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专访竹间智能CEO简仁贤:AI SaaS驱动企业低成本转型

2022-11-03    

当前,借助自然语言理解、深度学习、智能语音语义等AI技术,进行业务智能化升级已逐渐成为企业保持良性发展和打造核心竞争力的必备要素。但整体来看,中国不同规模企业的智能化转型进程依旧面临诸多挑战。竹间智能Emoti Cloud通过将AI软件服务以SaaS模式进行封装,形成标准化的AI软件服务工具。利用Emoti Cloud,企业用户能够以低成本快速应用AI技术并实现场景拓展,加速业务智能化升级。

 

存量经济时代,以传统技术构建的业务体系,逐渐难以为企业在新一轮的市场竞争中构筑足够的竞争优势。为保持客户粘性和竞争优势,将自然语言处理、深度学习、知识工程等先进AI技术融入进企业业务全链路中,进行业务体系的智能化升级,已成为企业的必然选择。

 

企业业务智能化发展,仍需克服诸多挑战

 

不过,不同规模企业在搭建智能化业务体系的过程中,仍面临着诸多挑战。

图1:不同规模企业智能化发展面临的挑战 

 

大型企业:业务部门较多,业务结构复杂,不同部门对于智能化功能需求差异大。因此系统搭建复杂程度较高,需要大量的定制化开发服务满足各部门个性化的功能需求。整体系统建设周期较长,建设成本居高不下,且系统灵活度不足,在后期由功能升级迭代需求时,难以做出及时响应。
中小型企业:虽然整体业务架构相较于大型企业来说更为简单,但缺乏足够的AI技术开发能力和行业Know-how积累,AI智能化应用无法发挥预期效果;同时,碍于较少的投入预算,无法进行业务全链路的整体智能化升级,单点的AI智能化应用,对业绩增长提供的支撑有限。 
 
AI SaaS加速推进企业业务智能化升级
 
为有效解决上述不同规模企业所面临的问题和挑战,AI SaaS模式凭借着更快的交付周期、不需要私有化部署的系统搭建与维护成本以及更高的升级迭代效率等优势成为了主要探索方向。AI SaaS指通过将AI软件以SaaS软件即服务的模式进行交付,形成标准化、开箱即用的AI工具,使企业用户能够以较低成本快速实现AI场景的拓展,享受AI带来的红利,加速业务智能化升级。

 

 

但整体来看,AI SaaS想要真正实现落地,还需要具备两方面条件。一方面,厂商需要具备坚实的AI技术底座,以及PaaS的能力,能够为企业用户提供包括自然语言理解、深度学习以及智能语音语义等成熟AI技术;另一方面,AI SaaS 的软件服务必须满足客户的刚性需求,因此厂商还需具备丰富行业Know-how积累和深刻的业务场景认知,能够真正洞察不同行业客户在业务流程不同阶段的共性需求。
在众多人工智能厂商中,竹间智能依靠着7年多来的大型企业服务经验、产品研发投入、深厚的AI技术积累、以及7年的Product-Market-Fit 的打磨验证,已成为当前AI SaaS领域的标杆企业。
竹间智能由前微软(亚洲)互联网工程院副院长简仁贤先生在2015年创办,专注于自然语言理解、知识工程和情感计算,为企业打造端到端的AI数字员工,使其实现销售、客户服务、业务处理的智能自动化,从而提升客户体验,并且提高收入,增加效能,降低成本。目前在金融、制造、零售、汽车、企业、医药、政务等领域提供完整的标准行业解决方案。 
 
竹间智能Emoti Cloud助力企业打造智能化业务体系
 
依托多年技术研发投入,竹间智能已经形成了以自然语言理解、深度学习、多模态情绪计算、知识工程、智能语音以及文本数据中台为核心的强大AI技术体系;同时,基于多年大型企业服务经验,竹间智能积累了深厚的行业Know-how以及业务场景认知,沉淀出了丰富的行业人工智能共性需求,能够提供企业业务全链条的闭环解决方案于标准产品。

 

 

图2:Emoti Cloud产品架构图 

 

 

