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聊天机器人
聊天就能解决企业 HR 和 IT 问题，美国聊天机器人开发公司 Talla 获 830 万美元 A 轮融资
外媒消息，专门帮助企业员工回答、处理人力资源和 IT 问题的聊天机器人开发公司 Talla 宣布获得了一笔 830 万美元的 A 轮融资，领投方是 Glasswing Ventures，参投方包括 PJC，以及之前曾投资过该公司 Avalon、Pillar 和 Launch。截至目前，该公司的融资总金额已经超过了 1200 万美元。
记者还了解到，Talla 的聊天机器人可以使用自然语言处理（NLP）以对话方式回答企业员工提出的问题，而且还能够分析员工提出的问题，让之后的解答更加智能。现阶段，已经有超过 2000 家企业使用 Talla 聊天机器人，但解答范围还局限在 HR 和 IT 领域，得益于这笔最新融资，他们计划扩大业务范围，并且实现和企业协作工具（比如Slack和微软 Lync）进行整合。
本文作者：Joker
来源：鸵鸟创投媒体（微信：wechuangye）
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聊天机器人
不只是聊天那么简单，Kylie.ai 用 AI 技术帮助企业进行客户支持
商务决策远比简单聊天复杂，和chatbots相比，Kylie.ai 将工作能力提升到了另外一个层级
Chatbots技术带来的即时讯息回复被视为下一代客户服务的媒介，也越来越得到企业的重视，借助这类技术，后台客服人员的团队配置得以减轻，转由聊天机器人来解决客户方的要求或提问。伴随着 AI 技术的发展，越来越多的企业用户开始关注 AI 在改善服务体验中的潜力，期待 AI 能够提供更高水平的问题解决能力。
Kylie.ai 是一家获得Y Combinator Fellowship 资助的创业公司，创始人 Jamasen Rodriguez 和 Sinan Ozdemir 表示，Kylie.ai 能够了解客户投诉时的不同情境和情绪，并在公司的数据库中选择合适的响应方式。
Kylie.ai 的最大特点在于跨平台。使用Kylie.ai 的用户需要将其接入到第三方企业服务平台中，如Zendesk、 Google、 Twitter、SAP 和 Salesforce等，这些平台上的信息流涵盖了企业和客户之间的交流。平台接入意味着 Kylie.ai 可以大量接触到企业和客户的交流信息，在前期，问题经过工作人员进行审核和处理后由Kylie.ai 进行信息回复，在这一阶段 Kylie 虽然并没有接触到核心的信息处理环节，但是对工作人员的处理流程和决策的监控是 Kylie 作为 AI 的深度学习过程。经过大量重复性问题训练后，AI 便可以独立进行客户支持工作，对不同的诉求进行自动回复。而这些工作也是跨平台的。同时也能保证24 X 7 的服务时效。
聊天机器人的数据来源一般是从大量的对话中学习得来的，这些对话可以没有特定的主题，Kylie.ai 的学习过程囊括了大量的商务交流，很显然，Kylie.ai 需要面对的问题的情境性更强。
客户支持远比简单聊天的客服工作复杂，和chatbots相比，Kylie.ai 将工作能力提升到了另外一个层级：
从内容层面上， Kylie.ai 所面对的信息的将更佳复杂、量级也更为庞大。
对合作客户支持的情境是十分复杂的，同时要考虑到各类因素。目前这类问题的响应过程需要客户支持人员根据客户要求查询资料后，由高级业务人员再作出决定，而现在，借助大量的“学习积累”，多个工作人员的协作由 Kylie 代替。
对于企业来说，将 AI 应用到更宽泛的场景中有诸多便利：
由于工作人员的工作能力水平对客户支持水平的影响较大，不掺杂情感因素的 AI 技术能够帮助企业剔除这些不可控因素，效率之外更多质量
用 AI 技术来完成和客户之间的支持对接意味着团队的缩减，管理成本的降低
借助 AI 的协助，工作人员有更多精力专注那些复杂问题
虽然愿景美好，但客户支持工作的不确定性难以量化，加重 AI 在企业经营中的角色对于企业运营而言试错成本高，面对纯理性的 AI，理性的企业家们或许并不是那么放心。
本文参考了多个信息来源：venturebeat.com，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5069603.html
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聊天机器人
AI遇阻？Chatbot 错误率高达70% Facebook削减AI投资
据外媒报道，由于Messenger聊天机器人的错误率高达70%，Facebook已决定削减对机器学习和人工智能技术的投资。
聊天机器人错误率高达70% Facebook削减AI投资
