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AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择

作者:36氪的朋友们 时间:2017/09/26 阅读:7854
编者按:本文来自微信公众号“hanniman”(ID:hanniman);36氪经授权发布。 9月20日(上周 […]

编者按:本文来自微信公众号“hanniman”(ID:hanniman);36氪经授权发布。

9月20日(上周三),我们举行了第3期的“AI产品经理闭门会”,这也是第一次在深圳进行的闭门会,现场主要有四个阶段:

1、《智能助理的应用场景选择》@郭靖,本期特邀嘉宾,Chatbot领域AI创业公司创始人兼AI产品经理,前迅雷PM。2016上海BOT大数据应用大赛冠军(智能购车顾问)

2、《金融科技-智能投顾与AI金融风控》@谢成

3、《车载语音助手的实战干货》@宏卫

4、大家交流及@团长 分享

下面是干货详情——

智能助理的应用场景选择 | 郭靖

1、什么是智能助理

利用AI技术,打造统一的CUI(对话交互界面),一站式的整合信息&服务。

2、关于智能交互

真正的智能交互是一种“自由”的交流与交互方式,而不仅仅是与“以自然语言为形式”的交互方式,后者很有可能会沦为自然语言形式的“命令行”。

3、智能助理什么时候大火?没有成熟应用的原因?

2015年Magic项目是让智能助理真正火起来的项目,希望用一句话就能实现需求。但后来发现很多需求智能助理并不能满足,也因此后来很多类似项目都无法成功。

人类的需求是服从正态分布的,例如人类有1万种需求,其中15种的高频需求,覆盖95.4%的用户请求量。但这些高频需求都会被“APP”形式的应用占领(例如淘宝、携程等),因此这些高频需求反而不是CUI需要去覆盖的。

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择

4、CUI的重点?

CUI核心是去覆盖频率只有5%,但数量却有9985种的长尾需求。每个人的长尾需求都不一样,CUI若能很好的满足一些长尾需求,能够使用户和产生依赖,让自己也成为一个“入口”。这是“低频打高频”的畅想。

5、通用领域的长尾困境

“低频打高频的畅想”实现起来困难重重,我们称之为“通用领域的长尾困境”。主要是由于不同场景,下语言的意义可以多种多样,有太多不明确的意图无法确认。我们为解决此问题,试图限定谈话的领域,从宽度发展变为广度发展。这也就是垂直领域的智能助理。

6、垂直领域智能助理的困境

1)推理复杂度

  • 机器学习(ML)是计算的逆运算,很多时候时候从结论反推规则,用数据训练规律。对象的复杂程度直接决定模型的复杂程度。

  • 意图理解难推理

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择

2)知识复杂度

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择3)数据开放度

很多领域,例如医疗领域的数据非常难获取。这也是项目的难题之一。

7、解决方案

解决方案1:面向大众还是专业人士?

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择解决方案2:找到“不得不”场景

  • Amazon的Echo在2016年出货500万台,2017预计卖1500万台。它的10大应用除了“设闹钟”等需求,还有“读报纸”“新增物品至购物清单”这些适应国外用户的需求。因此我们不仅仅要回答“我有什么好”还要回答“我比原来的方案有什么好”

  • 很多用户购买AI是为了满足客户对AI的期望

解决方案3:认知问题感知化解决

  • 穷举在该领域内,用户可能会说的所有query类型

  • 完备性<-颗粒度->一致性

  • 使用对话模板(DIT++等,DIT++对话模板的官网在https://dit.uvt.nl/  )

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择

  • 使用意图模板

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择

解决方案4:场景垂直VS领域垂直

我们平时说垂直是说领域的垂直,比如房地产这种行业类的。但是很多时候我们需要场景的垂直,用很窄的场景就解决一个小问题,并且带来足够多的好处。

  • “场景小才能压强大”

  • AI是解决简单重复的脑力劳动。在智能助理的产品下,简单重复的脑力劳动就是指“明确目标、有限输入、对话可迅速收敛的任务指令”。

解决方案5:人机协作系统

AI产品经理闭门会干货分享:智能助理的应用场景选择与其打造高智能的机器系统,不如打造人工和机器一起协作的系统。用人工来保证机器的稳定性。任何一个智能助理的大概的基础架构如上图。当用户输入一句话后,先做NLP部分,再做对话管理部分(决策部分),最后再做业务处理。这三个模块,全部都需要机器去运算,那我们就可以给每个模块加上后台审核人员,对数据做一个标注。这样就能达到数据沉淀的目的。

