追一联合创始人汶林丁在广发银行金融科技沙龙的分享
从服务营销，到运营办公，越来越多的AI数字员工，正在深入企业智能化前线。
近日，追一科技联合创始人汶林丁在广发银行金融科技沙龙上，分享了智能化时代，追一科技对AI数字员工行业应用的探索实践，如何通过产品技术创新与业务导向实践的双螺旋驱动，打造更加贴合客户需求的AI数字员工，帮助企业实现智能化转型。
追一科技联合创始人汶林丁
在汶林丁看来，2B业务的应用，除了要有技术产品积累外，“互联网基因”下的客户中心思维也成为AI公司自我驱动的重要竞争力；随着AI场景不断丰富，以客户为导向，从技术产品输出走向解决方案和服务输出，成为AI企业必经之路。
目前追一科技已经形成了智能交互、人机协同、智能分析等多种应用的AI数字员工，为企业客户关系管理、智能运营等场景提供智能化助力，并满足各行各业客户从标准化到定制化再到平台二次开发等多样化需求。
“基于平台能力输出、业务认知共享，追一可以和伙伴共建AI场景，除了服务、营销场景外，AI数字员工将会有更加广阔的应用。”汶林丁表示，追一科技将持续与合作伙伴携手，通过AI合能，为客户带来价值。
以下为分享摘要：
数字员工是企业智能化助手
近年来，随着企业级市场在线化、数据化基础设施的逐步完善，企业开始大力推进智能化场景建设，并期待在未来最大程度地实现“自动化”，实现降本增效，创造新的利润空间，这也是追一当初创业的初心，利用AI技术助力企业智能化升级。
在企业智能化建设中，智能交互是重要场景和突破口。围绕用户运营，CUI(对话式人机交互)、VUI(语音人机交互)等智能交互技术的发展，有可能形成企业与用户全新的交互入口，并通过整合业务场景、流程、数据，逐步提升服务(Service)、营销（Marketing）到销售（Sales）智能化能力和效益产出。
基于智能交互等场景落地，形成多样化的AI数字员工，担当企业智能化助手。从早期互联网O2O、电商、互联网金融到后来的金融等领域，智能机器人如雨后春笋一般出现，并从文本延伸到电话渠道，形成第一波单点式的AI数字员工应用。
随着场景积累的深入，追一科技形成了矩阵化的AIForce产品线，包括在线机器人、语音机器人、数字人、智能培训师、培训分析师、智能助理员等标准化的AI数字员工，支持各种在线、IOT终端、电话渠道等客户触点的自助化服务，以及复杂场景的人机协作任务。
业务的应用，也会反向驱动AI和机器人不断进化，理解更深的业务场景，形成更加普适、强大的AI能力，进而有机会打造各行各业的解决方案。
多模态数字员工到来
在AI发展与应用过程中，技术创新是重要驱动力。
作为认知智能的核心技术， NLP自然语言处理有三个重要趋势。首先是文本特征与学习模式发生变化：从静态特征到动态特征，从单一任务到持续多任务学习，这样能够满足企业业务快速更新、多元化需求，获取反馈也更加及时。
然后是AI知识结构形式变化，从无结构化到结构化数据都能够支持，这样更多类型的企业数据，包括各种文档、数据库等都可以纳入到机器人的知识体系中，让机器人更加聪明，处理更复杂的业务，运营成本也大大降低。
最后就是跨模态到来。今天NLP发展已经不限于传统文本，更与语音、视觉等模态信号特征融合，互相补充和增强，让AI在“拟人化”能力上，再进一步。
这些技术创新趋势，驱动数字员工能力、形态快速升级演变，从文本到语音再到多模态，从简单的咨询问答，到复杂查询办理、决策分析、人机协同。追一科技多模态交互数字人，就是最新的AI数字员工成果，结合5G等技术，Ta可以带来全新视听体验。
目前追一科技已经在运营商等领域落地多模态数字人应用。
打造AI合能的“数字员工”
AI数字员工的落地，需要技术与场景的深度融合。
追一科技经过4年多的实践和探索，深切地感受到业务场景对AI落地的重要型，公司也一直坚持“创新驱动”与“客户导向”的双螺旋驱动发展策略，与客户一起，打造AI合能的数字员工应用。
目前，追一科技已经形成了自己独特的NLP和AI技术能力，从底层高性能计算、深度学习到算法模型、文本分析、文本交互等各种能力组件都有深厚积累，可以支撑各种数字员工的构建。
客户基于追一科技在感知、认知等人工智能技术的积累，再结合行业、场景和具体业务流程，可以打造某个特定场景下的数字员工，比如银行信用卡业务的智能催收、分期、客服等。在具体合作模式上，追一科技既可以提供现有成型、标准化的AI数字员工产品，也可以根据客户需求，提供底层的AI数字员工能力和组件，通过API接入等方式，让客户进行灵活的二次开放，更好满足自身需求。
在客户实践上，4年来，追一科技已经实施了600多个AI项目，在设计、研发、交付和运营中，都能够坚持强烈的实践导向，真正做出价值落地的AI数字员工。追一也期待，通过技术与业务的深度融合、互相驱动，与合作伙伴一起，共建更多丰富的AI应用场景，共同成长。
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