Bot Factory 22
对话式AI平台
Bot Factory 22
对话式AI平台
VCA智能客服
帮助企业实现在线服务的智能化人机协作系统,提高坐席服务的效率、降低人力开销及新人业务知识学习成本
企业助手
Emoti VEA是竹间智能专为企业用户打造的企业级机器人虚拟助理( VEA), 帮助员工在企业工作中减少琐碎的事务负担, 让每个员工都能拥有智能的个人助理
竹间精灵
竹间精灵是搭建在BotFactory上,与之相伴成长的聊天机器人。竹间精灵可以在开放域的聊天场景中,予以用户富有温度的趣味应答,可以快速接入各种渠道,适应于IOT设备、对话机器人等不同场景。
多模态情感数字人
竹间通过文字、图像及语音的人机交互技术与竹间自主研发的“多模态情感识别模型”,助力虚拟形象成为能读懂、看懂、听懂、有记忆、自学习,真正理解人类语言与表情的“情感虚拟形象数字人”。
多模态人机交互
基于竹间智能的人机交互平台,结合图像、语音以及文字的情绪识别完成多模态人机交互。通过多模态的结合,达到听懂,读懂以及看懂的人机交互
语音平台
提供基于语音识别、语音合成、智能打断以及语音情绪侦测等智能语音服务,此平台旨在将客户的语音数据转为文本, 后续由智能机器人对话平台进行话术回复和信息采集, 为产品赋予真正能听会说、 听你懂你的能力。
AICC+ 22
解决方案平台
Emoti Mate 实时坐席助手
EmotiMate是集智能辅助、实时质检、智能陪练为一体,通过对全渠道数据深度解析,实现机器智能和人的智能的深度协同,从执行层、销售/服务管理层、运营管理层三个层面提供辅助工具,包括实时语音转写、流程导航、客户画像提取、话术推荐、实时质检等功能,帮助企业和员工实现高效率的客户服务和高转化率的销售
Emoti QI 实时质检
Emoti QI实时质检通过语音识别技术,将通话录音均转成文字,由机器人根据质检规则对录音进行质检,同时挖掘客户深层次需求,为客户提供个性化服务。基于竹间强大的AI能力为录音提供深层次的挖掘与分析,赋能坐席能力,销售分析,投诉预测,话术挖掘等数据分析能力。
Emoti Voice 语音机器人
竹间智能新一代语音机器人,集成了竹间自研的自然语言处理(NLP)算法与真人语音技术,基于多行业领域细分业务深耕沉淀,更理解业务,更了解客户,更具有智慧。
Emoti Coach 智能培训
基于竹间自研的NLP模型和语义质检模型,融质检和陪练一体,通过质检快速发现服务质量问题,并能根据质检结果,利用坐席画像和推荐系统,针对薄弱环节自动生成培训课程并进行课程推荐,大大提升培训效率,从而不断提升服务质量,实现员工快速上岗、促进员工持续进步。
智能营销
基于多种复合推荐策略以及基于deep-wide深度宽度网络的推荐模型,融合系统内外结构化和非结构化数据,根据用户数据和对话数据产生用户画像,充分勾勒出客户的特点和客户群体特征,配合语义理解和认知引擎,进行相关内容的推送。
Gemini 22
知识工程平台
Gemini KG 知识图谱
GeminiKG是Gemini平台的知识图谱模块。可针对结构化或非结构化数据进行知识图谱构建和schema构建,并可进行schema管理以及端到端的知识图谱应用,包括但不限于智能搜索、文本分析、机器阅读理解、舆情监控、风险控制等
Gemini KM 智能知识库
智能化管理企业海量非结构化的文档和数据,让所有的知识可以用简单的自然语言即可查询、应用。以竹间自研的NLP和KG提供智能搜索和自动文档解析功能,完成企业用人力无法完成的业务
知识关联
自动识别重要信息,对于相关知识直接进行知识、文档关联,不仅保证知识可溯源,消除知识孤岛,而且通过知识内容分析及知识关系分析可进行知识洞察。知识关联后,上下游的知识联动起来,可以进行变更提醒。
知识管理
可以进行多种知识类型管理(文档、文章、流程、图谱等),多源汇聚,平台统一管理应用,权限分级,达到节省管理成本的效果。
智能采编
借助AI智能化技术,将文档中非结构化知识提取转化为结构化知识,极大地降低了知识采编成本。同时提供了一个简约但足够强大的在线文档编辑器用于采编流程,在提供基础文本操作的同时,可以在文档中插入脑图、在线视频、表格、公式等丰富功能。
智能审核
通过机器智能审核来提炼重要信息, 并进行拼写纠错、 语法纠错等检测, 不再依靠人工逐句审核, 减少人工审核的时间, 提高效率, 降低知识风险。
