歐洲各銀行的客戶業(yè)務平均有30%由chatbot自動完成，amazon echo銷量已突破千萬臺，這些數(shù)據(jù)證明對話式交互是很有可能逐漸成為未來諸多服務的標配的。
毫無疑問，聊天機器人如今已經成為繼移動應用之后最熱門的話題之一。Google、Facebook、微軟、Amazon等眾多科技巨頭紛紛涉水聊天機器人領域。
今天給大家介紹的是新加坡公司Active.ai，它創(chuàng)辦于2016年，主要為B端開發(fā)智能虛擬助手，即聊天機器人chatbot，主要服務對象有如銀行，基金等金融服務機構，大型商戶等。借由Active.ai提供的技術，消費者可與銀行或商家的虛擬客服進行溝通對話實現(xiàn)管理財務、購物或商業(yè)交易等功能。該服務可以整合到多種對話平臺上，如短信、Line、WhatsApp等常用聊天軟件端、商戶客服端（畫面類似淘寶客服，不過后臺不再是真人）。
舉個例子，如果銀行使用了Active AI的聊天機器人，銀行客戶就可以在APP中直接查看最近的交易記錄，向他人轉賬以及提升信用卡額度等。公司的這款聊天機器人不像Siri或者Alexa，它只需要掌握和銀行服務相關的知識即可，進而同時結合前端與后端程序回答用戶提出的各類問題。
用戶同使用了該項技術服務的銀行進行短信溝通
從用戶的角度來看，他們可以實時管理賬戶、享受反饋、資訊產品和資訊，所有行為均可以通過與AI交談或者輸入文本實現(xiàn)。從B端企業(yè)的角度來看，他們的AI具有無縫銜接的學習能力，可以全天候即時與前端用戶交互，解決用戶的疑問和需求。
Active.ai的工作原理仍是基于NLP（自然語言處理）為書面或口頭用語設定特定語義，再模仿人類進行決策，提取一小部分信息來回答問題。
業(yè)內人士普遍認為，chatbot能夠采用深度學習方法，接入海量數(shù)據(jù)，來預測問題進而對寬泛的主題做出快速響應，以能夠及時提出相關問題。理想狀態(tài)是，用戶不會發(fā)現(xiàn)與他們交談的并不是真人。
要實現(xiàn)上述功能最大的挑戰(zhàn)之一就是擁有大量的足夠優(yōu)質的數(shù)據(jù)。只有掌握足夠多的數(shù)據(jù)，讓其可以通過深度學習，不斷完善交流功能，為了實現(xiàn)這一目標，必須通過盡可能多的方式來積累數(shù)據(jù)，某種程度上這也依賴于更多的用戶不但使用。進而不斷調整和修正，以使得交互體驗更加擬人化，chatbot能更好地理解、預測語言與場景化詞匯。
事實上，類似Active.ai這樣的B2B領域聊天機器人很有可能會復制目前已經存在的B2B軟件領域的商業(yè)模式。對于B2B聊天機器人而言，未來類SaaS式的免費增值模式可能會成為它最可行的商業(yè)模式：根據(jù)B端用戶購買的增值服務的不同，所能使用到的聊天機器人的功能也是不同的。
據(jù)市場調研公司Forrester發(fā)布的數(shù)據(jù)，在2016年，SaaS和基于云的商業(yè)應用服務的營收有望達到328億美元。因此可以想象，B2B聊天機器人市場的營收應該也不會低。而之前的數(shù)據(jù)顯示Facebook messenger上已有超過30000個chatbot，歐洲各銀行的客戶業(yè)務平均有30%由chatbot自動完成，amazon echo銷量已突破千萬臺，這些數(shù)據(jù)證明對話式交互是很有可能逐漸成為未來諸多服務的標配的。
Active AI的創(chuàng)建團隊都具有銀行業(yè)務和金融科技方面的經驗，也曾創(chuàng)辦過專注于移動銀行業(yè)務和支付的公司。此前該公司曾獲得來自IDG Ventures India和Kalaari Capital的300萬美元風險投資。
