未来企业的AI应用将加速
以下来自竹间智能创始人兼CEO简仁贤的分享：
今天利用这个机会跟大家分享人工智能在企业的落地，更着重的是来讲竹间如何在人力资源、企业管理方面应用，人工智能可以起到什么样的角色。
竹间智能是在2015年创立的，那时候我从微软离开，之前担任的是微软亚洲互联网工程院的副院长，在人工智能搜索的领域我个人累积的经验比较多，创立竹间是希望做情感交互的机器人，并且以竹间NLP技术为基础，来为企业创造更多有效率的智能化业务。
在这4年半5年当中，竹间建立了能够读懂、看懂、听懂的双向对话的机器人，同时也开发出新的Bot Factory™2020机器人平台，能够让企业能够快速的不用写代码，创建一个以NLP为基础的对话机器人，可以应用在客服中心、营销、财务、法务跟企业管理的各个方面。Bot Factory™2020为企业提供了更便捷的方式，能够把人工智能的应用快速地敏捷地部署到企业里面去，让企业掌握、保护整个资讯信息，这是未来软件开发的一个方向。
那么以Bot Factory™2020为基础，竹间在这4年半开发出各式不同的场景，在金融领域、在制造业、在智能终端，以及在传统互联网行业等，竹间开发出全栈式人工智能平台，赋能于企业售前、售中、售后，及企业管理的各个场景。
大家都知道，自然语言是人工智能技术里面的一个掌上明珠，而人工智能技术里面有图像识别、有语音识别，还有自然语言技术，自然语言是最复杂的。因为人类的语言里面，特别是中文交互是很复杂的，有上下文，还有分词的问题，还有一些同义字的问题，还有口音的问题，还有一些场景的比较特别的词汇的问题。那么在每一个口语都不一样的情况之下，竹间如何达到人机对话能够更流畅，人机对话能够更懂人跟人交互之间的意思，那么就是要从意图着手。从意图着手之后，竹间能够造出来一个对话式的交互场景，再下一步就是应用到企业的各个部门，包括在销售部门，还有市场、数据运营分析、物流、IT、财务部、行政部、人事部。在人事部，通过HRbot可以做到员工心理咨询，竹间跟中智关爱通合作做了一个心理的机器人助手。另外竹间也跟其他几个企业集团合作，通过HRbot做一些薪资福利的查询，还有一些普通的人事行政的查询，简单到查交通班车、查上下班时间、查请假，还可以对接企业内部的人事系统。
竹间发布的HRbot更着重在外呼招聘机器人、简历筛选、和智能面试的部分，如何用人工智能的技术来帮助企业能够做人事的任务。未来企业的景象，是整个企业的各个部门都会应用人工智能的技术，特别是用NLP技术为核心产生的各式各样不同的交互场景。在企业里面最重要的就是沟通，最重要就是协作，有了好的沟通，好的协作就可以有好的效率，对于企业来讲才能够产生盈利。特别是在疫情过后，竹间未来更要专注的就是生产力。
竹间的Bot Factory™平台可以应用到各式各样不同的方面，包括电话机器人的部分，催收、外呼故障、报修外呼的回访等等，还有质检机器人、陪练跟客户去做培训，还有坐席助手、销售助手，那么应用最广的还是智能客服，用NLU平台跟标注平台帮企业做文本应用的开发，同时竹间也结合自研的语音的技术，加上语义的技术，做到全双工双向沟通的语音结合语义的技术，竹间用神经网络把语音跟语义做成最佳的结合，未来语音语义必须要结合才能够达到比较流畅的人机交互。
