在劉杰看來，如何將企業(yè)價值拆解為人的價值，再抽象為“溝通”技術(shù)，分為四步：理解、共情、表達、策略。落地到具體的產(chǎn)品中，即四種技能：更理解人、懂得共情、更人性化的表達、懂得說話策略。

在前不久容聯(lián)云舉辦的 「 AI有心 決策有智 」的AI商業(yè)大會上，AI科技評論對話到容聯(lián)云AI科學院院長劉杰，討論了認知智能與溝通技術(shù)的演進，以及在商業(yè)場景下，自然語言處理如何聯(lián)動決策智能共同發(fā)展。

在營銷服務(wù)的溝通場景下，Al策略是否只有唯一解?

劉杰說到，真正高效的人工智能溝通價值在于高效理解用戶需求，為用戶解決問題、創(chuàng)造企業(yè)價值。但說起與人打交道，AI要更像人。

八年來，容聯(lián)云不斷堅持以"科技提升溝通體驗"，圍繞自然語言理解和自然語言處理的AI，落地以語言智能為內(nèi)核的產(chǎn)品和技術(shù)。

而AI是否能夠輔助人類的溝通或擔當起溝通的角色和任務(wù)，在現(xiàn)如今的商業(yè)場景下，被賦予更高的要求。

AI有 「心」，才能聽懂人心。「AI有心，決策有智」，成為此次容聯(lián)云大會的主題，也成為現(xiàn)階段容聯(lián)云的技術(shù)基因。

?劉杰對AI有心的技術(shù)出發(fā)點有著深切的思考，他特別援引一位某銀行第一批客服管理者的話，“每個人或許與我們只有一面之緣，但作為客服，永遠不知道他和你溝通的背后，經(jīng)歷著什么，背負著什么。 唯有包容與理解，你才會在這一刻真正站在對方的角度，去解決他那些未說出口的需求和困難。 在關(guān)鍵時刻幫助了他，他會記得這個企業(yè)的好。而這正是客服在溝通中最大的價值。”

有心才有智，從自然語言處理走向智能決策，“容聯(lián)云要從企業(yè)視角再度突破。”

一、 四有“心”人

容聯(lián)云做AI，從AI“大腦”入手，希望“解決用戶需求問題”，而非“解決用戶文字上問的問題”。

在劉杰看來，如何將企業(yè)價值拆解為人的價值，再抽象為“溝通”技術(shù)，分為四步： 理解、共情、表達、策略。

團隊研究面向NLP方向，推出閱讀理解和情感判別領(lǐng)域論文，《 Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction 》（情感三元組抽取的雙向機器閱讀理解），并收錄在第35屆AAAI人工智能大會中，后續(xù)將落地到容聯(lián)云智能產(chǎn)品線中。

具體來說，Aspect emotion triplet extraction (ASTE)是細粒度意見挖掘中的一項新興任務(wù)，旨在從評論句中識別意見、理解情緒、分析情緒。由于ASTE由多個子任務(wù)組成，包括意見實體抽取、關(guān)系檢測和情感分類，并捕捉它們之間的關(guān)聯(lián)。

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論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2103.07665.pdf

意見三元組與對話展示

落地到產(chǎn)品線中，即四種技能：

更理解人： CDP+面向多元謂詞邏輯的精細化實體關(guān)系抽取方法，融合知識圖譜，解決“通過客戶的一兩句話可迅速感知客戶的狀態(tài)和需求”這一客服最大的挑戰(zhàn)。

懂得共情： 針對語言數(shù)據(jù)含有細粒度情感要素，提出雙向閱讀理解框架+面向多尺度知識結(jié)構(gòu)的自適應表征學習方法，讓客服可理解用戶對不同“事情/事物”的態(tài)度，判斷用戶未說出口的隱藏意圖。

更人性化的表達： 讓智能客服具有流利表達的基礎(chǔ)上不止于描述性的表達，更是始于解決用戶的需求和問題。

懂得說話策略： 好的對話策略能夠讓對話參與方更順暢的達成預期目標。對話策略是話語表達的更高層的結(jié)構(gòu)化運用，根據(jù)用戶的上下文語義，選擇最適配企業(yè)經(jīng)營價值和用戶需求的話語邏輯來服務(wù)不同場景，比如勸說、協(xié)商等。

劉杰表示，其實并不能用技術(shù)難度升級來對應四種對話技能，整體來說它們是一個技術(shù)體系，只是之前關(guān)注更多的是理解，也就是語言模型、預訓練模型和知識圖譜。

在技術(shù)轉(zhuǎn)向時，一個很有意思的現(xiàn)象也發(fā)生在商用場景中：「在線機器人」的稱謂變?yōu)椤钢悄芸头梗? “預示著容聯(lián)云從“溝通”這一作為“人”在客服工作中最不可替代的價值出發(fā)，聚焦服務(wù)質(zhì)量，提高客服感受。”

這個過程，本質(zhì)是隨著AI的進步，計算智能、感知智能、認知智能的演進，使得溝通與認知智能的關(guān)系發(fā)生變化。

用樸素的話來說，是讓AI聽懂弦外之音，懂得溝通策略，真正賦能于企業(yè)。

和社交閑聊對話AI不同的是，閑聊AI要營造人設(shè)，有一定的情緒響應；對話沒有目的，不會涉及到特別關(guān)鍵的問題；對結(jié)果的準確性和優(yōu)越?jīng)]有那么敏感，沒有過多的規(guī)范要求；而關(guān)鍵，是閑聊AI的回答，包容性極高，即便是驢唇不對馬嘴的對答，仍然有被釋義的空間。將解釋權(quán)交給用戶，注重所有事物的互動和發(fā)展中的多維。

