面向大中型企業(yè)的私有部署智能問答交互產(chǎn)品。是一款更懂你的機(jī)器人！

　　小富的設(shè)計(jì)融合各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的需求推出分場(chǎng)景設(shè)計(jì)，對(duì)相同場(chǎng)景的業(yè)務(wù)提供多樣化的支撐，提供多樣化的知識(shí)加工。

　　大中型企業(yè)，政府的知識(shí)條目都很復(fù)雜，小富機(jī)器人有很強(qiáng)大的業(yè)務(wù)類目與知識(shí)加工功能，能幫助客戶快速的加工知識(shí)，-因此小富是大中型企業(yè)客戶的理想工具

　　目前隨著業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，每家企業(yè)都可能有著自己很多業(yè)務(wù)類型。所以要求機(jī)器人也得具備面向不同業(yè)務(wù)類型提供服務(wù)。

　　市場(chǎng)現(xiàn)在對(duì)于多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景這種實(shí)現(xiàn)目前的解決方案只能是通過問答的答案或者在添加知識(shí)動(dòng)作以進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。這一類解決方案在實(shí)施方面靈活性太小，在用戶會(huì)話的時(shí)候體驗(yàn)感也是非常不好。給人以死板的感覺。

　　而且在很多時(shí)候，企業(yè)拿到手的文檔并不是結(jié)構(gòu)化的知識(shí)條目，而是word，excel等非結(jié)構(gòu)化的文檔。

　　因此結(jié)合以上的行業(yè)普遍痛點(diǎn)，小富機(jī)器人用戶多場(chǎng)景，整體性業(yè)務(wù)建模，不僅在知識(shí)加工方面滿足多種業(yè)務(wù)需求，以及碎片化知識(shí)加工。而且在用戶端支持多輪會(huì)話。為企業(yè)智造無限潛能。

　　分場(chǎng)景交互設(shè)計(jì)--

　　不同場(chǎng)景的交互方式不同

　　針對(duì)不同業(yè)務(wù)類型（客服、營(yíng)銷、外呼等），進(jìn)行語(yǔ)義本體業(yè)務(wù)模型及整體系統(tǒng)的區(qū)分設(shè)計(jì)。在前臺(tái)的聊天頁(yè)面中用戶可以從聊天氣泡，知識(shí)新增等感受到每個(gè)場(chǎng)景的不同。用戶甚至可以將這幾個(gè)場(chǎng)景搭配使用，使得機(jī)器人可以靈活自如應(yīng)對(duì)不同業(yè)務(wù)類型下不同的交互需求。

　　客服場(chǎng)景是業(yè)內(nèi)用途最廣的場(chǎng)景，滿足售前，售后等咨詢業(yè)務(wù)。例如：信用卡辦理的咨詢，辦理保險(xiǎn)的咨詢。客服場(chǎng)景幾乎涵蓋了企業(yè)客戶70%以上的場(chǎng)景。

　　客服場(chǎng)景的中的知識(shí)類型也是最廣的，包含有FAQ知識(shí)、概念知識(shí)、要素知識(shí)、列表知識(shí)等

　　傳統(tǒng)的一問一答式的添加方式，用戶只需要填寫標(biāo)準(zhǔn)問，擴(kuò)展問以及知識(shí)內(nèi)容即可完成添加知識(shí)。滿足用戶快速加工知識(shí)的需求，方便快捷。

　　在傳統(tǒng)FAQ知識(shí)上面做了顛覆性改變。概念知識(shí)的新增不依賴于擴(kuò)展問，而是概念擴(kuò)展。系統(tǒng)在用戶寫的擴(kuò)展問基礎(chǔ)上進(jìn)行語(yǔ)意刻畫，生成概念擴(kuò)展。每個(gè)概念擴(kuò)展是有多個(gè)概念類組成，每一個(gè)概念類可以代表多個(gè)概念。因此生成的概念擴(kuò)展等同于多個(gè)擴(kuò)展問。

　　要素型知識(shí)用于一條知識(shí)包含多個(gè)要素的情況。譬如：一條保險(xiǎn)知識(shí)是需要多個(gè)要素組成的-投保人、地區(qū)、金額、期限。這類的答案知識(shí)答案形式為要素表現(xiàn)形式大多為表格，所以又稱為表格知識(shí)。

　　要素型知識(shí)的交互方式主要為對(duì)輪文本型。

　　對(duì)于知識(shí)中包含有許多集合詞，例如海關(guān)禁運(yùn)的20種物品，銀行營(yíng)業(yè)25個(gè)網(wǎng)點(diǎn)，這類知識(shí)可以采用列表型知識(shí)解決。

　　添加列表型知識(shí)的時(shí)候，用戶方只需要在知識(shí)內(nèi)，將這一類集和概念的概念類名添加進(jìn)去即可。那么集合概念里面所有的概念均視為添加進(jìn)該條知識(shí)內(nèi)。列表型的交互方式為被動(dòng)文本型。如下圖所示：

圖-列表型知識(shí)聊天場(chǎng)景示意

　　外呼場(chǎng)景我們稱之它為：能主動(dòng)聯(lián)系用戶的場(chǎng)景。

　　一般來說智能客服都是接受被動(dòng)的信息，只有用戶主動(dòng)問它，它才能回答。而外呼場(chǎng)景突破了之前客服只能依靠被動(dòng)問答的限定。通過外接CRM系統(tǒng)對(duì)接渠道可以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)聯(lián)系用戶，并且根據(jù)用戶的回答進(jìn)行語(yǔ)義理解交互。

　　外呼場(chǎng)景一般應(yīng)用于信用卡催繳等需要主動(dòng)聯(lián)系客戶的場(chǎng)景，其知識(shí)類型為矩陣型知識(shí)，