这四年半来，竹间落地了200多个标杆大企业， 50多个大金融的客户，在过去几个月疫情的时候，竹间也对接华为手机、OPPO手机跟vivo手机，那么总共加起来大概有8亿多手机客户都是在使用竹间的疫情机器人，那么同时华为和OPPO也都是竹间的合作伙伴，也是竹间的客户。今天在座的各位，我相信也有很多是竹间的合作伙伴，在过去的几年当中，竹间在金融行业成功的案例涵盖了银行、保险、证券、理财，都是国内大的标杆企业以及外企。所以竹间在中文、英文方面都做了双向的语义理解，还有语音识别这样的一个人工智能技术。那么在AIoT，智能终端的部分，竹间跟华为、OPPO、优必选、科沃斯、夏普还有BMW、长虹、海康威视B to B to C还有B to B 的这样的企业合作，里面也有很多是商业的场景，有很多是内部的、企业管理的场景。那么在传统产业跟互联网传统互联网方面，包括中国移动、同程艺龙，还有三一重工这样的传统的制造业，还有像周大福这样的品牌，再从中智关爱通到咪咕等等，都是竹间合作的客户。
那么竹间也跟一些HR的技术科技公司合作，竹间跟HR的系统是并存的。在政务政企方面，包括新华社也是使用的竹间的NLP的平台，做一些媒体上与文稿有关各式不同的应用，中广核、海南核电还有上海市徐汇区，更是竹间长期合作伙伴，还有华润、公安的一些部门，也都是竹间政务政企的合作伙伴。
那么经过这么多合作和竹间过去这4年半来竹间累积的一些经验，加上这一次疫情的变化，竹间认为未来的AI应用到企业中的速度会加快。
NLP为企业人力资源管理赋能
人力资源可能要做到的一点就是业务流程简化，缩短业务流程，不仅仅包括B to C的、B to B这样的业务流程，也包括内部的流程、人力资源、人力管理的流程、财务的流程、法务的流程，这些流程都要简化。不仅仅要简化，还要提高效率，提高准确度，而不用再多增加人力，或者是把人力用到更具有价值的场景当中，那么就要采用人工智能帮人去解决这些可以释放劳力的问题。
对于企业特别是HR部门来说，员工就是“客户”，HR需要服务员工，提高员工满意度，帮助员工与企业共成长。1个HR需要服务200甚至300的员工，员工数上万的公司可能需要上百名HR，公司规模越大，需要的HR越多：人力资源消耗是巨大的。但是其中有很多是可以被人工智能所辅助或者是取代的，可以让人力解放，做更多人性化的服务，更具有价值的培训、辅导等等，让员工的满意度能够更高。在减轻人力压力的同时，也可以提高效率，还有很重要一点就是做到员工关怀，特别是疫情之后对员工心理的关怀。大家可能面临应急之后的一些创伤、恐惧、忧虑，有限的人力可能没有办法达到千人千面，也没有办法达到24小时、7天这样随时都服务的状态，那么机器人，人工智能技术在这个时候就可以进行辅助。
人工智能技术现在能做到什么样的地步呢？2015年创立竹间的时候，大家就在问这个问题，那个时候的技术没有现在这么发达，竹间经过4年半的行业的累积，4年半不同场景的磨练，竹间已经打造出来了一个通用的语义引擎跟通用的对话系统，这是竹间的Bot Factory?。在前人工智能时代可能大家都知道是用关键词模板，只是固定的命令，但是现在不一样，现在能够做到更流畅，包括已经可以让电话机器人不仅仅透过文字的方式，也可以透过电话跟人类进行比较顺畅的交流。在人工智能时代结合自然语言理解、情感理解，还有深度学习跟强化学习的技术，竹间让机器人越用越聪明。NLP现在已经可以做到非常准确，竹间的准确率已经可以达到95%以上。机器很重要的一点就是它必须要知道他是否听得懂人话，听得懂的时候就要标准、完整的回答，听不懂的就不能装懂，竹间把这些都结合起来，让它有一个更流畅的交互。