在技术与行业Know-how积累均较为成熟的前提下,针对目前企业智能化转型的重点场景,竹间智能推出了Emoti Cloud,涵盖行业通用的AI SaaS产品。其中,以Bot Factory、Emoti Salesmate、Emoti Coach、Emoti Voice为核心,以Emoti Insight、Emoti Knows为两翼。通过为企业提供的两大类标准化AI,对话智能与销售智能,为企业解决售前,销售,售后,与培训的问题;知识智能为企业解决业务知识构建与共用的难题,帮助不同规模企业加快智能化转型进程,实现业务的整体赋能,助力降本增效以及业绩再增长目标的达成。
                                                                                                                                                                              图3:Emoti Cloud产品介绍 
在使用场景上,Emoti Cloud可实现企业内外应用场景的共同赋能。Emoti Salesmate可对企业销售部门智能化转型提供支撑,有效提升销售团队的效率和能力,促进业绩水平的增长;Emoti Coach可赋能企业内部培训场景,以AI智能陪练来达到优化员工培训效果;Bot Factory能够帮助企业各业务部门快速构建适用于不同场景的AI对话机器人,在各个业务中使用自动化机器人,提升业务效率,并降低人工成本;Emoti Insight可赋能市场、营销、产品等多个部门,将市场上的客户反馈自动产生洞察于可决策的行动方案,助力企业内部商业决策;Emoti Knows 可供所有业务场景使用,通过搭建统一的知识管理体系,大幅提升企业知识采编效率和应用能力。
在客群受众方面,中小型企业对于无需开发、能够快速部署使用的SaaS化AI工具有着巨大需求,因此是目前Emoti Cloud的主要受众客群。同时,近年来受疫情以及经济环境下行等因素影响,大型企业的IT投入预算也在不断缩减,因此对于可以以较低成本实现人工智能应用场景拓展的Emoti Cloud需求量也在逐渐增多。
 
近日竹间智能CEO简仁贤接受爱分析专访,并就AI SaaS目前的行业发展现状,以及Emoti Cloud产品如何赋能企业各业务场景等话题展开分享。
 
爱分析:AI能力是否已经成为多数公司发展的必备要素?
 
简仁贤:人工智能是否是企业目前的必备生产要素,中国企业互联网转型进程或许可以提供很好的借鉴意义。从2003年开始,中国企业才陆续知道互联网,同一时间的美国,企业间互联网的渗透率已经达到95%以上。当时占据主流的中国传统企业,对于互联网始终持有保守态度,认为线上化不利于数据安全,且并不是企业发展刚需。
但从2005年到2015年十年时间,中国企业对待互联网的态度就发生了翻天覆地的变化。所有企业如雨后春笋般开始积极拥抱互联网,纷纷设立了自己的官网和线上销售渠道,开始享受互联网带来的红利,并逐渐在市场竞争中占据优势地位。
目前人工智能技术所处的发展阶段,就类似于互联网在2003年-2005年所处的高速发展前期。企业在逐步应用AI技术进行业务赋能,但与此同时还会遇到很多问题和挑战,导致很多企业对AI技术能够带来效果缺乏深刻认知。然而,随着市场竞争的逐渐激烈,企业未来要想保持良性发展以及打造自身核心竞争力,构筑自身的底层AI能力一定是必备前提。只有将AI技术渗透到业务流程的每一个环节当中去,进行业务的整体智能化转型,才是企业实现降本增效的关键所在。
 
爱分析:竹间智能是基于哪些市场机会推出Emoti Cloud? 
 
简仁贤:目前国内的SaaS行业主要有两大发展方向。一类是,垂直的销售驱动型SaaS;另一类是,软件服务型SaaS。销售驱动型SaaS,只是为客户提供一个服务平台,例如短期用工招聘平台等,并不是基于某种技术开发而来。而软件服务型SaaS,是基于特定的软件技术所打造的,对于企业用户来说更像是一种工具。现阶段,在美国企业中平均每位员工每天会用到6至8种软件服务型SaaS工具,但在中国企业中员工每日用到的软件服务型SaaS工具还不足1种。因此,竹间智能看到了中国市场未来对于软件服务型SaaS工具的巨大需求以及发展空间,所以推出了软件服务型SaaS ——Emoti Cloud。
 
爱分析:Emoti Cloud主要定位哪类规模的客户?
 