　　矩陣型知識(shí)：每一個(gè)狀態(tài)都是一個(gè)用戶自行義的狀態(tài)，有起始狀態(tài)，中間狀態(tài)，結(jié)束狀態(tài)。填寫完矩陣之后就系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。用戶這時(shí)候需要填寫狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移的條件（接聽電話者所說的話術(shù)）即可。在實(shí)際應(yīng)用過程中機(jī)器人就會(huì)根據(jù)語(yǔ)義理解判斷下一個(gè)狀態(tài)是什么，從而進(jìn)行問答。

　　下圖為外呼場(chǎng)景對(duì)接文本聊天實(shí)際問答示意圖：

圖-主動(dòng)外呼聊天場(chǎng)景示意

　　個(gè)人助理想把相當(dāng)于一個(gè)應(yīng)用平臺(tái)，將很多的不同應(yīng)用集成到這個(gè)平臺(tái)上面，用戶可以通過控制開關(guān)來選擇啟用或者禁用的某些功能。目前我們所想到的是在個(gè)人助理場(chǎng)景內(nèi)，可以添加個(gè)人畫像，天氣應(yīng)用，笑話應(yīng)用，古詩(shī)詞等。我們可以擴(kuò)展應(yīng)用的數(shù)量，或者針對(duì)某一個(gè)應(yīng)用深入開發(fā)。

圖-天氣助理應(yīng)用示意

　　在建立知識(shí)之前首先要對(duì)整個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行整體建模。機(jī)器人的建模主要是從業(yè)務(wù)角度的領(lǐng)域?qū)Ω拍顦I(yè)務(wù)框架進(jìn)行配置和管理。達(dá)到節(jié)省人工以及快速完成知識(shí)加工的功能。

　　傳統(tǒng)業(yè)務(wù)分類純粹為了知識(shí)的管理進(jìn)行的分類，體現(xiàn)不出多種業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)關(guān)系。無法被用于算法的運(yùn)算，比較死板。而BOT是為算法、聊天消歧以及業(yè)務(wù)管理而設(shè)計(jì)。

　　一般BOT對(duì)應(yīng)著一棵樹，樹中的節(jié)點(diǎn)體現(xiàn)了領(lǐng)域概念間的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系。首先列出用戶所在領(lǐng)域綜合性、概括性的概念作為根類，再逐步在每個(gè)根類下進(jìn)行細(xì)化和說明。

圖-BOT示意—信用卡業(yè)務(wù)可以有四種展開形式

　　業(yè)務(wù)框架是某一領(lǐng)域中常見業(yè)務(wù)知識(shí)項(xiàng)的通用骨架（含通用業(yè)務(wù)要素及通用語(yǔ)義表達(dá)概念）。業(yè)務(wù)框架存在于BOT的節(jié)點(diǎn)上面。用戶在新增知識(shí)的時(shí)候可以復(fù)用業(yè)務(wù)框架，來加速完成知識(shí)的加工，省時(shí)且易于保證一致標(biāo)準(zhǔn)。

　　概念是知識(shí)所需要的最小原子。用戶可以在概念庫(kù)中對(duì)概念進(jìn)行增刪改查以及
權(quán)重的調(diào)整。

　　目前我們支持8大概念庫(kù)可供用戶管理。

圖-小富系統(tǒng)包含的概念

　　更加擬人的多輪會(huì)話

　　在會(huì)話中用戶的會(huì)話經(jīng)常帶有歧義，模糊的內(nèi)容。小富機(jī)器人可以根據(jù)用戶的內(nèi)容，進(jìn)行反問，達(dá)到消歧的目的。目前用戶在實(shí)際問答中的模糊種類大概分為三類：

　　1、業(yè)務(wù)類模糊

　　2、主題省略

　　3、要素不明確

　　正常問答中，用戶提的問題大多比較具體，直接命中或者可以通過語(yǔ)義理解間接命中某個(gè)業(yè)務(wù)類。

　　但是，有些時(shí)候用戶的提問非常模糊，包含多種業(yè)務(wù)類。例如：我要辦卡、我要掛失等等…。

　　正常會(huì)話中，用戶會(huì)在提問中將每個(gè)問題的主題詞帶上，例如：信用卡怎么辦，信用卡年費(fèi)多少，信用卡怎么掛失等，信用卡是主要的主題詞。有些情況，用戶直接問完帶有主題詞的當(dāng)用戶的提問中省略了之前會(huì)話的主題詞。

　　遇到這種問題，小富機(jī)器人會(huì)根據(jù)會(huì)畫的內(nèi)容，自動(dòng)提取出主題詞，并且推出答案。

圖-主題省略場(chǎng)景

　　有些知識(shí)中包含多個(gè)要素，需要這幾個(gè)要素全部明確之后才能推出真正的答案。

　　例如：辦理保險(xiǎn)。保險(xiǎn)可以分為被投保人，地區(qū)，預(yù)算金額等要素。根據(jù)要素的不同，對(duì)應(yīng)的險(xiǎn)種也不同。

　　小富機(jī)器人遇到這種問題，會(huì)針對(duì)該問題用戶所確實(shí)的要素進(jìn)行反問，待用戶明確全部要素的時(shí)候，推出答案。
　　目前，非結(jié)構(gòu)化支持的文檔格式有word、PDF。未來，我們將支持多種非結(jié)構(gòu)化的知識(shí)加工。

　　軟件技術(shù)：

　　1、人工智能技術(shù)，包含深度學(xué)習(xí)、NLP、NLU等

　　2、SAAS微服務(wù)技術(shù)，提供私有化機(jī)器人平臺(tái)方案

　　3、容器化技術(shù)，支持docker等容器部署

　　4、高可用技術(shù)，支持7*24小時(shí)服務(wù)，無單點(diǎn)故障