今天（10月12日），雷锋网在2017杭州•云栖大会前线带回报道，阿里云下午发布了一款智能会话客服机器人——「云小蜜」。

据雷锋网了解，这款客服机器人是之前「阿里小蜜」的「对外开放版」，2015年年底，阿里正式推出无线端多领域私人助理「阿里小蜜」，这款被阿里定义为「人工智能购物助理虚拟机器人」的产品，一直在阿里集团之内进行服务。

根据阿里给出的数据显示：

2016年，双十一当天小蜜接待咨询用户632万，对话轮次达1845万次；面向商家的机器人产品为其覆盖9大天猫店接待咨询用户100万人，总计节省60%人力成本。2017年6.18期间，在小米、Nike、优衣库等140多家店铺内，由小蜜接待的消费者服务占比超过90%。

「阿里小蜜」通过近两年在阿里业务体系内的不断尝试和摸索，已经形成了一套成熟的体系。此次发布的「云小蜜」是阿里小蜜系列产品首次向阿里集团之外的开放和赋能，面向企业、组织机构以及开发者推出的会话机器人。

阿里新机器人「云小蜜」

在云栖大会上，阿里方面介绍，「云小蜜」支持在不同的消息端上实现基于自然语言处理(NLP)的会话机器人，如网页、APP及实体机器人等。

「云小蜜」可以实现基于本体知识库的知识咨询和问答，同时结合多轮对话配置工具，也可以将业务集成到机器人会话中，如：订单查询、物流跟踪、自助退货机器人等。集大数据、自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）能力于一身，基于海量的多行业领域、多语言知识库，准确理解对话、进行自然的人机问答并且提供精准的业务分析报表。

和很多智能客服机器人一样，阿里的「云小蜜」支持中文英文会话，可以7*24小时在线工作。

在整个关于「云小蜜」的介绍中，雷锋网看到比较有意思的是：这款智能客服机器人有36个预置的细分领域知识包，涵盖公司采购、办公行政、电商、综合服务等，并且具备自主学习能力，在使用中机器人可以不断进化自己的知识库，从而是分析、判断以及相应更加精准。

目前，已覆盖阿里巴巴生态圈二十余个业务线，阿里方面的数据显示，小蜜每天服务600w客户，问题解决率达到95%。

在此次发布云小蜜的云栖现场，雷锋网了解到，阿里云为小蜜提供了必要的开放接口。例如，在阿里云使用ECS、RDS等产品构建了电商服务的客户，只需要将智能客服能力集成到自己的电商APP或电商网站中，便可简单快捷地使用该客服机器人。

“未来任何企业和商家都可以随时基于自身数据，在云端一键生成一个AI服务机器人，让以问题为中心的客服升级为以用户为中心的智能助理，实现从人力密集的本地呼叫中心到云上智能+众包服务的转型”。

阿里巴巴智能服务事业部资深总监赵昆在云栖大会上表示。

Chatbot做客服的趋势

2016年Q4，雷锋网援引外媒一篇文章的内容记录，研究机构Forrester发布了一项研究报告，内容显示，未来5年，人类6%的工作岗位将被人工智能取代，而这其最容易被取代的工种就包括客服。

传统的客户服务行业是一个人力密集型的行业，拿电商客服来说，在特殊的活动日，比如阿里本身的双11期间，无论是对于阿里直接对外的服务(消费者服务和商家服务)还是淘宝商家的服务都面临着当天服务量的巨大井喷，人力扩容成为每年阿里以及商家巨大的挑战。

而客服工作中大部分都可以利用技术来解决的，这也是近些年客服机器人行业渐渐有起色的原因之一，目前国内多数做Chatbot技术的厂商，多数都是把客服行业当做主战场。

阿里本身的电商属性，对于这类Chatbot需求量巨大，所以之前早就在这方面有所动作，包括此前雷锋网报道过的蚂蚁金服使用过的「小蚂答」客服机器人。阿里小蜜作为重要的机器人智能助理，此前为阿里的诸多服务提供了「智能支持」。此次阿里推出「云小蜜」，可能是想将此前积累的技术和数据扩展到更多的行业中。

「云小蜜」想「一统天下」还需要纵深

今天上午，阿里巴巴人工智能实验室发布了AliGenie 开放平台，这是阿里将AliGenie累积的语音交互能力全面开放给业内合作伙伴，建立与AI开发者与硬件厂商、线下服务商的产业链融合与合作。

这只是此次云栖大会上整体主题的一个缩影，由此可以看出，阿里在开放、平台方面还在持续不断地发力。

从近两年来的动作来看，交互+开放是这其中非常重要的一个支点。

目前来看，国内做智能客服机器人的初创公司也有不少，虽然在技术背景、财力、资源上都不能与阿里相比，但在一些细节上还是会有一些优势，从而形成与阿里的竞争。

有客服机器人的创业者告诉雷锋网：

此前「阿里小蜜」来看，虽然平台很大、数据更多，但并不是说这些就能保证帮用户解决更多的问题。在覆盖面和纵深两个维度上，大平台往往只能选择前者，尽可能多的覆盖平台上的品类，因此在纵深上自然就有所不足。只是「看上去可以在短时间内解决大量的问题」，但每个客户差异性不小，其实只能完成一些简单的任务。

由此看来，「云小蜜」虽然是阿里在客服平台上的一次对外发力，但是想做好，还要看在「纵深」下多少工夫才行。

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