本文系第43篇報道，智齒科技作為一家定位于全渠道智能客服系統的公司，通過語義分析、大數據和深度學習等方式，利用人工智能技術讓機器人來代替傳統人工在線年以來，蘋果、微軟、Google相繼推出聊器人，這些擁有式聊天能力，能回答幾乎任何問題的機器人讓人們驚喜不已。 如此的技術，如何在商業領域成功應用，創造價值？將技術商業落地需要具體應用場景，而一問一答最適合的恐怕就是客服了。 成立于2014年的智齒科技就是這樣一家，專注于SaaS客服領域的全渠道智能客服系統的提供商。 旗下智齒客服系統將自然語言理解、機器學習及大數據技術有效整合，將機器人客服、人工在線、工單系統、呼叫中心等產品模塊貫通融合，解決傳統客服痛點，如用戶等待回答時間過長、客服人員服務水準參差不齊、客服人員反復編輯重復性消息等問題，從而實現企業服務整體效率的提升，降低成本，并優化產品體驗。 至今，智齒科技的企業用戶注冊量已超過6w+，智齒科技的客服機器人既服務于樂視、愛施德、海爾、酷派這樣的大公司，也以SaaS的形式提供給千千萬萬中小企業。服務行業覆蓋互聯網金融、電商、O2O、在線教育、在線醫療、游戲等多元領域。 營收方面，智齒科技聯合創始人龍中武告訴邦哥，智齒科技2016年比2015年翻了十倍，2017年比2016年翻五倍以上。在日常的交互數量上，今年5月份的數據比去年5月份的翻了一百多倍�，F在單周的平臺交互量級在10億次以上。 智齒科技由四個人聯合創立。CSO龍中武告訴邦哥，這四位創始人有著“扭曲”的關系：龍中武和CEO徐懿，畢業后進入同一家公司，是同事也是室友的關系；徐懿和COO彭偉曾是一個部門的同事；CTO吳立楠是彭偉的高中同學。
首先是智能特性。 用戶一旦接入，就有機器人來接待。當然這并非絕對，是基于用戶策略。智齒科技提供這樣的能力，需不需要機器人來接待，企業可在后臺定義。 機器人可以做到人力無法做到的程度，比如服務全時段覆蓋，或者應對高峰值服務，如某公司客服人員只有100人，在某次活動之后流量成百上千地翻倍，光靠人是擋不住的。這時機器人可先對用戶流量進行過濾和分流，再把真正有需要的用戶轉至人工服務。 龍中武說，PP租車在使用了智齒科技的客服系統后，服務人員由70多人減少到20人。智齒科技幫助他們分擔了80%的咨詢工作量。 當一個電話接進智齒科技的服務系統，用戶可以描述自己的問題，無需先根據提示按不同的數字，智齒可直接對問題進行語義識別，然后導向解決相關問題對應的客服人員。 而針對用戶的問題，機器人會自己查找資料并呈現出來，客服人員只需結合實際情況對內容稍作調整，發給用戶即可。這就做到了提高效率，減少重復內容反復編輯，提供差異化、更精準的服務。 傳統服務體系的知識積累依賴人工，要靠每個工作人員填寫Excel表格收集客服過程中遇到的問題。 客服人員填的問題越多，說明他不懂的越多，這反而會導致大家少填甚至不填問題，減少了公司得到的問題反饋，降低了知識收集擴充的效率。 但機器通過學習和反復渲染，一方面對已有知識的理解能力會越來越強。另一方面，對超出邊界、又是業務需要的知識，機器會自動學習起來。而這些問題尤其寶貴在，它們是用戶群真正想了解，而知識庫里又缺乏的。 假如某電商網站的用戶來咨詢，接待的服務人員需要承擔的一個屬性，是提高成交率。如何做到？借助數據。 客服在服務用戶的時候，可以通過機器識別，了解到他最近的瀏覽數據，客服人員就可以更有針對性地提供服務。 在服務過后，管理人員可通過多項數據，全盤了解服務效果，包括接待效率，用戶的行為分析、分布時段、滿意度、訪問熱點等等。機器還可以通過語義分析，反應用戶的情緒值，如果情緒偏負，管理人員就需要回查過去一周的工作是否哪里有疏漏。 智齒現在構建的是一整套服務，從人工在線服務、呼叫服務到工單流程等都可以打通，做到無縫銜接。用戶可以使用整套服務，也可根據自身不同點，各取所需。 首先服務過程會越來越智能，現在的服務形態會被完全替代，重復機械的職業可能會被替代，而人會去做更具有差異化的工作。 客服的形態會發生很大的變化。幾年前的客服是響應式的，用戶找來什么問題，就給用戶什么反饋�，F在的客服則開始有了運營、產品甚至銷售的特征，客服的功能變得越來越綜合。 第三，各家企業越來越差異化和個性化的服務，很難通過總體方案實現自身所有的需求，這對平臺的要求就越來越多。這也是為什么有PaaS出來的原因，它是底層能力，用戶會基于底層能力做二次開發或者對接。 細分和整合二者在這里并不沖突。所謂細分，是指在客服的業務流程里，會出現越來越完整的方案；但是同時，在一個公司內，客服和其他部門的整合力會越來越強，整個企業運營會趨向于整合，這個整合需要相互的拼接能力，所以客服也要預留接口給到其他部門，平臺度會越來越高。
