2017年臺灣許多企業開始推出Chatbot應用,尤其金融業更是有多家銀行,陸續推出自家的金融服務Chatbot,作為接觸更多客戶的新管道(攝影/洪政偉)。

大家應該很難不注意到,2017年在Line和臉書等社交平臺上,開始出現許多企業推出對話機器人的身影,光是在臺灣,2017年Chatbot的應用就遍布各產業,例如,台灣房屋推出地產機器人,金融業也有多個理財諮詢服務Chatbot,而萬芳醫院也推出了醫療服務Chatbot,企圖搶攻對話機器人帶來的商機,甚至,就連政府機關也跟上這一波對話機器人的潮流,中區國稅局也推出了稅務諮詢服務Chatbot。

根據Gartner 2017年公布的一項報告指出,2016年到2017年第一季對話式AI平臺的討論度足足成長了253%,台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾將2017年視為AI應用大爆發的元年,其中一項不容忽視的AI應用,便是掀起對話式商務的Chatbot應用。

2016年3月微軟在通訊軟體上,推出一款對話機器人Tay,與全世界的網友互動,不料在24小時內,Tay被網友訓練成具有種族歧視的AI機器人,微軟也緊急宣布將Tay暫時下架,當時多數企業認為Chatbot只是個玩具,不會走進企業端,更沒想過Chatbot能夠帶來對話式商機。

從Chatbot的通路端來看,許多企業採用的Chatbot通路臉書,在2016年4月釋出Messenger API,才經過3個月就已經有超過1.1萬的Bot,而到了2017年4月,每個月在Messenger平臺上的活躍Bot竟然暴增到了10萬個以上。

臉書甚至更進一步,在Messenger的智慧搜尋Discover中,開始支援搜尋Bot的功能,讓使用者可以在Messenger上,依照類別瀏覽和搜尋企業自家開發的Bot。

而Gartner在2017年發布的一項報告中預測,2018年全球超過20億的人,會經常用對話的方式,與AI語音個人助理互動,到了2020年,則是會有40%的使用者,是用對話介面的App為主,25%的家庭擁有一個語音助理裝置後,後持續購入2個以上的語音助理裝置。

Gartner認為,對話的互動模式會變得越來越重要,2016年Google Home、臉書的Chatbot,以及Amazon Alexa的興起,促成使用者的使用行為開始轉變,大量的使用者由App,轉而使用Chatbot,由於使用者的習慣已經轉變,「現在再不做就太遲了!」Gartner個人技術研究部研究總監Adrian Lee表示,未來若是企業沒有提供Chatbot的通道,將會逐漸失去競爭力。

Gartner也在10月發布2018年暨未來的十大預測,其中Gartner指出,到了2021年,將會有超過50%的企業投入在機器人(Bot),或是對話機器人創作上的支出,將超越傳統行動應用程式的開發。

也就是說,Gartner認為,使用者的注意力,已經開始從手機應用程式,移轉到各種新式的「後App時代技術」,如機器人和對話機器人,企業使用Chatbot或是虛擬助理,來回答一些較為制式和常見的問題,能夠讓企業節省更多人力,進而更彈性地調配人力,將節省下來的人力,轉而從事較不制式化、複雜的工作。

自然語言理解技術成熟,帶動Chatbot走入企業

近一年來,Chatbot應用之所以能夠突破,從實驗室走到業界,開始成為企業能夠投入開發的應用,「關鍵在於AI能夠真正理解人類的語言!」掌管IBM所有核心認知系統服務技術的Watson CTO Robert High認為,近來自然語言理解技術成熟,讓AI能夠真正看懂人類的語言。

也因此,AI的應用才有所突破,其中,Robert High認為,對話型的AI系統就是AI技術目前較成熟的應用,Chatbot也在2017年,開始出現在企業的實際案例中。

過去,企業要開發自家的Chatbot並不容易,但是隨著深度學習、自然語言處理技術成熟、電腦運算能力提升,加上Google、IBM、微軟等科技大廠,相繼開源釋出了機器學習技術,也推出了AI雲端平臺,大幅地降低了企業開發Chatbot的門檻。

不過,和Google、微軟聯手研究Chatbot的臺大資工系助理教授陳縕儂,在2017年初指出,打造Chatbot背後的3大關鍵技術分別是自然語言理解技術、對話管理和自然語言生成系統。

而目前大多數對話機器人的應用,都是利用了自然語言理解技術,來拆解使用者所說的話,藉由抽出執行任務的條件,就可以改用電腦程式來產生SQL指令,進而完成符合這些條件的查詢動作,不過,她指出,能夠進一步具備對話管理能力的Chatbot,目前比較少見。

Chatbot將著重於對話管理,為企業創造有價值的對話

簡單的制式型問答Chatbot,只能解決客戶一部分的問題,企業若要搶攻對話商機,還得透過對話管理機制,打造出真正能夠與客戶對話的Chatbot,也因此Chatbot開發平臺服務商,2017年不管是IBM Watson對話服務、微軟的LUIS,以及Amazon的Lex,也都開始更進一步,紛紛在對話管理機制上有些著墨,這也意味著,企業有工具可以打造出企業級的Chatbot,來提供能夠處理複雜任務的對話機器人。

未來,Robert High認為,Chatbot的挑戰在於如何真正幫助人類理解,舉例來說,什麼樣的意圖和例句才是最具有代表性的,企業在訓練AI對話系統時,應該要給予系統什麼樣的例句才是最理想的,他解釋,因為使用者和該領域的專家,表達的方式截然不同,企業要如何深入了解這些表達上的差距,也是挑戰之一,此外,企業還要建立出一套符合人類真正對話的流程,都是非常具有挑戰性的。


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