在以前，人們撥打銀行客服電話的時候，需要按照提示按鍵輸入需求，而現在部分銀行已經實現用戶直接說出需求便可以獲得相應服務。這一效率轉變的背后，有著AI元素的加持。
意能通正是一家瞄準這一賽道的企業，如今其已有150人的團隊規模，完成A+輪融資，客戶來自銀行、物流以及旅游等行業。其產品模擬真人進行電話客服服務，能夠滿足回訪、通知和外呼等場景需求。
在意能通創始人劉雨松看來，這樣的技術可以解決一些重復性勞動，替代傳統人工作業，進而提高企業效率降低成本。
結合深度學習
為了保證產品能在各種場景都適用，意能通會在上線前搜集好用戶需求，每個場景數據深度學習后，一個產品才算搭建完成。因為數據來自于真實服務，所以在意能通上，即便是人工智能所播放的語音，其真實度也非常類似于真人。
劉雨松預估，Call Center的市場大概有2000-3000億，他對行業判斷較為樂觀，目前，一個機器人可以節省10名人工坐席，他對鈦媒體講到：“大概未來30-50%的語音客服將被替代。”
對于數據安全問題，劉雨松解釋道，意能通的數據來源于客戶公司，存儲也是放在客戶公司處，而意能通不保留用戶信息。
意能通創始人劉雨松
機器學習的門檻
劉雨松認為人工智能語音客服是來自中國本土的創新。在他看來，國外的人工智能發展主要在于技術的研究，而中國公司則更傾向于對應用層面的開發。
實際上，在應用層面，也有壁壘。劉雨松解釋說，在適應全國不同方言這一塊，意能通都相應做了二次開發，而這一決策也有助于提高產品的用戶體驗和公司的競爭壁壘。“其實北方方言問題不大，南方如閩南語確實需要二次開發。”劉雨松對鈦媒體講到。
除此之外，意能通還對口語識別進行了長時間的改進。單純依靠朗讀、會議等數據進行訓練，在面對口語化交流后，效果會打折扣。基于此，意能通在口語交流的數據模型里不斷地進行了優化。
面對市面上語音識別巨頭的競爭，劉雨松并不擔心。他認為，縱觀國內人工智能公司差不多都是將國外技術框架變為己用，而對于創業公司來說，發力一個點所產生的效率優勢要強于巨頭。“目前，很多公司的產品還較為基礎，并不能直接應用，需要做非常多的開發工作，而這也便是我們的機會。”劉雨松補充道。
目前，意能通70%-80%的員工是技術開發人員。在意能通所在的蘇州，如今已經形成人工智能生態，創業公司所需要的勞動力、資本和市場都可以由當地提供。
企業級與定制化
從定制化再到交付，意能通的周期是幾個月。如今，這家公司正在發力打造標桿用戶，從標桿再到行業解決方案，在未來意能通希冀將技術平臺化，以惠及更多公司。
劉雨松覺得，單就某個公司而言，起所在的行業客戶大致需求是相同的。如若在行業積累夠多，那么未來會形成邊際成本遞減效應。
在專利技術方面，意能通自主開發了ASL。這個技術有助于提高對電話端語音的識別。
如今，意能通已經可以離線部署。取代人工坐席后，在成本上，也可以節省90%。
劉雨松認為，未來不久，AI將越來越普及。如今，行業滲透率還不足1%，想必今后這項技術還有著廣闊的發展空間。
