竹间智能出席亚马逊AWS技术峰会，共建AI对话机器人生态

 近日，AWS技术峰会2018在上海世博中心盛大开幕，该峰会邀请了行业重量级嘉宾莅临现场，与参会嘉宾共同分享了AWS的最新云解决方案，并设立了十大技术分会场，包括大数据分会场、企业级服务分会场、人工智能分会场等，从不同角度解读多项热门议题。 

作为AWS的重要APN合作伙伴之一，竹间智能受邀出席此次峰会。竹间智能的技术总监曹川在大会上发表了《商业场景中的自然语言交互》主题演讲，分享了对话机器人的发展及其在商业场景中的具体应用。

技术优势 1-语言学+深度学习结合

在语义理解方面，竹间以传统的NLP技术打底，加上语言学结构，结合新的机器学习、深度学习，以及产品知识图谱。融合地去把整个语义理解抽象化后做降维。

技术优势 2-多模型优势互补的语义理解

竹间的语义理解算法包含中文分词、人称实体、言外行为、句式识别等四十余个模块。此外，竹间还在对话机器人中大范围的利用深度学习。从分词、词性、语法解析、信息抽取等基础模块，到自然语言生成、机器翻译、对话管理、知识问答等NLP高层领域，并取得了不错的效果。

技术优势 3-进阶的深度学习模型

竹间目前在使用监督学习、迁移学习和强化学习的方法，让对话机器人能够跨领域、跨行业的学习。尤其当客户面临训练数据缺乏的时候，在竹间现有训练过的模型基础上做迁移学习可以很大成都上提高模型的性能，达到更好的机器学习效果。

技术优势 4-个性化的上下文/多轮对话能力

竹间的对话机器人可以在对话过程中记忆上下文语境、并通过多轮对话，引导用户完成复杂的业务咨询与处理。

技术优势 5-情感交互

基于独家的多模态情感情绪识别技术，竹间目前做了4种语音情绪、9种人脸表情及 22种文字情绪。实现了人机对话中的情感情绪识别，结合心理学与认知科学实现对话策略的动态优化，情绪安抚与转人工服务，提升了用户体验与满意度。

作为对话机器人领域的领头羊，竹间智能与AWS的合作早已开始。竹间的对话机器人平台BOT FACTORY登陆亚马逊服务（AWS）, 强势联手构筑开放式对话机器人生态圈。  

基于竹间AI+垂直行业不断积累下来的深度学习模型、数据和场景，竹间智能的对话机器人平台拥有自学习、少训练数据、低维护成本、高准确率等功能，帮助企业打造电商、零售、金融、教育等垂直行业的对话机器人。

 

在金融领域，为招商银行打造的查账机器人可通过自然语言交互的方式实现多维度的查账服务；为兴业证券提供的对话机器人小兴，提供证券类多轮问答、闲聊等功能。客服的有效拦截率达到70%。此外，竹间还运用对话机器人帮助财富管理公司进行投资者教育、智能投顾、财富管理等业务。

 

在电商领域，为唯品会提供智能客服机器人唯小宝，提供具有情绪识别的售前导购、售后服务机器人，客服有效拦截率达83.1%。

 

在呼叫中心领域，竹间通过语音识别和自然语言处理，快速并且高效的理解用户的需求，并通过企业的业务系统智能知识库，实现了从客户咨询、投诉问题、上门维修预约等自动呼入，再到电话销售、金融贷款、催收等外呼机器人场景。

现在，竹间智能及其企业合作伙伴可通过开放的API接口接入对话机器人，并能直接使用AWS服务，在AWS上创造大量基于竹间智能打造和运营的对话机器人业务的机会。

 

未来，竹间智能的对话机器人平台将以开放的姿态迎接更多商家的接入，共享AI成果，携手推动AI的落地应用。

关于竹间智能（EMOTIBOT)

竹间智能由前微软互联网工程院副院长简仁贤先生创办，致力于利用深度学习、中文自然语言理解、情感计算、计算机视觉等技术，研发带有情感识别能力的对话机器人及行业解决方案。现已有AI智能客服、金融机器人、导购机器人、呼叫中心等行业解决方案。

目前，包括交通银行、招商银行、民生银行、平安集团、兴业证券、苏宁、优必选，唯品会、中国移动在内的众多企业，已经采用竹间的智能客服、金融机器人、导购机器人等行业解决方案，大幅提升客服效率与用户体验，并从用户对话大数据中取得丰富的业务洞察。

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