疫情后时代智能转型：在线业务井喷，如何引入AI数字员工？
新冠疫情以来，各行各业都面临巨大压力，同时也迎来数字化和智能转型的机遇期。
如何从科技角度帮助大家解决业务问题，依靠智能化转型，支撑线上业务发展，降本提效，帮助获客和营销转化？智能化建设面临哪些挑战，如何突破？对迈出“建设”第一步的企业，又如何通过持续“运营”，最大化地发挥人工智能的效力？
近期，追一科技云课堂邀请到了追一的资深AI解决方案专家woody，探讨新冠背景下智能化建设的挑战与机遇，从AI“建设”到“运营”到实战案例，追一科技的分析与思考，以下是本次直播的内容回顾。
数字化冰火两重天
“堆人”难以支撑线上发展
疫情期间，行业发展出现了冰火两重天局面。传统线下业务受到很大冲击，但与此同时线上消费、娱乐，以及在线的协作、服务、营销却爆发式增长。比如某在线教育平台，疫情期间从七八千万扩展到三四亿。
线上化势不可挡，成为大家共识，但业务从线下搬到线上之后，系统和服务谁来维护？谁来提供，用什么系统来支撑？对企业来讲，同样面临挑战。因为，线上化不是简单的业务平移，而是场景、时间、模式的无限延展。原来8到10小时的工作时长，变成24小时的无缝在线，业务量可能是数倍甚至更多倍增长。
这种线上化的支撑，简单用人堆已不可行。在不增加人力成本的情况下，用数字员工来支撑业务正在业内兴起。埃森哲的一份报告认为，到2021年，25%的工作都会有虚拟员工助理的参与----虚拟劳动力的时代已经来临。
数字员工助力
三大关键节点赋能
在线化是大势所趋，追一科技又如何提供助力？
追一科技以智能交互为突破口，以NLP(自然语言处理)为智能大脑，融合语音，多模态技术，以承担不同角色的数字员工为业务支撑载体，通过归一化的底层架构，适配不同的场景。
考虑到企业业务架构和需求的多样化，智能化进程的不同阶段，AIForce系统架构下，既可以通过整包直接产品化的方式提供使用，比如提供在线机器人、语音机器人、培训机器人、分析机器人、多模态数字人等各种产品；也可以根据系统设计的需要，灵活解耦，提供AI平台或者NLP平台能力。
具体应用上，面向智能营销、智能服务、智能运营三个经营链条上关键的节点，以及每个节点方向下的细分场景，做“AI外科手术刀”的精准赋能。
▲ “AI外科手术刀” 示意图
多行业的落地案例
实用案例一：助力某大型地产物业打造智慧物业服务
某大型地产公司，是业内知名的地产龙头之一，一直以服务与科技著称。服务效率和满意度连续10年超过90%。结合该地产物业公司的特点和需求，追一科技提供了在线客服、智能语音应答、外呼机器人等多种AI数字员工的智能解决方案，将深度学习和自然语言处理等AI交互技术，与客户场景和服务流程无缝融合，让客户与业主的沟通、交流、服务触达更加便捷、高效，提升客户体验与满意度，大大减少了人力、服务和管理成本。
以单城市上线9个月的效果数据为例，外呼机器人在600万沉没客户数据中挖掘出90,000余条意向话单，再由电销人员对提纯后的话单进行人工外呼。接通率可达60%，较未提纯话单接通率，提升170%；成功邀请到店率达30%，同比未提纯话单提升21%。营销成本也大幅降低，据该企业数据显示，每通电话节约费用0.77元，按照原每天每个电销人员200-300通拨打电话量计算，随着智能外呼机器人的上线，单线路产能就提高2-3倍，9个月节约硬性成本462万元，真正实现降本增效。
实用案例二：知识型数字员工助力某全球知名汽车公司打造客服新体验
某汽车公司是全球闻名的汽车制造商，逾百年历史，连续多年摘得全球豪华汽车年度销量第一的桂冠。漂亮的销售业绩背后，全面的客服体系是被消费者们认可的重要因素。追一科技的AI数字员工——在线机器人Bot，能很好地应对每日顾客咨询量陡增，防止人工客服的工作负担过载的问题。通过构建定制化的知识图谱取代关键词匹配算法，仅需少量人工标注和校验，不仅能即时检测并同步最新的业务知识信息，还能将这些知识点有效串联；再结合自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning）等技术，在与客户多轮交互中准确识别顾客意图，输出回复，从而真正缓解人工客服工作负担，提供智能客户服务体验，也极大地降低运维成本。
截至目前，追一科技智能在线机器人Bot上线运营3个月，7*24h在线服务，日均接收客户咨询信息超过1800条，承担了80%的客户问询任务，极大地解放了有限的人力资源。同时，语义理解准确率高达85%以上，客户服务满意度也超过85%，切实为该汽车公司排忧解难，创造价值，打造智能化客服体验。
实用案例三：助力某银行信用卡中心打造智能大脑
某银行是国内知名的全国性股份制商业银行，该行的信用卡中心是国内最早获得金融许可证的信用卡中心之一。该信用卡中心正在利用人工智能技术，通过打造一个具有自我学习能力的智慧系统“智能大脑”，为用户更好地提供极致的信用卡服务体验。追一科技凭借在深度学习、自然语言处理（NLP:Natural Language Processing）等技术方面的突出优势和金融行业的丰富实践，成为其智能IVR系统的核心：NLP语义引擎的供应商，对其客服系统进行智能化升级。
上线8个月后，追一BOT机器人作为“智能大脑”的NLP核心，落地1000多条业务FAQ，包含账单查询、办理分期、卡片挂失、小额免密设置、全款催收等12个多轮场景，涵盖超过95%的业务；累计服务800多万信用卡用户，识别准确率高达95.33%，转人工拦截率达63%，平均每天释放50名人工坐席的工作，一年节约成本可达上千万。提升了客服效率，优化了客户体验。
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