标注数据对AI来说非常重要(很多公司都花了大量的时间和费用去买数据、标注数据),“人机协作”在早期既能保证系统稳定,又能标注大量实时有效的数据,是非常好的一种方式。

8、技术需要产品化

AI技术还不够,需要工程化、产品化;

行业需要科学家,也需要好的产品经理,好的全栈工程师。

9、有时候,人工智能产品的架构比普通的互联网产品多了一个维度——“时间”。

这种产品架构,可以生存到未来,并在未来逐步进化,一步步向智能逼近。

金融科技-智能投顾与AI金融风控 | 谢成

1、背景

1)金融科技的生态是三个相互牵制的部分:

公司/银行——监管——资本

2)金融科技发展:

  • 20世纪70年代 业务电子化

  • 20世纪80年代 前台电子化(ATM机等)

  • 20世纪90年代 金融业务互联网化(实现了高效连接)

  • 21世纪 金融科技

3)中国金融科技发展

IT系统——支付——信贷——大金融——生活

2、智能投顾(Robo-advisor)

个性投资、私人订制、组合投资、分散风险、智能投顾、自动调节

3、金融建模的业务流程

  1. 收集数据源(信用数据以及非标准数据)

  2. 融和数据加工

  3. 构建模型

车载语音助手的实战干货 | 宏卫

同行者科技的产品是在车载场景下的语音助手,宏卫通过产品演示和一个个的故事,分享了他们的心得干货。

1、为什么要做AI?

先发现了在车载场景下人们的需求,才选择做AI的。需求场景大于了AI技术。

2、为什么其他场景不做?

  1. 我们的目的是做产品,不做AI产品。因为小公司在算法等等技术上很难超过BAT等大公司,所以选择和构成产品每个部分最好的业务技术公司合作,再加上我们对产品的深挖,来做我们的产品。

  2. 曾经也有其他的场景找到我们公司合作,比如儿童、智能家居等。但其实每个领域里面,语料库、语义都会不一样。

3、如何做车载场景

1)车载场景下没有办法直接做to C的软件,因此选择了to B的商业模式。

2)为了启动顺利,做了大量的数据埋点,收集到了颗粒化的数据,甚至是用户每一个问句都做了加密后的信息收集。

3)和大量的内容企业合作,比如QQ音乐、喜马拉雅等等。

4、其他

  1. 技术很多时候不能满足产品的预期,因此,产品应该更注重在现目前的技术下,如何能做出最能满足用户需求的产品。

  2. 付费版引擎和免费版引擎差异非常大,特别是在离线环境下。

  3. 很多公司做引擎,提供了平台化的产品,但是这样产品的垂直深度就不够了。

团长分享及大家讨论

1、关于数据

1)在AI行业早期的MVP阶段,数据价值甚至大于技术架构价值,一开始不用烧钱堆AI技术人才。

2)数据如何获得?

A)买,但非常贵。(现阶段,做数据生意,都可以养活一家公司了)

B)用已有数据自己来生成(具体技术方式略),实际效果是1:1.3(1份原始数据,最多变成1.3份),再多就没效果了。

C)内部团队自己撰写补充

D)在产品体验流程中,增加人机协作环节,让用户帮助产生数据。

3)数据(标注)职位,是非常好的“AI产品经理入行切入职位”,因为能最扎实了解到业务场景(特别对文科生)。

2、现阶段AI落地,很多垂直领域很难一步到位(产生颠覆行业的价值),更现实的方式可能是“吸引用户兴趣、提高付费转化率”,比如迎宾机器人。

3、很多人技术懂多了,产品sense就少了,如何看待这个问题?

1)学习AI技术,可以看大家自己的意愿,很多时候产品经理只需要懂技术的边界就基本够用了。

2)如果对AI技术有强烈的学习兴趣,也可以试着朝全栈方向发展(本期嘉宾@郭靖 就是)。

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