采訪的最后龍中武和邦哥閑聊，回憶起智齒科技剛創立時，公司只有他們四個創始人。人太少也不需要辦公室，就在合租的家里工作。 產品demo出來，第一個大機會是樂視的競標。當時他們面臨20+家同行競爭，其中不乏有做相關領域業務很多年、拿過非常多集團運營商等大客戶案例的友商。智齒科技仍然能依靠自身技術的領先及對產品良好的理解和高質量的用戶服務，拿下了這第一家大客戶。 CEO徐懿在采訪中也回憶過，智齒科技剛成立的時候比較順利，產品demo出來以后，第一個月賣給了樂視網，第二個月賣給了rosenoly，第三個月賣給了愛施德。但緊接著有8個月時間，一單未售。這段時間大家都有彷徨，有懷疑。 因為資金不夠，招聘也面臨阻礙。徐懿甚至說，智齒科技最早一批員工都是“忽悠”進來的。而今年5月，智齒科技宣布了B輪5000萬人民幣融資，人員已經擴充到了150人。
9月6日，摩拜單車正式宣布在馬來西亞落地運營。這是繼新加坡、泰國之后，摩拜單車進入的第3個東南亞國家，也是全球第6個海外國家。截至目前，摩拜單車已進入全球7個國家的超過170個城市，投放超過700萬輛智能共享單車，每天提供超過2500萬次騎行，注冊用戶超過1億，是全球第一大互聯網出行服務。[詳情] 9月7日，藍港互動集團啟動2018年校園招聘計劃，將陸續進駐郵電大學、工業大學等重點高校招開宣講會。此次校園招聘職位集中在游戲技術類、策劃類、設計類、產品市場類、綜合管理類五大類型近百職位。據悉，藍港目標用戶是95后、00后新生代人群。[詳情] 匯桔網宣布自2017年9月9日零點起，放棄從事8年的知識產權自營業務，近100萬企業客戶資源，平臺將向全球知識產權服務機構，包括知識產權代理機構、律師事務所、評估機構、信息分析機構、交易機構、運營機構、金融服務機構入駐，這些機構只要通過匯桔網審核，就可以在匯桔網上進行業務搶單或直接獲取業務訂單。[詳情] 浦發硅谷銀行宣布為共享辦公品牌夢想加提供戰略債權融資。據悉，此輪戰略債權融資所撬動的資本投入，將全部用于夢想加加速規模布局及產品投入。此前，夢想加在2017年4月獲得愉悅資本領投、險峰長青及閃銀跟投的2000萬美金B輪融資。[詳情] 9月5日，專注“無人智能零售終端”的新零售行業領跑者友盒便利，宣布獲得了來自于安芙蘭資本、貴陽創投、尋找中國創客旗下山水投資的數千萬人民幣A輪融資。據創始人陳惠魯介紹，此輪融資主要用于擴張鋪設全國業務，也包括產品和運營升級的一些開支。[詳情] 9月5日，比特幣礦場“礦世云算”獲得由極豆資本數千萬元人民幣戰略投資。本輪融資資金將主要用于擴大業務、團隊建設以及基于標準化機房建設。[詳情] 9月6日消息，人工智能公司ROOBO今日宣布完成3.5億元B輪融資。此輪融資由前騰訊CTO熊明華（Jeff）創辦的七海資本領投。同時，熊明華將加盟ROOBO并擔任董事長。光源資本擔任ROOBO本輪融資的獨家財務顧問。[詳情] 在線票務行業也緊隨其后走進雙寡頭時代。兩家寡頭背后同樣是阿里和騰訊——曾經混戰的O2O行業逐一落定，更重要的是，A、T通過投資整合快速獲得線下行業的線上入口，并由此繼續深入整個行業。據新浪科技了解，貓眼收購微影部分業務的合并案將于9月中旬左右公布，貓眼收購的業務除此前被曝出的電影票務業務外，還包括演出票務。[詳情] 本周三，美國將對一項全面提案進行投票。這份提案的目標是加速無人駕駛汽車的部署，各州阻攔自動駕駛車輛上。這一措施可以幫助汽車廠商和科技公司推進無人駕駛汽車的發展，確保無人駕駛汽車按計劃于2020年至2021年投放市場。[詳情] 在今天的博客文章中WhatsApp提到，未來可能提供兩種商業應用程序：一是為擁有更多區域客戶基礎的中小型企業提供的免費應用程序，另一個是為在全球范圍內運營的企業客戶提供的業務應用程序。WhatsApp可能會向后者收費，但定價情況仍處于保密中。眼下在一個的問答欄目中，WhatsApp向消費者，企業賬戶將被單獨管理，普通用戶可以隨時關閉這項服務[詳情] 美鐵公司理查德·安德森總裁（Richard Anderson）周二表示，他并不認為，由特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）提出的Hyperloop超級高鐵概念可以在短時間內超過傳統鐵運輸。安德森表示，他并不理解，為何有些公司“出現了巨額虧損”，但仍可以繼續經營�！拔以诤艽蟪潭壬鲜抢吓傻墓I企業家。我傾向于關注現金流、投資回報和運營利潤率等指標�！盵詳情] 彭博社報道，知情人士透露，Facebook將向大型唱片公司和音樂發行商支付數億美元版權費，以便該公司的用戶可以在其上傳的視頻內包含歌曲。[詳情] 金沙江創投早期投資的女裝月租共享平臺衣二三宣布完成C輪5000萬美元融資。本次融資由阿里巴巴創新投（Alibaba Innovation Ventures）、軟銀中國、紅杉中國聯合領投，金沙江創投、IDG資本、磐霖資本、投資人、志拙資本、真格基金、UVM等老股東跟投。衣二三本次融資將用于進一步推進平臺化戰略、后端智能化升級和吸引優秀人才，持續優化用戶體驗、擴大用戶基數。[詳情] 推薦：
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