知道了未来企业要用人工智能，知道了NLP可以达到什么地步，那么如何运用到企业的各部门各个场景当中？竹间用创造价值的三模式来解释，第一个是提高用户体验，这个用户有可能是外界客户，也有可能是内部客户，external customer就是客户，internal customer就是employee或者是你的合作伙伴。还有就是productivity提高效能、和相对应的提高效能之后的降低成本问题。用什么样的形态来落地？第一个，竹间机器人可以做到fully automated全自动化，它是可以DIY的24×7自动为你的员工服务。第二个是辅助形式，机器人可以辅助HR，我认为未来的技术会进步到HR representative，HR可以带着一群机器人，1个HR有可能带10个机器人去服务3000个员工。第三种就是 human machine collaboration，人跟机器去协作，像有一些HR的工作，可能机器只能做到一半，那么另外一半需要交给人去follow up，这样也能帮人省掉很多工作。我常常在讲三个模式、三个形态来进行科技创新，产生价值。
大家都在说数据智能化，如何运用AI把数据智能化，人工智能的技术是来做什么的？企业拥有很多人力资源的数据，需要思考的是如何把这些数据变成知识，再应用到机器学习、强化学习中，产出决策和洞察，完成不断升级的业务场景，在应用场景当中产生的新数据反哺机器，让整个人工智能的系统能够越学越聪明。它就是一个循环的机制，越学越聪明，所以你今年如果开始用HRbot，那么用了一年之后的HRbot肯定比一年前的HRbot更聪明，更懂得知识，更能理解人类的语言。
解决数据化的问题，各位如果在决定你要不要用HR技术的时候，其实都是围绕三个问题，第一个就是你有数据，你如何去使用这个数据？第二个是这些数据里，如何去识别关键的数据和关键的模式？第三个你如何把它应用出去，变成一个场景来服务你的用户？
以招聘为例子，从招聘开始寻找简历，从众多的简历里进行筛选，要去邀约合适的候选人，有一些不接受邀约，从接受的部分你再去筛选，哪一些可以进来面试。从简历筛选到员工拿到offer入职，整个流程像一个大漏斗。比如，一个HR可能会收到500封简历，对其中100封进行详细查看，再比较挑选出20位进行邀约，面试成功的可能3-5个能拿offer，最后可能仅有2位成功入职。那么可能是5%，可能是1%，这样的一个转化率，对HR来讲是一个耗费巨大成本的工作，做起来真的是很复杂，所以竹间的HR，去年也开始使用竹间自己的招聘助手，用竹间自己的招聘机器人来做全流程的招聘，从简历筛选找到合适的候选人，到跟候选人去做沟通，去做面试邀约，安排时间，这阶段都是人工智能技术可以做的。
传统的HR系统跟招聘网站，它能够做到的就只有关键词，根据你搜的关键词匹配，其实效率是不高的。竹间用人工智能技术建模型，做真正的用户画像，再把用户画像跟你的JD所需条件做合适的匹配，在此过程中，在反馈到模型里，这个模型会越来越适配，能精准的找到合适的人才。还有在招聘过程中，邀约面试过程中，候选人会有很多有关公司的疑问需要解答。比如：公司的企业文化是什么？你们有没有五险一金？有没有商保？有没有的平常休假是怎么样的？平常有没有加班？等等问题。如果由每一个都由HR回答，HR很可能没法承担巨大的工作量，那么通过机器人可以做这件事情，就可以帮HR减轻负担，减轻企业的人力资源压力。
林冠峰，目前就职于民生银行总行信息科技部，同时兼任民生科技公司创新孵化部负责人，具备多年在技术创新领域研发和创新管理工作经验。
数字化趋势
林冠峰首先引用业界闻名的Gartner技术成熟度曲线来分享数字化趋势。曲线上展现了5~10年内，对商业、社会和人类生活可能产生重大影响的新兴技术，包含：感知和移动、人类增强、后经典计算和通讯、数字生态系统、高级AI和分析。
不难发现，像5G，人工智能平台及服务，都悄然来到新兴技术成熟度曲线的最高峰。这也引导了民生银行在5G和人工智能平台方面的一些创新布局，以及与竹间智能在AI、NLP领域的携手。
技术和时代的变化推动了银行的数字化发展。
