云之訊產(chǎn)品總監(jiān)羅杰就“抓住時代的機(jī)遇，開創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)智能語音時代”話題展開了干貨分享。
他談到圖象識別、語音識別是一種模式識別。而真正另外一層可以將整個數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納、推理，數(shù)據(jù)理解方面屬于另外一層，也就是智能語音處理。
云之訊產(chǎn)品總監(jiān)羅杰
以下內(nèi)容為羅杰演講實錄：
我不知道大家有沒有這樣的感受，像搜狗、360、百度，基本上靠挨個打電話，這種互聯(lián)網(wǎng)公司也需要通過很傳統(tǒng)的方式獲客。
有5個特別大的痛點：
1、運(yùn)營成本很高，就像工資、提成、社保、電話費(fèi)、場地讓企業(yè)管理者頭疼不己；
2、客戶難尋。電話銷售時，掛斗率居高不下，需要花費(fèi)大量的時間來篩選意向客戶；
3、人員流動大，新業(yè)務(wù)員離職率高，老業(yè)務(wù)員時間久了難以控制，增加了招聘成本和管理成本；
4、培訓(xùn)時間長，新員工銷售經(jīng)驗不足，沒有標(biāo)準(zhǔn)的銷售話術(shù)，需要花費(fèi)大量的時間進(jìn)行培訓(xùn)；
5、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。客戶意向?qū)崟r變化，員工跟蹤記錄不真實，無法統(tǒng)計客戶說的每句話，沒辦法形成一個客戶畫像。
現(xiàn)在大家都在講人工智能，從1956年開始就提出人工智能的概念，已經(jīng)過了60多年，這個過程經(jīng)歷了3個主要的時期。
第一個時期，因為它的計算能力不夠，沒有進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，也沒有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，也沒有目前來說很高級的數(shù)據(jù)算法。
第二個時期，在八零年代，那個時候比較典型的是深藍(lán)下象棋的機(jī)器人，是一個專家模型，把很多種可能的結(jié)果全部模擬出來，然后找到一個最優(yōu)的解決方案不斷的往下推。
就像小時候玩過下象棋的小霸王，它會有選擇，電腦可以選擇簡單、中級和高級，它唯一的差距就是時間不一樣，其實這是一種追溯的算法。
這是現(xiàn)在整個智能語音識別的現(xiàn)狀，就電銷這個非常典型的勞動密集型的行業(yè)。
就一段錄音的場景，其實它就只有三個技術(shù)點：
1、ASR，智能語音識別，把語音可以轉(zhuǎn)化為文字的形式；
2、NLP部分，智能語音處理或者叫做智能語音理解；
3、TTS部分，把要回答的文字轉(zhuǎn)化成錄音的形式，然后放在我的客服廳，這樣就形成一個通話。
這個過程中，目前的技術(shù)也很成熟，包括微軟、IBM、亞馬遜、騰訊、阿里、科大訊飛的技術(shù)都有很成熟的技術(shù)。應(yīng)用價值就是用人工智能輔助銷售提高業(yè)績，或協(xié)助客服提高服務(wù)滿意度。
圖象識別、語音識別，這是一種模式識別。而真正另外一層可以將整個數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納、推理，數(shù)據(jù)理解方面屬于另外一層，也就是智能語音處理。
這里面需要通過底層數(shù)據(jù)引擎，包括把詞庫做糾偏，分詞器模塊，關(guān)鍵字模塊，概率分析模塊，情感分析模塊，邏輯控制器，控制機(jī)，有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)這樣一個過程，最終形成強(qiáng)化學(xué)習(xí)，生成一個模型達(dá)到交付的效果。
以上就是分享內(nèi)容，謝謝大家！
