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| 本文作者： 章敏 | 2016-09-12 20:49 |
導讀：世界上最早的聊天機器人誕生于 20 世紀 80 年代，名為“阿爾貝特”，用BASIC語言編寫而成。如今，聊天機器人不僅可用于娛樂，其商業價值也非常之大。今天，讓我們把目光從硅谷暫時轉移到印度吧——在這個充滿 geek 精神的地方，同樣有一批創業者正在研發新型的聊天機器人。
一大波創業公司正利用技術讓日常任務變得更簡單。我們只需要使用一個短信 App，然后與機器人交流，就可以預訂航班、購買手機，或者保險。
還記得 JARVIS 嗎？鋼鐵俠里面 Tony Stark 的智能助手控制了他家中所有的大小事務，甚至是他最好的朋友。雖然現實生活中還沒有出現能和 JARVIS 媲美的助手，但對于越來越多的平民百姓而言，聊天機器人已經不再是遙不可及的事情，利用人工智能和自然語言處理技術，電腦程序可以自動與用戶進行文本對話。
與此同時，隨著世界快速從社交網絡向信息類應用過渡，大批的印度初創企業正在開發這種技術，以提供一系列服務。
我們可以設想一下：如果你在網上看中了一雙鞋子，而店家可以自動使用聊天接口進行工作，聊天機器人允許你利用該接口與聊天機器人進行對話，它能理解你的需求，給你提供恰當的選擇，然后你可以立馬下單并付款。
四月份，Facebook Messenger 開放聊天機器人時，WhatsApp 也宣布將對企業開放這一功能。聊天機器人領域創業公司 Nikil 的聯合創始人 Nitin Babel 說：
“ Messenger 有10 億用戶。將聊天機器人整合到 Messenger 中的優點是：無需注冊就可輕松體驗。”
專注開發聊天機器人的創業公司 Joe Hukum 負責人 Arihant Jain 補充道：
“隨著大公司開放聊天機器人，各種各樣的社會團體也將蓬勃發展。”
聊天機器人也有望在工作場所大展宏圖，在用戶進行一些繁瑣任務的時候，它們能夠減少不必要的麻煩和錯誤。例如，醫療，保險或財務表單通常都有一些固定的格式，而比起按照規范填寫表格，回答聊天機器人的問題顯然更加方便，隨后讓機器人來處理剩下的任務。
此外，聊天機器人也可以管理復雜的任務，如那些需要交叉引用信息，并為用戶提供有用結論的任務。旅游家庭可以讓機器人“找到 5 公里內適合小孩的餐館”， 聊天機器人可以根據方向和評級提供選項。
Beerud Sheth 的 Gupshup 是最早的信息平臺之一，作為一家為建立不同受眾聊天機器人提供基礎核心工具的平臺，它在 2016 年成為了 Gupshup.io 的樞紐。
對于 Vinay Kumar Sankarapu 和他下屬 IIT 研究員 Deekshith Marla 來說， Gupshup 是使他們開始 Arya.ai 的動力來源。Sankarapu 問道：
“數據的形式可以是博客、談話、Excel 表格或圖像。如何能讓一種固定形式貫穿所有領域的數據，并只從中挑出相關的東西？”
Arya.ai 幫助了以銀行和醫療保健為代表的一些企業，簡化了它們的工作流程。去年，它成為印度第一個被法國創新機構 Paris&Co “相中”的企業，成為全球 21 家杰出創新公司之一。
位于印度 Joe Hukum 的 Gurgaon 公司一開始專注做的是禮賓服務平臺，但 Jain 和共同創始人 Ajeet Singh Kushwaha 很快意識到：走 to B 的路線可能會有更大的機遇。Jain 說：
“如今，每一個企業都意識到了對話的力量。每 100 次對話中，就有 80 次是可預測、可自動化的。對于這 80 % 的部分，如果面向消費者，我們可以建立一個有著正確規則兼具個性的聊天機器人。”
聊天機器人的早期應用領域覆蓋了電子商務、旅游、銀行等，主要原因在于交易的重復價值高、客戶數量多以及平臺的日常使用頻率高。
GoHero.AI 由 Snehal Dhruve 和 Bineet Desai 一手創建，它是由 AI.Available 在九個平臺上面提供技術支持的個人旅游接待服務，包括 Facebook Messenger，Skype 和 Telegram， 人們可以用它來預訂航班、酒店和出租車。在旅游業站穩腳跟后，創始人打算將目光投向其它行業，如金融和教育等領域。
對于 Aloke Bajpai 和 Rajnish Ku mar 的 Gurgaon-based ixigo，3000 萬個數據點成為其最新開設的個人旅行助理 ixibaba的動力來源。ixibaba 不僅會告訴你一次旅行所需的一切計劃，還會提供實時的信息如，天氣、旅游航線、飛行時間、列車狀態及更多的信息。
以 Kotak Mahindra，Axis Bank、UBS 為代表的銀行機構都在測試聊天機器人，而 ICIC 最近也表示要開始使用軟件機器人了。
FixNix （一家在Chennai的創業公司，與 Swiss banking 一起工作，致力于研究UBS的聊天機器人）的 CTO Senthil Nayagam 說：
“基于機器學習的聊天機器人，會記住每個顧客的互動行為，且它擁有答復所需的一切語境和相關數據，通常可以預測顧客的提問。”
LensKart 利用 Joe Hukum 開發的機器人進行訂單跟蹤，日志查詢和并尋找輔助產品。在Healthians.com 家政創業公司的一次嘗試中，機器人貢獻了 12 % 的訂單，這些訂單都來自網站。 Healthians.com 物流公司 safexpress（Joe Hukum的機器人被用于內部流程）的聯合創始人 Anuj Mittal 說：
“聊天機器人讓我們重點關注一切與客戶相關，且可自動化的東西。即使是在測試階段，也已經有一部分用戶發現，聊天機器人比普通的預訂渠道更具吸引力。”
Safexpress 的發言人表示：
“從跟蹤運單開始（承運人發布文件提供細節和一批貨物裝運相關的指令），我們會改善這項技術，然后將其應用到我們的社會媒體和其它渠道中。它將有助于節省人力資源。”
這個問題并不好回答。
以 Niki.ai 為例，這個基于聊天機器人的應用由 Nitin Babel，Sachin Jaiswal，Keshav Prawasi 和 Shishir Modi 創立。他們的起點是賬單支付和手機充電，但 Niki 現在也處理打車、訂餐、家政、和公交票務業務。他們預計將很快將推出航班機票、酒店預訂、快遞服務預訂和保險采購服務。如果用戶發現這樣的聊天機器人有用，他們可能會更多趨向于拋棄那些為特定目的而設計的無用 App。
App 分析公司 App Annie 研究與銷售信息交流的 SVP Danielle Levitas 指出：消息 App 已經根據采納和用法成型了，但他認為聊天機器人將成為 App 的一個補充。他說：
“各種品牌將通過信息類 App 品牌占據我們大量的時間和精力，尤其是那些 30 歲以下的用戶——這將成為一個顯著的特性。”
此外，許多聊天機器人離全自動化還有很大差距，這降低了它們的有效性。這也許正是有些消費者 聊天機器人很少有人下載，或評價一般的原因。在印度，大部分的聊天機器人仍然需要依靠人來回答詳細、復雜的問題。
隨著自然語言處理和 AI 的發展，實現全自動化的目標很快就能實現。Joe Hukum 的 Jain 對此充滿信心：
“在未來的 6 - 12 月內就有可能實現聊天機器人全自動化。”
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