大家好。今天是「每周科技企業(yè)介紹」的第二講。今天我們來聊聊，美國的一家人工智能公司，但是卻跟中國傳統(tǒng)的人工智能獨角獸不相同，這是一家利用智能語音互動做客服服務的小公司Replicant。

沒錯，這個名字和科幻電影《銀翼殺手》里面的一個虛構的生物工程機器人“復制人”重名。而我們今天要談的這個Replicant ，你也可以從“復制”這個角度去理解和延伸，因為這是美國一家致力于用AI技術提供智能語音客服機器人的創(chuàng)業(yè)公司，這個公司和其他機器人客服公司的主要目標趨同，即通過智能設備，替代掉大部分具有高度重復性的人工客服。

這也是Replicant公司與眾不同的地方。傳統(tǒng)的人工智能獨角獸，很多都集中在視頻監(jiān)控、自動駕駛、醫(yī)學圖像識別這些熱門領域。而Replicant切分進入智能語音互動去做企業(yè)客戶服務這個細分的領域，精準的抓住了市場業(yè)務痛點。

據稱，相比一般機器人客服對話時語速更慢，且需在對話時減少復合短語來適應機器，Replicant的不同之處在于，其對話技術在這方面的體驗更優(yōu)，最終意圖能到達與接入客戶方的同等對話水平。Replicant稱其能聽得更明白、想得更快，能迅速響應。

值得一提的是，Replicant是個小公司，雖然做的是熱門的人工智能的產品，但似乎沒有很多大神坐鎮(zhèn)，幾個聯合創(chuàng)始人，包括現在的CTO（Benjamin Gleitzman）、首席架構師（Eli Yelluas）都是本科學歷，融的資金也只有7百萬美金，而且也并沒有特別出名的VC基金進入，最有名的算是布隆伯格旗下投早期項目的基金B(yǎng)loomberg Beta。那么，這個小的創(chuàng)業(yè)公司，究竟具有哪些吸引人的地方呢？

華爾街日報8月31日發(fā)表了一篇文章，《Everyone Hates Customer Service. This Is Why.》，文中提出了一個“bolt”的概念，這個斷點，是客服服務從業(yè)領域內的一個專業(yè)說法，可以理解為，在顧客頭腦爆炸之前，客服能夠把他們帶到多遠的領域范圍。

在客戶遭遇了機場長時間的等待，粗魯的店員服務，再到效率低下的客服電話，這種一系列低劣而無效的語音轉接似乎會給我們一種很普遍的挫敗感。如今，很多公司看到了這個普遍存在的問題，也開始紛紛利用數據和人工智能來計算，客戶到底多生氣會結束服務，負氣離開。

沒錯，科技可以追蹤顧客等待電話的時間，容忍廣告的時間，他們通過這些數據來計算智能客服應該采取怎么樣的措施，或者跳過哪些步驟來保證客戶的暫時的忠誠度。

Replicant 的現任CEO Gadi Shamia ，結合他從Talk公司到Replicant 五年的客服工作經驗，給出了作為一個智能語音客服的一個客觀全面的市場定位：通過人工智能語音服務系統(tǒng)（智能機器人）提高結構化呼叫的速度，而將最復雜和最情緒化的呼叫留給人工客服。

Gadi Shamia

我們知道，企業(yè)客服其實是一個很大的市場，中國呼叫中心的坐席數就有230多萬。而且每年維持幾百億的持續(xù)投入，外包呼叫中心雖然占比較小，但發(fā)展迅速，而且有機會在這一輪的人工智能創(chuàng)新中實現逆轉，成為未來呼叫中心的主流。

支持呼叫中心的技術——語音語義識別與互動（IVR），是這一輪人工智能技術的重點突破之一，2018年5月谷歌就曾高調宣布通過了圖靈測試，雖然到了今年2019年5月，《紐約時報》就揭露出來，谷歌的智能語音互動系統(tǒng)Duplex其實多數時候是人工坐席假扮的，但谷歌CEO確實在今年5月的I/O大會上宣布，他們在過去一年內已經在美國40多個州有了落地應用。電話預定都沒問題，至少說明智能語音互動支持呼叫中心，技術上的問題并不大。

但是問題不大，不代表沒有問題。《紐約時報》記者實測，電話預定10次只有4次預定成功，而且其中的三次還是人工客服。就像現階段的自動駕駛，即使自動駕駛汽車能達到99%的完全自動，也并不算成功，因為那個沒有實現的1%意味著事故和傷亡。

所以Replicant的邏輯非常的鮮明，解決99%的高度重復的客服問題，而把那1%解決不了的問題留給人工坐席。也就是上文提到的Gadi Shamia核心觀點，他是呼叫中心領域的獨角獸企業(yè)Talkdesk的前COO，可以想象的是，Replicant團隊，將代表著既懂呼叫中心內部的問題解決和上報流程、又掌握大量呼叫中心資源的一股新生力量。

來自：linkedin.com

The Future of Customer Service Is AI-Human Collaboration.

成功的人工智能客戶服務系統(tǒng)將依賴與人類合作的機器人，而不是取代它們。

這就是業(yè)務設計的價值所在。就像自動駕駛未來可能最早在封閉環(huán)境使用，未來城市卻可以借助5G和物聯網把道路改造得更加智能化，甚至未來城市不允許非自動駕駛車輛上路，智能語音互動也不用等到100%自動應答實現后，才能應用到呼叫中心，其關鍵其實是業(yè)務設計。

不過，傳統(tǒng)的呼叫中心市場，從“旺季坐席不夠用，淡季則大量閑置”這種缺乏彈性的業(yè)務模式向智能語音客服跨越的過程，還要考慮一個核心問題：市場的需求和人工智能的投入配比問題。因為，訓練人工智能需要大量投入，沒有足夠坐席的需求不值得訓練。

人工智能時代競爭的不僅僅是技術，在技術逐漸趨于開源，真正比拼的便是對于業(yè)務的理解，以及如何將人工智能運用到業(yè)務中的設計。

當然，在人工智能已經具備了終身學習能力的情況下，業(yè)務上的一時領先就有巨大的機會轉化成長期領先。所以，如果你發(fā)現一家并不起眼的智能語言客服業(yè)務迅速崛起，不用太驚訝。反之，一家緊跟熱門領域的人工智能獨角獸的轟然倒塌，你也同樣不必太唏噓。