在过去的金融电子化时代，人们还是经常需要去银行柜台去办理转账、取款，购买理财等业务。到后来互联网金融时代，动动手指头就可以触达很多金融服务，比如用手机银行查询余额转账，用互联网小贷的APP去做贷款等。
近来进入金融科技Fintech阶段，线上线下都能接触到金融服务，金融服务无处不在。
这之间，变化的不仅是服务用户的方式，还有金融产品的模式，触达用户的渠道。企业内部的管理信息化也在经历这样的一个旅程。
在过去采购很多的办公管理软件，包括一些传统的HR系统，去管理员工的薪酬、劳动合同等等。例如运用OA系统，做在线信息录入，办公流程管理。
OA系统互联网化、移动化使得员工和企业内部管理者能够使用手机互联网便捷地访问企业管理系统。渠道的改变，也使办公变得随时随地。但至此，仍需消耗很多成本去实现企业内部的协同。
所以企业数字化阶段，在线的管理、生产的管理、数字运营的管理等等，服务员工的方式正在变化，防范风险的手段也在变化，IT的开发和管理都在变化。
企业数字化不仅是简单实现企业内部各部门人员的在线办公，而更多体现在业务协同的数字化、销售管理的数字化、流程的数字化、人事管理的数字化。销售在线、交易在线、服务在线、协作在线、管理在线，所有这些的支撑，其实是数据在线，所有环节落地到最后就是数据：挖掘数据、利用好数据，为每一个环节去提供实时价值。前面提到的AI技术，就可以建立模型去挖掘这些数据的价值。
企业的数字化转型方面，林冠峰分享了三个关键点：线上和线下的结合，技术和场景的结合，虚拟与现实的结合。
数字化转型需要敏捷组织，IT人员自底向上融合到各个业务线，以及项目制与产品制混合驱动，使得企业数字化转型更加可行。
NLP技术在企业内部管理的创新应用
林冠峰向直播观众介绍了智能管理的实际应用案例，分享了包括AI与物联网方面在企业内部管理方面的应用其中，携手竹间借鉴Bot Factory?良性设计与最佳实践经验，民生银行构建NLP一体化平台能力，民生在内部管理中进行了一些智能化实践。
过去跨部门跨条线的信息传达效率比较低。内部有很多大量的常规的咨询支持人员，工作量非常大，经常都是接线员接电话重复解释常规的问题。还有人员变动的时候，知识交接也非常难，新人培训的时间成本也很高。为此，借助新兴科技能力，民生搭建业务条线内的咨询机器人，以及HRbot，连接人力知识、流程。民生HRbot的尝试，打开了企业内部管理的数字化创新思路。在疫情期间，快速搭建了疫情防控机器人，充分展现员工关怀。以此同时，企业内部各部门、机构间知识咨询交互已开始使用机器人交互的方式，充分利用技术来降本增效。
此类对话型机器人可用渠道很多，常用的如文本类渠道，包括微信的公众号，民生自己的OA里面的交互渠道，还有电话渠道和APP渠道。在APP内可以使用语音的方式去和APP的小助手进行交互，去连接知识库，连接营销、连接功能，连接所有企业内的流程。
HRbot、及其他咨询机器人的实施都离不开多机器人一体化管理平台，即一套可快速配置各部门的客服体系。平台具备机构、机器人和知识领域三层的管理体系。每个部门都可以在这一套系统内，自己去构建专属机器人，它有自己的知识领域，实现机构间的独立，同时也可以继承某个机器人的能力。此外，平台还具有自助式的在线训练机器人的能力。以前要去优化一个机器人，需要长期的优化训练，现在基于此平台能力，训练的事情可以由专业IT人员转移给具体的业务同事，非技术人员也能在线训练机器人。同样，由于没有繁琐的IT搭建过程，它上线非常快，在民生分享的管理台里面，三步就可以让你的机器人基于最新的数据运行起来。
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