【藏经阁一起读（43）】读《达摩院智能对话技术升级-更类人，更温暖》，你有哪些心得？

这次拜读完《达摩院智能对话技术升级》,再结合我们的日常生活进行体会，深刻感受到人工智能所带来的的高效赋能。
众所周知，以前我们最大的优势是人力成本低，企业负担不会太重，竞争优势明显。但随着人口老龄化时代来临，可以看见和可以预见的是人力成本逐渐抬高，企业为保持发展，需要减负增效，把有限的员工用在最需要的岗位上，而工作内容重复性高岗位则可以借助人工智能来完成，包括工厂生产、智能客服、数据分析、安全管理等工作，阿里云智能客服是人工智能领域的佼佼者。
客服几乎是所有企业都必须拥有的，只是在To C业务为主的企业中，客服会显得尤为重要，因为好的用户体验就是销量的最大保证。传统人工客服存在回答问题不标准，回答不及时，描述不能直击客户痛点，以及处理客户关系可能携带个人情绪等问题。这些问题都会影响用户体验，进而影响产品销量和用户留存度。智能客服采用拟人、标准、及时的回答，让用户第一时间获得想要的内容，能够完成大部分以前人工客服的工作，确实不能完成的直接转为人工服务，但经过智能客服的过滤，留给人工的工作就变得很少了。
阿里云智能客服从原来的文本、语音对话机器人，扩展到数字人、智能外呼、多语言对话机器人的形式，智能化服务水平节节攀升。我们可以利用阿里云智能客服提前配置产品详细，优惠活动，优惠券领取，退换货方法，产品使用教程等内容，既可以通过文字回答，也可以通过语音进行类人回答，同时支持多种语言，即使面对海外客户，也能应对自如。
文中提到了阿里云智能客服的使命：助力企业赢得客户，持续的帮助其降本增效，长期提升 C端用户体验，并且进行高效B端运营。我们看到，阿里云智能客服实现了用户和企业双赢，用户宾至如归，企业减负增效，当客户和企业都会受益时，智能客服拥有的就是一片蓝天。

达摩院智能对话技术升级旨在重点探索，智能客服如何基于对话平台能力升级，赋能企业管理、客户服务、营销获客三大环节，从而构建企业数字化服务。 智能AI能力升级，赋能企业服务营销一体化。 AI语音智慧平台，为客户联络提供智能引擎。 去年11月份自然语言处理领域的国际顶级会议EMNLP 2022录用结果出炉，达摩院Conversational AI团队10篇论文被EMNLP 2022录用，围绕着任务型对话、表格型对话、文档型对话、多模态对话、以及对话终身学习和对话表示学习等前沿方向全面开花。 任务型对话 任务型对话主要指为满足用户某一目标需求而产生的多轮对话，面向垂直领域，帮助用户完成预定任务或动作， 例如预定机票、查询公积金等。 意图识别(intent detection)是任务型对话系统的重要能力。 表格型对话 表格（Table）被广泛应用于存储和展示结构化数据。 文档型对话 现代企业与组织在其日常经营活动中会产生大量的文档数据，它们通常都有着巨大的价值。 多模态对话 人们在日常对话的过程中，不仅依赖文字本身，还需要依赖人类的视觉信息和听觉信息，帮助理解对方的情绪、状态以及真实想要表达的意图，通过同时捕捉语言(文本)与非语言(声学, 视觉)等不同输入模态的特征，使得机器能够做出更准确的预测。 多模态情感分析（MSA）与对话情绪识别（ERC）是多模态对话中的重要课题。 对话表示学习 在实际上线的对话系统中，不仅需要各类的对话服务，还需要以对话为中心的辅助功能，比如面向海量无标注对话的检索、聚类等，而这样的功能实现离不开对话语义理解。 面向未来，达摩院智能对话技术将继续致力于打造有智商、有情商、可持续、多模态的类人对话系统，实现文本、音频、图像、视频多模态的全场景对话，并能在业务落地中持续进化。

上期活动获奖名单：

zys_、柒号华仔、Laurel不是Yanny

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