外媒称，Facebook将暂时放弃打造大型聊天机器人生态系统，而转向于训练Messenger机器人专注处理一些特定任务。以后，我们不会再只能听到聊天机器人无聊的唠嗑了。
Facebook在去年强化了其Messenger bot（聊天机器人）平台，允许企业与Messenger应用的庞大用户群进行互动，比如电商等各种基于在线服务业态都可以是bot的应用场景。
那时，Facebook对bot开放平台的商业前景给予了厚望，认为其可以替代一部分人工客服，降低公司运营成本。
据了解，自Facebook开放Messenger bot以来，得到银行和航空公司等企业大力拥护。截至去年9月，开发者已开发出了3万个聊天机器人。
不过，日前有外媒报道指出，其目前的结果并不如人意。因为Messenger的错误率高达70%，即用户70%的请求都无法完成。
国外分析师 Richard Windsor指出，Facebook在尝试将其系统自动化的过程中做了太多错误的决策。“问题不是 Facebook 缺乏这方面的人才，而是该公司在人工智能方面的研究没有足够久。”（周小白）
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聊天机器人
失业之后，她将自己的简历做成“siri”聊天机器人，并拿到了 Offer
“她热爱科技行业，因为她喜欢创造（新事物）。”聊天机器人 EstherBot 这么介绍自己的主人。
在创业公司做营销的 Esther Crawford 刚失业，她工作的公司因为资金不足倒闭了，于是她不得不开始改简历找工作。很快，她就通过自己的聪明才智获得了 3 个 Offer，她把自己的简历做成了一个聊天机器人 EstherBot，像 Siri、或者微信里面的小冰那种，这个创意十足的产品不仅让 HR 更了解这名员工的技能，还让我们开始思考，什么才是未来的简历该有的样子。
不得不承认的是，我们的简历已经多年没什么创意了，从详细到你家地址政治面貌的表格、到智联招聘、大街网、拉勾网上的简历，来来去去都是列举一下工作经历、头衔、一些听起来很棒的技能（比如我一直没弄懂的领导力），以及一些看起来不太可靠的爱好，所有人都喜欢团队协作的球类活动。
除了简历，Esther 妹子还吐槽自己不想对着猎头、负责招聘的人一遍遍地重复那些答案，例如工作经历、薪资要求、兴趣爱好、未来打算去哪里工作等。
她想简化这个过程，想通过对话来告诉招人的公司自己是怎么从一个拥有国际关系硕士学位的毕业生，到一个创业公司担当产品营销人员。于是她找到开源的聊天机器程序，将自己的简历、包括专业经历、个人喜好都输入进去，生成了以下这个页面：
她把这个网站当成简历直接拿去投了，HR 可以通过 Facebook 的 Messenger 和 Telegram 跟机器人聊天。通过这个机器人，你除了能得知 Esther 的专业技能，例如她并不是一个开发者，只知道 HTML、CSS & JS 语言的皮毛。
但是同时你也能了解到她曾经在火人节上当过协调员、搭过便车去叙利亚、去伊拉克难民营担任过志愿者，也是 YouTube 上的网红。
聊天界面。左边在讨论火人节的事情。
这些额外的信息能让 HR 判断，这位候选人是否能和现有的员工和谐相处，谁也不想跟自己看不顺眼、聊不来的同事一天相处 8 小时或以上。
并且，通过这些经历，还能看到 Esther 的市场营销技能，Esther 发布在博客网站 Medium 介绍自己怎么做出这个机器人的文章还帮她带来了 1500 个关注，这个机器人的故事还被快公司（Fastcompany）报道，认真探讨了机器人在招聘环节是怎么发挥作用。
Esther 也坦白这个产品非常简陋：“这是个有趣的东西，看起来更像是未来招聘模样的 1.0 版本。”
的确，假设你是一个想要了解 Esther 的 HR，跟这个机器人聊天的时候可不能跟调戏 Siri、小冰一样，拼命问她一些你觉得 Ta 可能答不出来的问题，EstherBot 目前只能对关键词语作出反应，给出一些早就设定好的回答，也就是说它不能理解一句完整的话，面试官们非常喜爱的开放性问题自然也得不到回答，你只能自己约 Esther 面对面聊聊了。
但 EstherBot 依然启发了我们，在聊天机器人到处跑的今天，为什么不能更有用一点？假如它能被集成到 LinkedIn 这样的网站里，不久大大提高了简历的效率了吗，在过去一周，EstherBot 已经发过 24000 条信息了，它能同时跟多位 HR 聊天，现在也有很多公司主动找 EstherBot 聊天。
对于提高效率，Esther 还认为找工作跟相亲结婚没什么不一样，以后 EstherBot 可以结合社交网站的数据分析、算法改进，以提高双方找到合适的人的速度。
Esther 已经将聊天机器人开源，详细做法请点击这里。
如果你正处于失业或者准备辞职的话，不妨试试做一个自己的聊天机器人简历，说不定能找到一个能欣赏创新精神的工作。
文章转载自品玩网，作者：钟舒婷
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