让老外都折服的中国聊天机器人究竟好在哪儿?

2020-10-17 15:08:46

笔者按：人工智能起源于国外，欧美发达国家在此领域已经深耕多年，目前国内正处于奋起直追的态势。但在聊天机器人领域却是另一番景象。最近，国外媒体的一篇报道引起小智的关注，其标题为《关于聊天机器人，西方应该向中国学什么》。具体为何，大家请看如下的译文。

译文：

前不久，微软的聊天机器人Tay上线当天就被国外网友 “教坏”，因此被迫下载。然而在中国，百度、Uber及微软自家的聊天机器人都获得了不错的反响，并吸引了众多的粉丝和用户，类似的成功案例不胜枚举。为何西方与中国有如此大的反差呢？

微软Tay聊天机器人

其实，聊天机器人在西方是热门话题，包括报纸、电视等主流媒体都对于人工智能的应用及其如何改变消费者与企业之间的沟通模式等话题非常关注。随着电子商务的飞速发展，在线购买、支付及售后等环节，聊天机器人已经能够取代人工，用近似自然语言的方式回答消费者的问题，让人基本感觉不到正在对话的另一方是人工智能。

目前聊天机器人成为全球关注的焦点，正在不断的完善和改进中。而毫无疑问的是，中国已经走在世界的前列。那中国市场的情况如何呢？

一

微软

Tay并不是微软第一个聊天机器人。2014年，微软的“小冰”就登陆中国社会化媒体微博，从那时起，“小冰”就受到了众多微博网友的追捧，并拥有超过280W粉丝。

“小冰”在微信中也可以和粉丝进行互动

虽然也有恶意的评论，但大多数网友都非常乐意与“小冰”交流，甚至有25%的网友对“小冰”表达爱意！从这样的数据可以明显的看出，中国网友并不只关注能否在人工智能的交谈中能否获取信息或建议，而更倾向于更深度的交流和体验。

二

百度度秘

百度推出了类似于个人“小秘书”的APP，与聊天机器人非常相似，同样以问答的形式，但覆盖更广泛的领域，例如打车、家政、美甲、教育、医疗保健、旅游及代驾等等。

三

优步

从不会错失商机的优步，在中国不仅推出了聊天机器人，更将相关API开放，供第三方应用调用。同时，结合人工智能等技术，为用户提供打车服务的同时，还能实现行驶里程估算及价格咨询等功能。

通过中国的这些案例可以发现，聊天机器人已经成为企业与用户之间沟通的“桥梁”，企业可以通过建立类似的平台或服务，实现与用户的更有效沟通。

小智有话说：

人工智能将影响数字营销行业

以上是国外媒体对于中国聊天机器人市场发展的看法。小智认为不能简单的从国情的差异来评判优劣，更不能说明国内技术能力就一定比国外强。但不可否认的是，目前国内对于技术的重视程度日益攀升，技术也正影响着各行各业的发展，并有能力向世界发达国家叫板！

目前，聊天机器人的大量涌现，不仅为电商、企业网站、APP等提供在线咨询及客服业务，而且也已经成为一种有效的营销手段，通过技术革新及数据的累积，无疑将节省大量的成本，提高工作的效率。原本默默无闻的聊天机器人技术何以突然爆发，其幕后英雄就是人工智能。

人工智能，其基本的概念就是模仿人类的思维，聊天机器人就是最好的案例。而人工智能对于数字营销行业有会有哪些影响呢？目前数字营销工具和服务层出不穷，从基本的SEO/SEM、CRM、OA、舆情监测、DSP/SSP等工具，再到以一站式、自动化为理念的营销自动化平台，多多少少都加入了类似人工智能的技术或理念。但要做到真正的人工智能显然是不够的。

先进技术驱动

以谷歌的AlphaGo为例，其依托犹如人的神经系统一般的庞大的计算机网络以及诸如云计算等先进的技术，通过网络将网络中的计算机一起调动起来，大幅提升运算能力，从而在短时间内实现快速响应。

目前借助先进的信息技术，数字营销工具正不断向自动化发展，例如在云计算的帮助下，营销工具能够实现跨平台、跨屏及跨终端的布局，打破不同领域之间的隔阂。同时，云计算所带来的SaaS模式也正在推进营销工具的自动化转型，将不同功能和应用轻松整合到一起，形成一站式的智能化营销平台。例如国外的Marketo、Oracle Eloqua以及国内的珍岛等，都是技术推进营销自动化的典型案例。

同时，依托移动互联网、大数据、物联网等技术，数字营销工具也正在向开放、融合的智能平台迈进。

海量数据支撑

互联网的飞速发展，为数字营销行业带来了大量的数据源。通过数据的挖掘、分析及监测，人工智能也将获得大量有用的、结构化的数据。如果缺乏学习，人工智能也只能实现重复操作而已。例如，最近热门的话题——自动驾驶，其在开发中就需要在一个限定的区域内进行长时间的无人驾驶的测试，目的就是让人工智能通过长时间的学习，积累数据或者说是“经验”，才能真正做到模仿人类驾车。此外，AlphaGo的案例背后也离不开大数据的帮助。

在数字营销行业，数据是至关重要的，只有经过挖掘和分析后，数据才能发挥最大的价值。人工智能与大数据的结合，可以帮助数字营销工具和数据平台更好地发挥作用，例如DSP、DMP等平台通过大数据的深度挖掘，可以精准定位目标人群，实现精准营销。

并且，在未来数据开放的趋势下，各大媒体、各大生态群等数据源之间的互通和共享必将成为数字营销行业发展的方向，因此大数据的应用也将更为广泛，有助于人工智能技术的完善。

深度学习协助

人工智能的最终目的在于模仿人的思维，因此不仅是数据挖掘和分析，而需要更深度的学习。深度学习是机器学习研究中的新领域，实现模拟人脑进行分析和学习，即用模仿人脑的机制来解析数据，类似对图像、声音及文本等多种类型的认知。

对于人工智能来说，深度学习是高于机器学习的更深层次的能力，通过大数据在海量数据中挖掘有用的信息，利用近似于人的学习方式将其结构化后再次应用。由此我们可以想象一下，某电商平台的聊天机器人与客户开始聊天的同时，迅速通过后台搜索到用户的浏览路径，实时推测出用户想要购买某数码产品，并将详细介绍第一时间推荐给该客户。对于消费者来说，这无疑是最佳的体验，必将带来较高的转化率。而从数字营销的场景来说，营销人只需在工具中输入简单的行业、地域、品牌、预算、目标受众等关键字，系统通过大数据分析，就立即推送适合的营销方式和策略，也就是说只需一键就能完成广告投放。

目前，人工智能在数字营销行业的应用仍然处于初级阶段，以聊天机器人为首的应用已经得到了长足的进步，但仍然需要不断的探索新的模式，积累更多样的数据。相信在未来，人工智能将真正融入数字营销工具或平台中，通过大数据、深度学习的方式，真正做到模仿人的思考，实现真正一站式、自动化的智能化平台。

小智认为，未来具备智能化、人工智能的数字生态平台必将会出现，融合不同的营销方式和策略、打破不同媒体、不同数据平台之间的壁垒，将数据开放出来，结合大数据、商业智能等方式挖掘和分析数据，让一键广告投放成为可能，从而推动数字营销的智能化转型。

（译文来源：ClickZ，略有删改）