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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创业公司才是创新大模型的主力,不是大厂!
竹间智能 | 2023-02-24
许多人错误地认为只有大公司才能推动大型模型的发展。然而实际上,许多实用的大型模型都是由创业公司逐步创新和迭代出来的。像OpenAI和DeepMind这样的公司最初就是创业公司。它们开发出大型基础模型之后,大公司看到了机会并给予资金和资源支持。虽然OpenAI现在被微软占据大部分股份,但微软持续提供巨额资金和大量算力资源支持,DeepMind则被谷歌收购并持续支持其发展基础人工智能技术。
OpenAI的目标是开发通用人工智能(AGI)。未来,我相信ChatGPT将成为AGI的操作系统。许多开发者将在ChatGPT之上开发大量产品,应用于人类的生活和工作中,就像iOS/Android上有海量的APP一样。目前,海外已经有许多创业公司基于ChatGPT/GPT-3开发了实用的产品,并且在短短的两三年内就实现了数千万美元的ARR。
目前,国内的大公司仍处于公关宣传开发大模型或类ChatGPT的阶段,还没有一家大公司推出像ChatGPT这样的产品并吸引到用户进行付费。ChatGPT在最短时间内就吸引了超过1亿的用户,而且付费用户数也创下了纪录,不仅在技术和产品上革命了人工智能的领域,还带来了商业模式的创新。传统的广告付费模式即将被订阅制用户付费模式颠覆,这种模式可以为用户提供更高质量的知识内容。
在这个等待了20年的NLP机遇中,竹间已经推出了第一款基于生成式AI和大型小型模型结合的智能文案创作和写作工具,并受到了广泛好评。在接下来的三月份,竹间将推出企业版的多模态创作工具,包括文本、图像和语音生成,这些工具基于AIGC技术,将为企业用户提供更加高效和智能的创作支持。
创业公司在速度方面具有明显优势,因为它们可以更快地做出产品改动决策,相比之下,大公司需要考虑许多因素。对于那些已经拥有成熟产品的创业公司来说,现在是最好的机会,因为结合AIGC技术,他们能够更好地为客户提供价值,并快速吸引用户使用,之后通过不断迭代优化来改进产品。因此,具有成熟产品的创业公司将成为ChatGPT红利的主要受益者,同时也对大公司构成了巨大的挑战。
一种方法是改变产品落地的模式,从传统重销售的模式转向PLG的模式。PLG是一种新形式的海外软件企业增长模式,能够更有效地获得客户和产生收入。竹间已经成为PLG公司,提供免费试用产品(freemium),用户满意后再付费成为客户。OpenAI也采用了这种模式。通过PLG模式,创业公司能够更快地吸引用户,提高产品的使用率和用户满意度,并在此基础上快速增长业务。这是创业公司利用AIGC技术迎接挑战的一种有效方式。
在人工智能产业中,我们不必要复制OpenAI,也不要试图反向工程去复制ChatGPT,因为这种尝试是不可行的。我们需要明确人工智能的目标和态度,并逐步开发技术底层,推出具有市场竞争力的产品。如果想要加速进展,我认为应该以产品为导向,推动基础算法模型、数据和算力的开发,以满足产品的需求。换句话说,我们应该以产品为中心,驱动基础技术的开发。
在产品开发中,应该根据实际需求选择合适的技术,不是所有场景都需要像ChatGPT这样的大型模型技术,小型模型就可以胜任。反之,有些场景是小型模型无法胜任的,而大型模型则可以做得更好。因此,结合大小型模型,充分发挥各自的优势,平衡成本,使产品更实用,更易落地。
我呼吁有财力、算力资源和训练数据的大公司能够与创业公司合作,结合创业公司快速产品落地的优势,加上大公司的资金和资源,从产品应用、应用模型、基础模型到算力底层,这种合作可以为国内通用人工智能和垂直人工智能的发展带来伟大的技术和产品。这是必然也是一定会成功的,但必须有大小公司的整合。
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