智能应用
通过对非结构化知识的转化、提取及加工,一键将知识发布到下游场景如智能对话系统、坐席辅助机器人、一线知识门户、搜索门户等,发挥知识效能
Gemini Studio
只需几分钟即可零代码创建一个低运营需求文本工作流。Gemini Studio是竹间自研的新一代文本工作流管理平台。可用直观方式设计繁琐、高难度的文本处理工作,对海量文档进行存储管理与应用,自动化提供建构图谱、认知搜索、智能问答、知识推理、文本审核、比对、查重等多种知识应用信息
认知+RPA
通过 Gemini Automation 平台,融合 RPA 与 AI +NLP,实现智能自动化企业。让数字人员工赋予更强的业务处理能力、解放人类的双手和宝贵资源
Scorpio 22
机器学习平台
NLP 22
自然语言处理平台
SaaS 产品
对话机器人
任何人可以通过Bot Factory,获得不同行业不同场景的智能对话服务。能够针对您的业务需求,将对话机器人训练成懂您业务知识和流程,了解您的客户,同时具备客户同理心的7*24数字员工。为您的客户提供更高效、专业的优质服务。
营销助手
Emoti Salesmate是一个“销售对话智能”的产品,通过自然语言处理(NLP)技术对销售人员的语音会话进行解析,帮助一线销售复盘和学习每一次客户沟通,同时赋能销售经理为团队提供培训,通过人工智能捕捉和理解每一次客户互动,然后通过知识图谱与数据分析进行洞察,使团队能够根据知识数据而不是意见作出决策。
陪练机器人
Emoti Coach 是一个沉浸式模拟实战场景的“智能对话练习”产品,通过自然语言处理(NLP)、多模态等技术,完整复刻真实场景发生的对话,企业可用于进行候选人的AI面试,快速甄选人才;也可以帮助企业员工提升销售/客服对话技巧,在第一天成为业务专家。
认知洞察
No-code NLP 平台,以竹间硬核自然语言技术,无需编程,即可将任何非结构化数据自动生成 insights,再以 open API 与任何应用无缝衔接。丰富行业的标签库与知识图谱,让模型训练与标准工作大大降低。
智能知识库
竹间智能知识库是企业的知识大脑,能够将企业积累的海量非结构化文档及异构数据通过自然语言的解析,变成结构化的知识。解锁企业沉睡的非结构化数据,为企业沉淀和积累宝贵的知识资产,并基于这些知识进行查询、语义搜索、分析、预测、决策、洞察、根源分析,做到知识整合,消除知识孤岛和促进企业知识资产沉淀。
AI+金融
构建真正AI一体化的技术能力平台,促进金融科技的进一步发展
AI+银行
推翻碎片化产品服务ALL-In-One 全生命周期解决方案
AI+保险
完成保险服务生态闭环,缔造新时代业务模式
AI+理财
成熟的客户经营和营销体系,实现业务转化,降低营销成本
AI+证券
打造一体化闭环管理模式,通过AI技术支撑和辅助多元化应用场景,重塑行业竞争力
AI+政务
助力政务实现全渠道服务智能化、一网通办智能化、服务热线智能化、政务监管智能化、内部协同智能化,携手迈入“智慧政务”时代
AI+医疗
赋能医疗行业实现智能化转型,全方位辅助科、教、研、医每个环节
AI+企业
让企业里的每一个员工解放重复劳力,专注于核心专业技能更高的工作
AI+IOT
更有温度的智能终端,开启便捷体验新模式
AI+制造
赋能制造业知识管理、售前咨询、售后服务等各业务场景,大幅提升企业管理效率
Avaya Total Solution
竹间智能与Avaya基于业界先进的技术和优势打造联合方案,为新一代联络中心提供智能化应用服务
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【情感经济】从多模态情感识别技术入手,竹间智能想让机器真正懂用户情感
竹间智能 | 2016-08-25
随着移动终端普及、计算性能提升、网络素材不断丰富,情感识别这条赛道上已经涌现出大量的产品与公司,不过大都还只是单纯采用声音、文本、表情或者生理信号中的一种或者两种来做识别。位于上海的初创公司竹间智能(Emotibot)则将文本、图像、声音结合,主攻多模态情感识别及计算,提升情感计算的准确度,希望拓展应用范围及场景,本月该公司即将推出第一款面向C端的软件应用小影机器人。