简仁贤:总的来说,Emoti Cloud的客群定位主要是中小型企业客户。这是因为目前中国的大型企业,对于人工智能技术的接受度正在慢慢变高,并开始逐步将AI技术融入到每一个业务环节当中去。在过去的7年时间里,竹间智能主要业务是为这类企业客户提供专属的人工智能解决方案。在这一过程中,竹间将一些行业共性需求进行了沉淀。例如,保险行业的咨询机器人、坐席助手;制造行业的故障分析、专家咨询机器人等。但这些沉淀下来的行业解决方案,对于中小企业来说无法适用。因为中小型企业的IT基础较为薄弱,且没有足够IT投入,而这些解决方案的落地需要大量的IT技术支撑。所以基于多年对于中小型客户需求的收集,竹间智能深知中小型企业需要一款标准化程度高、无需专人开发、可以支持开箱即用的AI工具。这款工具能够让中小型企业员工无需额外培训,就可以快速上手,实现多个业务场景AI赋能,助力降本增效目标的达成,这也是竹间智能将中小型企业定位为Emoti Cloud主要目标客群的原因。
 
爱分析:目前大型企业客户对AI SaaS接受度如何?
 
简仁贤:从最初的服务机器人开始,长久以来,竹间的大型企业客户已经接受订阅制的收费模式5年了,目前总体来看企业对于SaaS化的AI应用接受度和需求量正日益增多。同时,考虑到疫情之后,大型企业IT预算都有明显下降。因此,低成本且能够快速部署使用的SaaS应用无疑是企业未来继续拓展人工智能场景的首选。
 
爱分析:Emoti Cloud主要包含哪些SaaS产品,分别定位解决哪些问题,有哪些功能和特点?
 
简仁贤:目前Emoti Cloud主要包含Emoti Salesmate、Emoti Coach、Bot Factory、Emoti Insight以及Emoti Knows五大SaaS产品。但未来,Emoti Cloud还会持续更新SaaS产品体系,赋能企业更多的业务场景。
 
Emoti Salesmate:销售会话智能,能够帮助企业销售人员利用NLP等人工智能技术,对会话流进行实时分析,并输出优化建议。同时,具备话术推荐功能,能够根据对话过程中客户反应,进行实时话术指导。并能够将优秀话术进行沉淀积累,形成金牌话术库,持续赋能销售人员。
 
Emoti Coach:沉浸式陪练产品,具备实战对练等核心AI功能,能够为企业员工提供完全复刻真实场景下的训练课程,并能够依托自然语言理解、情绪识别等技术,实时给予员工相应的评价和优化建议。帮助企业大幅缩短新员工上岗时间,提升业务能力水平。在某豪华车品牌项目中,该品牌经销网点和销售人员众多,但员工培训成本较高,且培训体系较为落后,直接影响了销售转化率的进一步增长。通过应用Emoti Coach,使该品牌能够协助学员完成丰富的实战训练课程,并快速掌握员工培训情况,显著改善培训效果。以该品牌北京4s店为例,经过6个月Emoti Coach的使用,单店综合收入同比增长近4%。 
 
Bot Factory:AI对话机器人,已经经历了5年的产品验证。具备包含语义模型、交互模型、情绪模型、意图模型以及语言模型等高达3000多个行业和业务模型。能够让不同行业的中小型企业无需私有化部署,按需快速构建适合自身业务的AI对话机器人,以较低成本实现多个业务场景的智能化升级。在某市12345热线建设项目中,通过全面应用Bot Factory,该12345热线实现了整体智能化升级。构建了从电话接入、语音问答,再到客服辅助的高效人机协同智能化客服体系。有效满足了客服人员高效响应要求,实现了100%处理每日高达上千件咨询和投诉的效果。
 
