云问科技：专注自然语言处理，将智能问答机器人垂直应用于各行业

白色的人形外壳，具有移动功能，操着一口流利却没什么感情的普通话，这应该是今年最常见的家用机器人模样了。但是，机器人一定需要是人形吗？机器人就一定要物化吗？

云问科技 的智能问答机器人就对上面的问题给出了回应：作为一款基于云端的产品，云问的智能问答机器人通过微信、网页或其他APP等方式跟各行业的用户进行文字交互，通过 自然语言处理 技术完成语义理解，给出用户正确的解答。

云问科技的创始人 王清琛 毕业于四川大学，在读书期间接触并学习了自然语言处理。2008年，他加入了一个做论文比对项目的团队，负责篇章语义处理。当时为了减少工作量，王清琛就自己开发一套智能问答机器人系统，上线后效果非常好，帮着处理了许多重复性工作。

2010年王清琛把这套系统放在网上作为开源工具供大家使用，等到了2013年时，王清琛发现网站上已经有2000家注册用户，并且有公司希望购买这套系统，用于线下使用，这时他发觉到这可以作为一门生意，于是跟几位志同道合的朋友共同集资创立了云问科技。

何为自然语言处理？

既然自然语言处理是云问科技的主要研究方向，那么其完整定义是什么？

在机器人跟人的交互中语音是最关键的一环，而语音交互的整个过程分为语音识别、语义理解和语音合成，分别代表了声音的输入、加工和再输出。其中语义识别是影响一个机器人能否听懂意思的关键，而自然语言处理就是研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

在语音的各项技术的发展中，自然语言处理是发展最缓慢的，对此亿欧采访到技术出身的王清琛。

亿欧：您认为自然语言处理发展缓慢的原因是什么？

王清琛 ：就我个人理解，自然语言发展缓慢的主要原因有两点。

一是计算机严重缺乏关于语言的知识。 比如说如果你不告诉计算机什么是汉语的词，它就无法判断两个连在一起的汉字是不是词，年来的在自然语言处理中应用的各种深度学习技术，也是为了解决计算机缺乏语言知识的难题。

二是语言中经常存在歧义，而我们有时感觉不到。 比如“结婚的和尚未结婚的老师”。人类在理解的基础上明白了话语的意义（两类老师），而计算机只要没达到完全理解的层次，就无法正确处理这些有歧义的语言，它就可能理解为“结婚的和尚，未结婚的老师”。

虽然技术上存在阻碍，但这没有影响到其商业化的进程，云问科技最早利用自然语言处理技术推出智能客服，现在公司还有针对企业内部用户的智能咨询系统，云问公司的产品具备智能服务、机器问答、图像处理、数据分析、舆情分析等功能。

亿欧：在自然语言处理技术成熟后，智能客服会是怎样的？

王清琛 ：就智能客服这样通过对话与人交流的业务来说，未来产品基本的交互界面和现在相比，变化不会很大，而差别是内在的。

就像现在市面上有各种类似苹果语音助理Siri的产品，可能第一眼看上去，很难感觉得到差别，但是只要多用几次，你就能判断出哪个产品更加聪明一些。最聪明的状态下，你感觉不到是在和机器人交流。未来，语言会是人和计算机交流的接口，所以对自然语言的处理和理解将会成为人与计算机交流的基础。

为了解云问科技如何把这项技术应用于商业，亿欧还采访到云问科技COO 茆传羽 。

亿欧：请问云问科技的业务类型分哪几种？

茆传羽 ：首先是智能服务，随着移动互联网发展，现在微信上各类公众号的关注数可能超过百万，咨询量每天可能会有十几万，但企业不太可能在人力投入上再增加，而且你会发现咨询中有许多重复性的问题，这时候智能客服是一个很好的解决方案。例如我们为如家酒店定制的机器人“小如”，可以解决超过八成的常见问题。

除了智能客服，我们还帮助企业去建立一个服务内部、外部用户，进行业务咨询和调用的智能系统，也可以把许多重复性的问题快速解决。这两类业务本质上是把语义理解的技术垂直应用到行业中，目前智能客服和企业解决方案两个业务的规模各占一半。

亿欧：云问科技跟同类企业有什么不同？

茆传羽 ：目前市场上也有智齿、Udesk一类的智能客服企业，但是他们更注重的是打造一款辅助人工客服的工具，而并不是从底层技术上去深层挖掘。云问作为底层技术供应商，跟市场上近半数的智能客服公司有合作。可以理解为我们提供机器人的部分，他们提供人工模块，例如呼叫中心整合，人工客服模块整合等等。

亿欧：智能客服遇到无法解决的问题时如何处理？

茆传羽 ：这涉及到系统闭环的问题，我们现在的做法是将企业内部服务流程打通。例如酒店的智能客服机器人遇到一个问题不会答，它会把问题发到服务群组里，里面是优秀管理人员。在管理人员答复的过程，机器人就完成了学习过程。

另外一种方法是利用系统存在的数据，智能客服会在内部存档里面去搜索，然后把搜索到的答案交给人工审核，人在审核的时候机器也完成了一次学习。

随着机器人重复学习，它的知识库就得到了拓展，智能化的水平就得到了提升，目前云问已经拥有33个行业里的头部企业客户，也已经利用数据建立起可复制的语义图谱。

亿欧：如何评估智能客服回答问题的质量？

茆传羽 ：首先客户有两个维度，客户可以对回答的问题进行评价，另外机器会观察用户问了一个问题后的反应，如果一个用户问完了还是继续问，说明之前的回答可能不够准确。另外，机器自身可以评定回答的准确率。最后，人工管理员也可以评估机器的回答。

亿欧：智能客服是否会导致人工客服人员失业？

茆传羽 ：智能客服肯定会对人工客服带来冲击，但是我们关注的点不是把人工换掉，把人工定位成VIP服务团队和疑难杂症解决团队。

随着技术的变革，我们会利用各项人工智能的技术做到完整的闭环，从前端服务，到后端的服务数据的监测、热点识别，再到前端的销售。而且智能客服还可以把优质客户梳理出来，交由人工客服去更好地服务他们。

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