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騰訊高級算法研究員湯玉垚:人工智能在新零售場景的效率革命
來源:勤哲文化  作者:佚名 2019-03-26 09:58:56
消費者會通過微店看到一些喜愛的商品,可能會咨詢這附近有哪些店。因為他可能需要選擇一個最近的想去的店,或者他要去哪個商場,會順便去到哪個店。機器人可以進行回復。以及看商品的材質、有沒有現(xiàn)貨。還有售后問,送外賣形式,物流信息。這其中還有一個很重要的提高轉化的問題。

本屆CPG & NRS峰會共邀請到350+消費品與新零售企業(yè)高層領導和信息化負責人的大力支持,吸引600+高層決策者與50+展商參會,40+演講嘉賓貢獻了精彩演說,并展示了眾多成功案例以及解決方案。

本次論壇主題為“AI賦能企業(yè)”,圍繞賦能數(shù)字企業(yè)、轉型勢在必行、智能制造、智慧供應鏈、新零售、智慧門店和數(shù)字營銷、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能與中臺建設等領域多角度共同探討消費品新零售行業(yè)信息技術應用與最佳解決方案。

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本屆中國新零售CXO峰會有幸邀請到騰訊高級算法研究員湯玉垚先生蒞臨,并在3月6日下午的“智慧門店與數(shù)字營銷”論壇,進行了主題為《人工智能在新零售場景的效率革命》的精彩演講。

組委會在會議期間對湯玉垚進行了獨家專訪,以下是采訪實錄:

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問:湯先生,請您先簡單介紹一下“騰訊小知智能客服”。

答:我們是騰訊TEG事業(yè)群下的團隊,主要做人工智能方面的一些研究和落地?,F(xiàn)在我們的產品騰訊小知智能客服主要集中在智能對話方面,落地場景有智能客服機器人及電話機器人兩種形式,智能客服機器人支持接入微信公眾號、小程序、APP等多種接入方式,電話機器人支持呼出及呼入,這兩種形式都是幫助企業(yè)的人工客服去篩選掉大量重復的簡單業(yè)務問題,通過NLP、TTS、ASR等AI技術的方式來制造類似于“真人”一樣的機器人。

 

問:請您談談貴司產品如何幫助消費品及零售企業(yè)實現(xiàn)降本增效?

答:其實降本增效很好理解,降低成本、增加效率。這和我們做的智能客服、智能外呼是非常契合的。

對于“降本”,傳統(tǒng)的如果是人去做客服,假如一天有50萬的訪問量,一個人一天接聽、回復50個電話,需要安排多少人?所以人工成本就特別高。如果我們用機器去解決90%的問題的話,那我們的成本就會降低90%。

對于“增效”,人工客服基于人,那人總是要休息的,情緒也總會有波動的。機器就可以24小時回復,不存在情緒等干擾因素。

現(xiàn)在我們在新零售方面,有一些落地的產品。雖然最開始是做政府相關的項目,還有一些通訊的項目。

 

問:您能否功能介紹一下產品的功能,具體如何操作?

答:就拿在政府方面做得比較成功的、成熟的案例來說,當一個人去政府辦理證件或咨詢問題,政府其實可能不會投入那么多人力和技術。需要我們去落地。怎么通過技術的方式去解決。比如一個人去辦港澳通行證,可能因為很多信息的缺失而辦不了,你的戶口、年齡、辦理目的等,通過智能對話的方式,我們機器都會給你回復,把你的信息記錄下來,最終傳到它的系統(tǒng)里面,就可以很好的幫助人完成這個任務。

 

問:您能舉一些消費品和零售行業(yè)方面的案例?

答:現(xiàn)在主要采取線上跟線下結合的方式。在線上借助微信小程序、微店等,線下對應的是連鎖商,附近有很多實體店。消費者會通過微店看到一些喜愛的商品,可能會咨詢這附近有哪些店。因為他可能需要選擇一個最近的想去的店,或者他要去哪個商場,會順便去到哪個店。機器人可以進行回復。以及看商品的材質、有沒有現(xiàn)貨。還有售后問,送外賣形式,物流信息。這其中還有一個很重要的提高轉化的問題。

 

問:未來騰訊小知的規(guī)劃,目前已經在做的探索與部署有哪些?

答:未來希望將智能對話作為入口,把用戶數(shù)據(jù)真正用起來。目前還是動能對話+推薦轉化,只是淺層次的數(shù)據(jù)應用。后面會通過商品的知識圖譜的一個構建,來把人的個性化的問題搞定?,F(xiàn)階段只解決了頭部的問題,對于長尾的個性化要求很高的問題,反而搞不定。目前這方面構架也是比較粗糙的,沒有精細化的知識圖譜的一個構造,這是后期需要探索的一個方向。

 

問:請介紹一下“騰訊小知”現(xiàn)在的落地情況。

答:現(xiàn)在和政府項目,聯(lián)通網(wǎng)卡的項目,每天都有50萬左右的訪問量。問題的解決和人力上節(jié)省了60%,效果還是很明顯的,減少了很多人力成本。另外在教育、地產行業(yè)也有一些合作。其實,這些行業(yè)其實都是場景的切換。智能對話,只是服務的行業(yè)不同,服務的場景不一樣,技術上都是差不多的。

編輯:張潔
關鍵字:       人工智能  新零售  騰訊    智能制造 
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