Emoti Insight:智能洞察平台,企业在客服场景中,常常会产生大量的非结构化数据,如文本、语音等。但大多数企业不知道如何有效利用这些数据。而Emoti Insight可以帮助这些企业对此类数据进行标签分类,并能够对包括产品质量反馈、服务质量反馈等数据进行多维度洞察分析。为后续产品服务策略优化提供数据支撑。在某知名连锁咖啡店项目中,该品牌希望能对海量的员工调查问卷进行统计分析,了解员工情况和对公司的建议,优化运营决策。但传统人工为主的数据分析模式,覆盖度有限,不便于进行深度原因分析。通过使用Emoti Insight,该品牌实现了调查问卷全量分析洞察,分析结果准确率大幅提升至85%以上,有效助力运营策略的持续优化。
 
Emoti Knows:企业级知识库,中小型企业同大型企业一样,经过常年的发展积累了大量的碎片化文档信息。但没有足够的预算建立一个庞大的知识库管理系统,无法将企业知识进行沉淀。Emoti Knows帮助企业管理知识,员工分享知识,并能将知识应用在售前,销售,售后的客户服务,场景中,与 Salesmate, Emoti Mate, 对话机器人的应用打通,形成知识应用闭环。无需定制化开发,即可快速构建出专属的企业级知识库。
 
爱分析:五款产品分别主要适用于哪些业务场景和行业?
 
简仁贤:在适用场景方面,Emoti Salesmate,主要适用于企业销售部门,能够对售前、售中及售后场景进行高效赋能;Emoti Coach,主要是用于营销、销售以及客服部门的员工培训场景,帮助新员工快速掌握岗位所需技能,大幅缩短上岗时间;Bot Factory,属于通用型产品,适用于不同行业、不同规模企业的所有业务场景,企业无需定制化开发,能够快速构建适用于自身业务的专属对话机器人;Emoti Insight,主要适用于需要利用数据洞察分析进行运营决策的场景和部门,如市场部、营销部、产品部等;Emoti Knows,属于企业各部门和业务场景通用的产品,能够将企业所有碎片化的文档信息进行收纳管理,供各个部门在不同业务场景下按需调用,打通上层的对话智能应用,形成企业的知识底座。在适用行业方面,Emoti Cloud属于全行业通用的AI SaaS产品。但就现阶段而言,需求主要集中在一些销售场景密集的行业中,如零售、金融、汽车等。
 
爱分析:Emoti Cloud的技术优势主要体现在哪些方面?
 
简仁贤:整体来看,Emoti Cloud在自然语言理解、机器学习、多模态情绪识别以及知识工程四方面具备较强的技术优势。
 
第一,成熟的自然语言理解技术,经过多年技术研发投入,Emoti Cloud目前已经积累了近40个自然语言理解技术相关的模块能力;第二,Emoti Cloud底层具备先进的机器学习平台,内置了高达3000多个不同的算法模型,能够实现对不同规模企业不同业务场景的全面支持;第三,Emoti Cloud具备强大的多模态情绪识别技术,能够通过对会话过程中产生的文字、语音、表情等信息实现客户与销售情绪的实时分析洞察,并提供相应的话术指导,促进成单效率和服务满意度的提升;第四,具备由完善的NLP技术所发展出来的知识工程平台,能够从企业文档中自动获取知识进行沉淀,并能够将它们关联起来,构建企业知识图谱。
 
爱分析:Emoti Cloud的收费模式有哪些?
 
简仁贤:现阶段,Emoti Cloud主要分为专业版和旗舰版两个版本。其中,专业版适用于对通用功能需求较高的企业,价格相对较低;旗舰版,功能更加丰富,性能适合更大规模的用户使用,以及适合具备一定IT基础的企业使用,在收费方面也相对高一些。
 
爱分析:未来Emoti Cloud的发展方向主要是什么?
 
简仁贤:未来,Emoti Cloud还将继续向企业更多的业务场景进行渗透,帮助企业构建能够适用于业务全流程的标准化AI工具体系。通过全面应用Emoti Cloud产品,使企业用户不仅能实现降本增效,更能持续提升利润水平,打造差异化竞争优势。 
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