而商業(yè)場景中的AI更加垂直，也意味著更加細分。這種對話不再漫無邊際，而是始終圍繞企業(yè)降本增效。在特定的企業(yè)背景下，執(zhí)行特定的任務(wù)、遵守特定的行業(yè)規(guī)范。

兩條路徑殊途同歸，更可以說，商業(yè)中話語空間的收縮為技術(shù)研究的發(fā)散提供了一種補償。 從容聯(lián)云的服務(wù)對象上看，多聚焦在銀行、保險、證券等金融機構(gòu)，重新認知和構(gòu)建企業(yè)智能化生態(tài)和價值鏈，走出一條從具體場景到認知智能的道路，十分行之有效。

在大會上，“互聯(lián)網(wǎng)預言家”凱文·凱利同樣認為：AI還沒有那么得行之有效。這個問題應該通過市場自我競爭與優(yōu)化來解決，尋找更佳的可替代產(chǎn)品。

目前，容聯(lián)云通過CDP和AI中臺賦能，開放“通訊、音視頻平臺+AI原子”能力，用中臺打法探索可能。

二、 技術(shù)基石

“現(xiàn)在很多廠家都在著力AI場景的研發(fā)，總體技術(shù)層面，大家都在一個相似的框架下，比如深度學習，大規(guī)模預訓練模型。和其他云服務(wù)商相比，我們的特色是生根了很多to B場景，在AI算法技術(shù)理論研發(fā)的同時，對接更多的行業(yè)。”

深耕垂直領(lǐng)域，做好技術(shù)服務(wù)這一件事，其實就是優(yōu)勢所在。在大家都在談?wù)摷夹g(shù)壁壘的時候，容聯(lián)云在想一件事：繼續(xù)深耕客服對話。

建立中臺是一回事，繼續(xù)深耕是另一回事。

“容聯(lián)云是從通訊發(fā)展起來的，連接B端客戶，實際上和業(yè)務(wù)場景密切結(jié)合的時候，有售前、售中、售后，會涉及到很多很多的深度的服務(wù)，而不僅僅是簡單的響應式的服務(wù)。”

在客服對話里，技術(shù)上有很多事情可以做，比如 如何做出不傷害用戶體驗的問答與對 話 。

最關(guān)鍵的是，當對話AI與客戶管理相結(jié)合，為更多像容聯(lián)云一樣的服務(wù)商，提供了一個技術(shù)深耕的范本。

“雖然現(xiàn)在要遵循很多個人信息的保護規(guī)范，但是對話可以做到用戶知情且不傷害體驗。尤其是對于服務(wù) To B的企業(yè)，它的難點是研究鏈（業(yè)務(wù)--數(shù)據(jù)--算法）非閉環(huán)。如何破解這樣的困境，不只是提倡數(shù)據(jù)開放，還可以用技術(shù)去解決問題，比如聯(lián)邦學習、隱私計算。”劉杰說到。”

AI不僅要有心，也要體現(xiàn)AI的優(yōu)勢。善用AI的熱情與冰冷，是每一位研究者應該做的事。

“不管是商業(yè)價值也好，研究價值也好，未來會有一個新的場景去深耕AI。”

03 兩條腿走路

跨界和連接工業(yè)界和學術(shù)界，幸福感極強。

在大會現(xiàn)場，劉杰身著衛(wèi)衣，活動極其輕便，談起在學術(shù)界和工業(yè)界的工作，也表達出十分舒展的心態(tài)。

“它能夠給我們提供更多的研究問題，好多問題看似是一些具體的工程問題和技術(shù)問題，但是我們深入它的本質(zhì)，其實它就是一些沒有解決的底層的技術(shù)問題和理論問題。”

一點一點搗碎弱人工智能的東西，需要有一個長期的計劃，同時在不同的時刻節(jié)點，用一個短期閉環(huán)來完成這這個事情。其實用實用主義的態(tài)度去探究AI的本質(zhì)，對于學術(shù)本身和研究者來說，是一個很好的營養(yǎng)。

劉杰談到，現(xiàn)在自己的工作有三塊，有技術(shù)落地，有前沿探索以及技術(shù)學術(shù)方面的交流合作：

第一塊是主要工作，會結(jié)合商業(yè)場景和具體的產(chǎn)品、項目，輸出高質(zhì)量算法模型。第二塊是著眼長期發(fā)展，探索開放性的問題，預判容聯(lián)云在未來路徑上會遇到的一些技術(shù)難題。第三塊是廣泛和學術(shù)界的高校科研院所開展多種類型的產(chǎn)學研合作，推動AI的產(chǎn)學研交流，為本領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)界和學術(shù)界的發(fā)展做出來自容聯(lián)云的貢獻。

在12月3號，2022年AAAI出爐，接收率僅15%再創(chuàng)歷史新低。劉杰在前一天晚上發(fā)了一條朋友圈：“團隊中了一篇圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的蒸餾與知識融合方面的工作，祝賀所有作者。” 該工作提出的高效精準的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將促進容聯(lián)云在知識理解與推理等認知智能方向的多個場景的技術(shù)提升。

產(chǎn)學研是相輔相成的事情，從現(xiàn)實中抽象出技術(shù)問題，就是三者連接的節(jié)點。在容聯(lián)云深耕的道路上，劉杰也在帶領(lǐng)團隊深耕，專注技術(shù)的事情，還有很多事要做。

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