选符合自身需求的产品。

用户在使用微信等聊天 工具 时,对于对话的接受程度很高。面对金融这种存在信息不对称的产品,他们有进一步了解产品的意愿。爱因互动研发的机器人能够有针对性的回答、解释和引导用户,在这种交互过程中提升转化率。

获天使轮融资 前豆瓣副总裁研发售前服务机器人 个性化推荐提升50%转化率 ◆ 对话服务机器人可以为用户提供理财咨询,为销售人员提供多维度数据分析服务。

团队研发的产品应用领域相对较窄,因此“实际使用效果不错”。但由于每个人的表达方式不一样,使得机器在一些时候并不能准确判断用户潜在的行为。团队为此在用户意图识别相关算法上进一步研究。

截至目前,已有7家金融企业使用了爱因互动的产品。 在问答交流环节,该产品的准确率在93%~95%之间。在产品推荐上,相比此前使用人工销售,转化率能够提升50%以上。

在盈利模式上,团队现在主要是根据API调用次数来向企业收费。根据所需算法复杂性、问题的重要程度等标准,单次调用的价格在几分钱至几毛钱之间。但在未来,爱因互动希望根据客户的实际销售效果进行收费。

相比于传统利用关键词和检索式模型来提供销售服务的方式,王守崑更希望将主动推荐与被动响应相结合,能够在恰当的时间给目标用户推荐不同的东西。

因此,接下来团队将继续研发产品、完善相关算法,并在今年内做2家行业标杆客户,确定整个产品方案。

/The End/

编辑   孙    娇     校对  褚琳冰


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