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AI火遍全球 細分領域遍地開花

近兩年，人工智能技術取得突破性進展，AI一詞火遍全球，成為最熱門的技術，很多細分領域也紛紛將AI技術與業務相結合，進行前瞻性的探索，并取得一定進展。如語音識別和語音合成技術在導航產品、電話客服等領域的廣泛應用；人臉識別技術在手機支付、AR、美顏相機及安防領域的應用；圖像分類技術在醫療影像分析領域的應用；基于SLAM技術的掃地機器人、自動駕駛、無人巴士、機器翻譯等都是人工智能技術應用的典型場景；此外，人們每天都會用到的搜索引擎、今日頭條類的新聞feeds流產品、電商零售領域的個性化推薦以及智能客服機器人等等都表明，人工智能技術時時圍繞在我們身邊。

除了以上這些領域之外，人工智能在產業界領域還有一些新的嘗試，例如語音助手、兒童陪護機器人以及聊天機器人等，但是由于直接面向C端用戶，在沒有傳統的基礎業務做積淀的情況下，用戶體驗不盡如人意，投入產出比并不高，仍處于探索階段。另外，沒有找到合適的落地場景也是技術及業務不能推廣應用的關鍵。

人工智能技術在鏈家業務中的應用

當前，人工智能技術落地的難點有哪些？人工智能技術該如何挑選業務落地場景？落地方案的制定又應遵循哪些原則呢？針對以上問題，在“人工智能技術探索”分會場中，鏈家網數據智能部高級經理孫林將為與會者帶來一場題為《人工智能技術在鏈家業務中的應用》的主題演講，分享鏈家在人工智能領域的落地實踐。會前，51CTO記者特約孫林先生進行了會前采訪，讓我們對這期的精彩內容先睹為快吧!

孫林提到，得益于硬件和深度學習技術的快速發展，近幾年人工智能技術在語音和圖像兩個領域取得了較大突破，語音識別和人臉識別的準確率得到大幅提升?？傮w來看，人工智能技術與具體的行業領域相結合，在基礎應用落地方面更加成熟，呈現出工具化和組件化的形態。他提到當前比較成功的商業模式存在一些共性，那就是行業數據儲備龐大，業務經營豐厚，2C端產品成熟，與提供底層AI技術支持的廠商合作等特點。他解釋道：“這本質上還是因為目前的人工智能技術仍處于感知智能的階段，是基于大數據的人工智能，是一種弱人工智能，并不具備決策的能力，還要期待知識圖譜、深度強化學習等技術的進一步發展。”

鏈家網數據智能部高級經理孫林

人工智能技術落地的四要素

人工智能技術的落地離不開這四大要素：ABCD。即Algorithm（算法）+ Bigdata（大數據）+ Computing（算力）+ Domain（領域/場景）。從當前的技術發展情況來看，Computing得益于硬件尤其是GPU的發展，不存在太大的問題。在Algorithm方面，目前國內國外各家公司的差距不大。孫林認為，目前的人工智能技術是基于大數據的智能，所以數據是關鍵所在。

孫林提到，當前數據和領域是人工智能技術落地最關鍵的兩大因素。人工智能技術落地，首先要有完整的產品數據閉環，通過產品生成數據，通過數據反饋算法迭代從而優化產品體驗；其次，數據就是所在領域知識數據，以智能客服場景為例，最重要的是有領域知識庫、領域知識圖譜、以及完整的知識生產、加工、消費的閉環。此外，產業界的技術更新需要回歸到商業本質，任何投入產出比不高、商業場景不對的嘗試，最終都難以取得好的效果。同時，企業在進行人工智能技術落地時需要仔細思考人工智能技術能給企業經營帶來什么樣的價值：是幫助企業開源、節流、還是抑制風險等等。另外，企業還要掌握好投入產出比，不要錯把商業項目當成研究項目，要考慮邊際效應。

人工智能技術提高各環節轉化率

據介紹，目前人工智能技術在房產服務行業的應用還處在起步階段，大多是基于傳統的搜索技術提供房屋搜索能力。鏈家在運用人工智能技術解決實際業務問題時，主要從以下幾個因素來考慮如何選擇落地場景：一是在這個業務中是否已經積累了較為豐富的歷史數據；二是通過人工智能技術能否為該業務開源、節流，或是抑制風險；三是衡量投入產出比。

孫林談到：“作為一家O2O公司，鏈家平臺能夠鏈接用戶、經紀人和房屋。從商業角度講，我們的交易鏈條可以總結為一個轉化漏斗，簡單來說包括如下幾個步驟：潛在客戶 -> 找房子 -> 咨詢經紀人 -> 委托 -> 帶看 -> 成交。因此我們最重要的目標就是如何提高每個環節的轉化率。” 對買房客戶來講，鏈家的目標是如何幫助他們快速找到合適的房子，了解購房知識；對經紀人來說，鏈家的目標是如何幫助他們獲得更多更優質的商機，以及提升他們的服務能力。

開源+節流 兩方面探尋落地場景

鏈家在選擇人工智能技術落地場景時主要圍繞開源和節流兩個方面展開。

開源方面的主要目標是提升轉化漏斗。在第一個轉化漏斗環節，鏈家平臺通過人工智能技術提供更好的房屋搜索體驗，幫助用戶更快的找到滿意的房子；在第二個轉化漏斗環節，鏈家平臺為經紀人提供智能助手服務，幫助經紀人提升知識問答能力、房屋推薦，以及話術引導能力，讓客戶和經紀人之間快速建立信任關系，從而提高商機轉化率。

節流方面的主要目標是節省為經紀人提供服務的成本。鏈家內部既有專門的電話客服團隊，又有龐大的線下服務團隊，為經紀人提供服務咨詢和政策培訓等。在長期服務的過程中，鏈家積累了豐富的數據，包括語音數據、解決方案和問答知識等。同時，隨著鏈家業務向S2B的商業模式轉型，鏈家希望能為全行業的經紀人提供平臺級的標準化服務，因此智能客服技術的應用，勢必會給全行業的經紀人提供更加標準化的服務，同時也為企業節約了龐大的人力成本。

制定落地方案應遵循四項基本原則

首先，目標的制定要與公司的戰略發展保持一致；

其次，要建立明確的可量化的評價指標體系；

第三，要建立完整的產品數據閉環；

最后，團隊要明晰責任和能力邊界，發揮各自的長處和主觀能動性，共同為目標達成而努力。

人工智能技術在鏈家落地初見成效

目前，鏈家的各個落地場景都在穩步向前推進。鏈家的智能客服已在杭州、大連兩個城市試運行2個多月，在轉人工率、人效比上均達到預期。據透露，鏈家后續還將在天津及北京進行推廣，并期望在今年內應用到全國。智能助手在鏈家APP的IM上已經在灰度放量測試中，孫林期望今年能夠覆蓋20%的聊天對話，提升10%的轉委托率。智能搜索業務的指標體系和數據閉環已經建設完成，除CTR、NDCG等用戶產品指標外，還把CVR等指標也建設到搜索的指標體系中，期望能夠進一步提升商機轉化和轉委托率。

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講師簡介：

孫林，畢業于哈爾濱工業大學自然語言處理專業，現任鏈家網數據智能部高級經理。曾就職于騰訊、360，任自然語言處理技術專家，從事自然語言處理、搜索、問答、智能對話的研發工作。研究領域為信息抽取、智能問答、智能對話、深度學習，主持并實施了智能問答系統、360智能對話機器人平臺等。2017年加入鏈家，負責鏈家智能搜索、智能客服、知識圖譜等方面工作。

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