Emotibot的核心竞争力在于自研发的情感机器人(Emotional Robot)技术,初步具备了读懂、看懂和听懂的认知和理解能力,可以通过文本、图像、声音,准确识别用户情感;也能像人一样有长期和短期记忆,理解自然对话的主题和上下文,了解用户的真实意图和需求;同时可以根据人的不同情绪的变化来调整回话的策略,实现双向对等的人机交互,在自然对话中帮助用户处理问题和提出建议;并对用户喜好进行记忆,提供一对一的专属个性化服务。而以往缺少情感计算的人工智能产品,多停留在单句指令、机械问答的程度。
Emotibot这套自主研发的情感机器人技术,在数据量和模型算法精度方面具有优势,这两者与计算力是决定人工智能运算效果的三大主要因素。
目前,全球范围内都少有人来做多模态情感识别及计算,基本没有实际可用的多模态情感相关的数据,竹间智能通过自己制造的方式,积累这方面的数据,通过跨领域专家团队进行标记,打造了一个多模态情感数据库。竹间智能CEO简仁贤告诉36氪,这个数据库的数据量已经远超市面上其他的数据库。这是公司的核心资源之一,不仅可以为算法提供有效的学习素材,还有可能成为公司可以用来售卖的产品。
在模型算法方面,竹间智能从底层开始研发,分别在文本、图像、声音三个领域提升情绪识别的精度与准确度,又将三者结合起来做识别。一方面,增加了识别的准确度,目前在中立情绪的识别准确度已经远高于行业。一方面,也增加了这项技术的灵活性,既能整合使用又能分拆使用。
之所以能在算法方面做提升,与团队的技术实力与过往背景息息相关。创业前竹间智能CEO简仁贤是微软工程院的副院长,负责全亚洲Bing搜索及微软小冰、小娜(Cortana)的开发。另外两位联合创始人徐乘、杨虎也希望打造情感机器人。创业至今,竹间智能组建了一支100多人的研发团队,不少来自微软、百度、阿里巴巴、腾讯、亚马逊、IBM、Google等公司,同时与MIT人工智能实验室、MIT媒体实验室及该领域的科学家建立了合作。情感计算概念的专家,同时也是这一概念的提出人MIT媒体实验室的Rosalind Picard教授及其团队,也和竹间智能有深度合作。
目前,Emotibot已完成了首款有情感、有记忆、自学习的情感机器人的基本开发。公司希望以此连接内容、服务和设备,满足C端用户生活中的情感诉求和功能需求;也将开放API给B端客户,以帮助B端建立和C端的情感纽带并解决他们的问题——未来成为人机交互的一个入口。
同时,团队的第一款面向C端的产品——小影机器人,今年5月已经部分面向学生进行公测,本月25日即将正式公布这款产品。之所以选择先从C端入手,主要是简仁贤在做小冰时,就已在日本做过相关的尝试,在Line上开放了小冰的功能后,成功吸引了许多商家客户。此外,这种方式也有助于提升公司的知名度,并收集到更多实际可用的数据,提供更多机器学习的素材,提升模型算法的准确度及精度。
以往情感计算类的产品和服务,多只能进行识别,应用主要集中在广告营销领域。竹间智能的这套计算,在情感识别的基础上,也在做用户情感引导,很适合零售、电商、理财领域的导购及客服。举例来说,用在理财客服领域,识别出用户的愤怒情绪之后,逐步安抚用户;用在电商客服领域,识别用户真实的情感和意图,并做销售引导。目前,竹间智能已经与一些金融、电商客户建立了合作或者合作意向。
事实上,对于人来说,识别他人的情绪并做出正确的反馈都是一件极为困难的事情,对于机器来说更是如此。36氪目前还没有机会试用这款应用,暂时还无法描述这款产品的体验。不过,Emotibot累积了数据和算法,基本解决了“冷启动”的问题;而随着用户的不断拓展和数据的持续累积,Emotibot的技术和产品体验也有机会更快提升。
情感计算的赛道上,除了初创公司,也吸引了几乎全部的巨头,苹果、Google、Facebook、微软等公司都在招兵买马、投资布局。Google的前副总裁、卡耐基梅隆大学计算机科学学院院长Andrew Moore也表示,2016年是机器情绪识别的分水岭。作为创业公司,竹间智能一方面在想办法积极扩大市场,已经与上海卓易建立了合作,后者的主要业务包括智能终端操作系统Freeme OS、卓易应用市场、物联网产品。另一方面,也希望通过资本的力量加速自身发展,在去年获得千万元美元天使融资后,现在也愿意接受新的外部资本投资,特别是和人工智能业务发展相关的战略资本投入。
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