多年前，我們曾暢想聊天機器人在企業(yè)里的應用，2020年，時光如梭，現(xiàn)在企業(yè)大量使用機器人客服、外呼機器人和內部智能問答知識庫；知識圖譜和深度學習等加快在企業(yè)軟件中應用，可以說，聊天機器人的市場在快速成長。

　　那么市場成長的速度究竟怎么樣？其實是要消費者說了算，因為企業(yè)購置和部署后，最終是消費者買單，消費者也是最終的享受服務的人群。

　　我查找了最近一些調研的結果，比如《促進疫后增長必不可少的8個直接面對消費者DTC策略》（https://runwise.co/dtc/47061.html）也將企業(yè)應用聊天機器人作為重點投資方向，但是其給出數據如下：

　　以下簡稱A1-A4：

　　在Chatopera看來，這些數據有可圈可點之處。

　　不敢茍同A1

　　Chatopera在為客戶實現(xiàn)聊天機器人的案例表明，聊天機器人不但是將以前服務好的客戶保持住，而且是服務以前觸及不到的客戶，比如在游戲行業(yè)，游戲發(fā)行后玩家關注高達100多萬，人工坐席排隊時間長，很多時候都是在高峰時間段咨詢，用戶體驗不好，很多玩家就放棄咨詢了，直接導致玩家粘性不足，所以機器人客服是降本和增效的，要分成兩方面分析。

　　Chatopera認為，聊天機器人的投資回報率至少是過去人工坐席的10倍，是支持裂變的十倍速增長必需的基礎，不能單純從節(jié)省開支角度分析；在節(jié)省開支角度，機器人客服的單次投入成本和維護成本等同于企業(yè)培訓人工坐席的成本，并且更新方便，節(jié)省客服成本可以達到70%～60%，遠高于30%。

　　需要經營A2

　　那么聊天機器人的用戶體驗怎么維護呢？我們這里討論的就是企業(yè)應用于服務領域，包括教育、醫(yī)療、人力資源、生產制造、交易、信息檢索、心理健康陪伴和智能投顧等方面的聊天機器人，不是那種閑聊的聊天機器人。那么這里33%的用戶感到滿意，應該是比較中肯，甚至激進的判斷。

　　為什么？因為和一些客戶聊天，他們對聊天機器人的理解有很多誤解：聊天機器人可以取代人類。可實際情況是，現(xiàn)在達不到，30年內都達不到，一些企業(yè)為了吸引人眼球，提出自學習技術，其實只是一些無監(jiān)督機器學習的成果，并沒有達到人類”自學習“的水平。而恰恰是這種炒作，讓企業(yè)對聊天機器人應用產生誤解，不容易消除。

　　那些好用的”聊天“機器人是怎么做的呢？我們來看一些招聘廣告！

　　某招聘網站關于”AI訓練師“職位

　　AI訓練師工作崗位信息：

　　這是2019年從一個朋友那里得到的平安需要20+人的AI訓練師的招聘需求：

　　AI訓練師
　　坐標：深圳
　　待遇:12K起
　　職位描述：
　　1.負責對接客戶端聊天型機器人語料庫需求，編輯和審核聊天機器人的出話內容，根據客戶需求，維護和優(yōu)化聊天機器人的對話質量；
　　2.負責機器人平臺的知識庫維護，同步業(yè)務方的數據更新及系統(tǒng)問題審核，設計機器人形象，制定相應的對話策略；
　　3.負責用戶問答數據進行標注，統(tǒng)計機器人的覆蓋率、準確率，分析不足原因；
　　4.負責語義實體、意圖分析，了解語義要素，善于分析詞語句式結構；
　　5.了解機器人的產品的運作邏輯，參與機器人多輪交互場景的設計、思維導圖的制作
　　任職要求：
　　1.工作細心負責，責任心強，熟悉電腦辦公軟件；
　　2.有較高的數據分析能力，善于總結規(guī)則，發(fā)現(xiàn)問題、解決問題；
　　3.有較好的語言溝通能力，善于溝通，實事求是；
　　4.有較好語言敏感力，有一定的語言基礎

　　我們在銀行、證券、保險等領域遇到的聊天機器人實際上都是大量的人工成本，人工越多越智能，算法和算力只是小的投資，數據的投資才是占大比例的。第一個版本上線的聊天機器人可認為是企業(yè)的固定資產，作為營業(yè)費用分5年進行攤分，有的企業(yè)認為分10年進行攤分也很合理，5年是較為保守的估計；第二年及以后的維護成本則很低，只需要第一個版本上線的1/20計算，這部分主要是知識庫、多輪對話維護，甚至外包，將成本降低更多。

　　據我們觀察，現(xiàn)在很多上線的聊天機器人都缺少維護。Chatopera交付過的項目表明，聊天機器人的對話滿意度很輕松能做到50%以上：做好常見問題就能實現(xiàn)，如果再做好多輪對話和意圖識別等，則可達到70%。因為企業(yè)對話服務的流程比較明確。

　　人工智能的瓶頸

　　此外，在一些企業(yè)提供產品中，對話的實現(xiàn)沒有人工智能，只有人工。

　　比如現(xiàn)在，某聊天機器人服務知名企業(yè)的產品，實際上是這樣做對話機器人的。

　　通過關鍵詞，建設了對話決策樹，實際上沒有應用統(tǒng)計機器學習，更談不上人工智能，遑論“自學習”技術。

　　因為聊天機器人，是一個很難的問題。應用機器學習技術是通過解決一系列子問題，來提高機器人智能效果，實現(xiàn)多輪對話還有較大瓶頸，目前較為流行的多輪對話，是通過人工實現(xiàn)的。

　　那么，Chatopera為什么做聊天機器人平臺？為了規(guī)?；?！

　　在互聯(lián)網時代，不能脫離規(guī)模化談商業(yè)模式，因為互聯(lián)網時代是長尾的，一個行業(yè)里容得下幾家頭部公司，其他小公司都是勉強維持，這時候，聊天機器人就是殺手锏：規(guī)?；?！Fast to Repeat，Easy to Scale。

　　所以，要上線聊天機器人，而且要有一定的預期和目標設定，適當的投入。不要迷信人工智能、算法和一些商家的宣傳。

　　Chatopera認為，做聊天機器人要拿出開發(fā)一個手機APP的心態(tài)：有美工、有后端、有工程師，有運維。這樣才能取得理想回報，聊天機器人是新的服務發(fā)布渠道，值得投資！

　　成分需要明確的A3

　　有多少移動互聯(lián)網用戶和聊天機器人對話過呢？我們覺得這里需要明確一下，這54%的消費者是和什么樣的聊天機器人聊天：是閑聊打發(fā)時間，還是具體做一件事情，比如訂票、詢問天氣、點歌、請假。有的人說前者是開放域聊天，后者是任務型機器人。我們更習慣說前者是閑聊，后者是業(yè)務對話，這是站在商家角度看。

　　那么是現(xiàn)在閑聊的對話多？還是業(yè)務的對話多？未來增長幾何？

　　我們覺得可以分析不同廠商的財報，比如做閑聊的公司和做業(yè)務的公司，Chatopera認為，未來業(yè)務型機器人貢獻價值更大，當下增長更快。

　　比較合理的A4

　　80%的常見問題，可以讓聊天機器人回答。聽起來像是2-8原則，實際上，我們在上線聊天機器人客服時，目標都是85%的準確率為及格線。因為那些沒有回答上的，可能是因為業(yè)務變化，機器人確實無法事先預知的對話。

　　所以，80%是一個合理的保守的估計。