追一科技AI產(chǎn)品是如何煉成的？客戶，客戶，客戶，實踐才能出真知注客戶在上線運營以后遇到的困難和訴求本期主題：圍繞客戶需求，追一產(chǎn)品的進化與實踐之路，以及對智能交互的未來判斷。進化：從單品爆款到AIForce圍繞企業(yè)智能化升級，追一產(chǎn)品體系如何進化？年以前，產(chǎn)品以Bot問題。20182018年一年開發(fā)出See、CallLearn幾款產(chǎn)品，延伸到培訓、運營分析、營銷等場景中，如同雨后春筍一般快速建設(shè)、驗證、打磨、成熟，逐漸形成AIForce客服中心是企業(yè)與客戶連接最為頻繁的觸點之一，在Bot在線服務機器人的基礎(chǔ)上，SeeLearn，智能質(zhì)檢、坐席智能助理、智能培訓，則從企業(yè)對內(nèi)的場景切入，以人機協(xié)同的方式，把人的智慧、經(jīng)驗、溫情與AI的能力有機結(jié)合，大幅提升企業(yè)員工的工作效率、專業(yè)化水平，減輕工作負荷，更帶來工作成就感和歸屬感。這三點需求。在tl電話機器人和e智能質(zhì)檢、Learn智能培訓等創(chuàng)新型產(chǎn)品，也進入了收獲期。廣發(fā)、中信、浦發(fā)等陸續(xù)中標，比如其中一家銀行去年11月上線，標準化很高，跑起來很穩(wěn)定，以前超負荷的那部分產(chǎn)能，很輕松地化解掉了。持續(xù)挖掘和服務客戶需求。所以，根本還是圍繞客戶需求，對外的服務產(chǎn)能、體驗，對內(nèi)的管理、效率，產(chǎn)品會不斷地豐富、完善。這個過程中，我們會不斷探索，形成一站式的AI解決方案。類似是一個officeAIForce統(tǒng)一管理。當然，到底是一個產(chǎn)品、解決方案還是平臺，并不是最實踐：從客戶中來到客戶中去2B業(yè)務很多人覺得難做，從產(chǎn)品角度，如何挖掘客戶痛點，真正滿足客戶需求？2B的AI落地和2C這是一個實踐出真知的過程。在AI整個項目周期里，產(chǎn)品都需要積極參與，必須拿一手需求，而不是二手需求。尤其是律，而不是坐而論道，在家里聽需求。What和Why這兩個最根本的東西摸清楚，然后才把How成立4年來，追一科技已經(jīng)實施了600多個AI只要不斷貼近客戶、理解客戶、積累客戶，我們只會越做越好，形成深厚優(yōu)勢。如何提升我們的產(chǎn)品創(chuàng)新效率、降低創(chuàng)新成本？品與服務來解決客戶的問題。SenseNLPNL2SQL(數(shù)據(jù)庫智能交互)、AML(自動機器學習)等方向，我們會大膽嘗試做破壞性創(chuàng)新，尋找老業(yè)務場景中的新痛點，嘗試預測技術(shù)SMVP試錯與研發(fā)階段，市場留給我們的犯錯機會與研發(fā)周期都很少，解決創(chuàng)新效率的關(guān)鍵是平臺化的產(chǎn)品技術(shù)貨架。貨架中既包含大型共享模塊如、TTS、知識圖譜，也包含更細粒度的AIAI堅小組奔赴現(xiàn)場，了解反洗錢專家的日常操作，探討提效方案。算法團隊將AI平臺當做開發(fā)工具，進行半自動化的數(shù)據(jù)探索、模型調(diào)試、效果驗證，高效完成新場景的MVP效果驗10倍以上的案件審核效率。當然，這些是從概念設(shè)計到、研發(fā)落地的各階段產(chǎn)品創(chuàng)新原則，最終落地關(guān)鍵還是團隊未來：人機協(xié)同發(fā)光發(fā)熱企業(yè)服務智能化未來有哪些趨勢值得關(guān)注？AI技術(shù)尤其是NLP都可以協(xié)助。目前的人機協(xié)同依然缺乏探索，接下來5年，人們會越來越發(fā)現(xiàn)人機協(xié)同的重要性，它的落地可能會比全自動要更好，相應的人機協(xié)同應用，比如坐席輔助、培訓、質(zhì)檢等等，都可以做的更好、更深入。無米之炊。眠”狀態(tài)。呼叫中心其實是一個數(shù)