解读百度智能对话平台UNIT 7.0,5年7次迭代,3大引擎构建全新对话式AI( 二 )


在近5年的研发历程中 , 该平台从任务式对话、FAQ问答对话到表格、图谱问答 , 再到FAQ自动挖掘、泛化 , 不断基于语音对话技术提升在线客服等的综合理解能力 。
解读百度智能对话平台UNIT 7.0,5年7次迭代,3大引擎构建全新对话式AI
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7.0的核心升级要点包括跨模态对话引擎、知识引擎和洞察引擎 。 刘倩提到 , 跨模态对话引擎能够将复杂场景下的对话轮次平均降低15% 。 任务式对话中 , UNIT7.0已升级至PLATO-XL模型 , 该模型是百度推出的全球首个百亿级参数规模的深层次对话模型 , 能接近真人对话能力 。
其次 , 基于对话场景的知识引擎同样进行了迭代 , 其自动化FAQ挖掘、自动纠错能力 , 可以降低人工采编和审核成本 。
最后 , 基于UNIT7.0的洞察引擎 , 刘倩告诉智东西:“洞察引擎可以挖掘企业沉淀的各类数据 , 比如营销客服场景下 , 能挖掘用户特征偏好和进行行为预测 , 进一步提高企业转化率 。 ”
在产品形态上 , UNIT7.0在升级现有的全渠道智能客服解决方案基础上 , 推出智能客服一体机、智能视频客服、智能培训等多种落地场景 。
其中 , 智能视频客服是百度智能对话平台的全新实践 , 融合数字人形态 , 动态生成富文本回复 , 呈现更多元化的对话场景 。
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二、4大应用场景、8大产品形态构建全渠道解决方案金融、能源、交通、城市领域的很多企业都是以对话为核心 , 这些行业往往面临着人工培训成本高、对话数据庞大等共同特点 , 如何在智能对话领域实现降本增效 , 有效利用隐藏数据价值 , 正是这些行业面临的痛点 。 因此 , 越来越多的企业开启智能化升级 , 并将对话式AI作为其主要切入口之一 。
解读百度智能对话平台UNIT 7.0,5年7次迭代,3大引擎构建全新对话式AI
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事实上 , 智能化升级在企业中的渗透率仍然不是很高 , 其全面普及仍需要AI应用产品的进一步成熟和企业接受程度的进一步提高 。 刘倩说:“企业的智能化升级需要百度和企业客户共同推进 , 但目前AI技术下沉的企业应用仍处于相对早期的阶段 。 ”
1、能源领域:从0到1助力传统行业转型升级
在能源行业 , 百度智能对话平台为铁塔能源打造了换电智能客服 , 在该领域实现了从0到1的突破 , 还为浙江浙达能源科技打造了电力调度机器人 。
中国铁塔集团平台创新中心能源业务支撑室总监贾军伟说 , 他们的业务场景下 , 相比传统运营商 , 现在用户侧包括用户、平台、设备等多个场景 , 其业务运营布局更加复杂 。
基于智能对话平台 , 换电智能客服将一问一答的对话形式演变为多轮次对话 , 智能客服可以自主提取对话中的有效信息进行综合计算推理 , 例如电池上报数据、用户身份、校验数据等 , 大大降低了人工成本并提高了工作效率 。 再加上在AI检修调度领域 , 依托百度智能对话引擎 , 电力调度机器人可以支持故障AI处置、影响AI监护等其他电网应用 。
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在用户层面 , 贾军伟说:“我们最大的挑战是对于大数据的应用 。 ”百度智能对话平台能对数据资产进行有效利用 , 帮助企业依托数据分析将其拓展到新的业务场景 。
解读百度智能对话平台UNIT 7.0,5年7次迭代,3大引擎构建全新对话式AI】2、金融领域:构建2大平台 , 打造首个数字培训师
针对于金融行业 , 百度智能对话平台构建了2大平台 , 分别是数字员工运营平台和智能对话平台 , 满足不同企业的个性化需求 。