乐言科技：把行业最佳实践带给中小商家 | 创新致善EP06

《创新致善》是云九资本推出的首档Podcast。云九资本一直以来致力于支持杰出创新者和颠覆性技术；在这里，我们会邀请来自各行业的创新者，了解他们如何通过商业模式或技术创新，为生态、社会和个体生命创造积极价值，推动社会和生态问题的解决。

本期节目的嘉宾是乐言科技的创始人兼CEO沈李斌博士。乐言科技成立于2016年，为电商行业提供AI SaaS+电商全链路数智化解决方案，已服务全国超5万家电商商家。

中国拥有全球最大的电商市场规模；同时，这也意味着最激烈的竞争环境，中小卖家的利润空间很大程度依赖于营销、客服的效率。乐言科技提供的标准化产品，把以往大企业通过多年经验积累的行业最佳实践带给中小卖家，让行业广泛地受惠于人工智能技术的成熟。

随着人工智能的发展和普及，带来社会效率提升的同时，也产生了大众对数据滥用、冲击就业等问题的担忧。在沈博士看来，科技可以成倍地提升效率，但永远无法100%复制人的灵活性、传递人的温度；现阶段，人工智能更多是帮助人和企业高效运转的工具。如何平衡技术带来的红利和挑战，是每一个负责任的人工智能企业和人工智能投资者应该思考的问题。

Shimer:

大家好，欢迎收听《创新致善》系列播客。我是本期节目的主持人纾雯。在这个系列中，我们邀请来自各行业领域的创新者，与我们分享一些他们关于创新的底层想法和驱动力，以及创新过程中遇到的挑战。这些创新者，他们背景多元、各有所长。

今天做客我们节目的乐言科技的创始人兼CEO沈李斌博士。沈博士，能给我们简单介绍下你自己和乐言的情况吗？

沈李斌：

乐言科技是一家做人工智能，特别是认知智能方向的一家科技企业。我之前是在上海交大计算机系读了本科和硕士，然后是在宾夕法尼亚大学读PhD。当时做的方向，现在我们叫人工智能，但更具体一点叫 Natural Language Processing（自然语言处理），也是人工智能里面一个重要的分支。毕业之后，在工作过程中也看到了自然语言处理、语音识别、机器学习等各种各样的AI能力在各种场景下的应用，在法律、医疗等各行各业去赋能，提高生产力。

乐言科技是2016年成立的。成立之初，其实我们已经看好现在在做的这件事情了。它相对比较特别，一开始我们的切入点是用自然语言处理、机器学习这样一些能力去做赋能，研发了电商客服机器人这样一个产品。它的特殊在于它不同于现在市场上很多的AI，比如外包或者项目制的方式，我们是看到一个相对能够产品化的方向。毕竟中国的中小电商企业是非常多的，他们不可能从企业内部去做AI能力的升级，这样就提供了一个比较特别的市场机会：把AI产品化，以产品化的方式再赋能到广大中小商家的客群，也是非常有意义的一件事情。

所以我们是2016年成立开始做这件事，看着我们一路走来差不多每年一轮融资比较顺利，但其实波折还是蛮多的。整个过程中，虽然比较累，但真的能帮到商家，把降本增效、应用、体验这几个方面做得比较好。

最近几年其实我们不光是做客服机器人这一块了。随着与商家的链接越来越紧密，对他们的业务更了解，我们在商家业务的各个维度都有做一些赋能。比方说把BI（Business Intelligence，商业智能）的一些能力用AI去做增效，包括CRM相关、广告投放等。我们为电商商家提供一个围绕消费者的全链路智能解决方案。做这方面的事情也是为了更多地帮助我们的商家。

同时乐言科技不光是在电商行业用AI技术赋能，也在教育、医疗等领域进行一些尝试。等时机相对成熟，公司体量到了之后也会在其他行业去做一些拓展。

Shimer:

您刚才说到，您是学自然语言处理的这个方面。这个其实还挺有意思。能给我们说一说，就是这个NLP，它的主要的方向和研究的领域到底是在做什么？

沈李斌：

非常好的一个问题，因为自然语言处理本身处理的内容、研究的主要方向和应用范围这几年变化还是很大的。从最早50、60年代，用symbolic——基于符号化的方法，然后用statistical learning——统计学习技术，再往后特别是14、15年，我们看到deep learning——深度学习技术。用的技术不一样，能力不一样，大家把这个技术应用的范围、重点就会不一样。

那除此之外，还有比方说苹果手机上的Siri，或是Google Assistant，其实也是基于这些技术。还有包括我们在做的客服机器人，去辅助客服回答问题，也有包括比如线上咨询、机器读报表等。各行各业但凡涉及到人的认知能力的，其实都是自然语言处理能够赋能的。

大家可能会说，这是不是用机器去替代人？我觉得就目前来看，技术上还做不到替代人，还差很远。但是能看到它是一种人机协同的工作方式，使得效率能够更高，就一个人能干三个人、四个人的活儿，这正在发生。

Shimer:

您觉得近年来使这个领域有突飞猛进变化的内力和外力因素都有哪些呢？以及乐言在产品开发的过程中，一直在推进的点是什么？

沈李斌：

首先最主要的是数据的积累，加上算力的提升，这使整个行业面貌有一个根本性的变化。原先是基于CPU的训练，本身有算力瓶颈限制。后来基于GPU的这种训练模式，以及更多的专门为深度学习设计的CPU的出现，算力提升非常明显，使得同样的算法，原先能够处理的数据和现在相比，有质的突破，它表现出来的能力是完全不一样的。

第二点也和机器学习相关。因为无论怎么提升，要做到非常高的准确率，还差一些距离，机器还不能完全做到人的程度。这样的话就涉及到我们要对准确率做一定的保障，比如90%或者95%，在商业的场景下变成可用、可依赖，就需要我们把最后一公里走完。虽然准确率可能无法达到100%，但是也可用；不会因为5%的距离，就使事情完全不能转起来。

使得最后一公里能够完成，更多的是需要一些领域知识，需要在产品设计上花很大功夫。就我们来说，一方面是这个行业的领域知识和深度学习、机器算法的融合，这非常重要，使得准确率进一步提升；第二，在产品设计上，是可以偶尔容错的。这也是我们为什么常说自动驾驶很难，因为自动驾驶不能错。对这种相对比较严谨的一些场景，我们要知道完全依赖机器是有问题的，那我们从产品设计上怎么去避免这样的情况。我觉得一个好的AI产品设计一定要认知到现有的技术局限在哪里，并从产品设计上，它的流程、服务上去避免这个缺点带来的损害。

Shimer:

中小企业和大的企业比起来，在各方面，比方说资金、技术方面都会比较弱势。乐言科技有没有什么具体解决方案能够帮助他们？比如说去降低一些成本，或者是节约一些时间或人力方面？

沈李斌：

这是非常好的一个点。其实很明显，在电商这边，大的集团性公司的电商店，它天然有内部的一些系统，像CRM系统、自研的OMS，效率肯定会更高，包括客服培训等方面都会更规范。所以小企业在竞争上很多地方肯定是吃亏的。我们做的SaaS产品，其实在一定程度上把行业最佳实践带给了中小企业。软件是一方面，里面其实还包含了一些流程，比方说就客服机器人来说，使用了一些更好的话术，而且这个话术是经常在更新的，使客户体验会更好，服务流程更规范化。再比如处理一个退货订单，如果没有一个好的流程跟进，体验就非常差了。我们的产品本质上是把行业的最佳实践带给中小商家。

比方说在电商相对聚集的区域，与电商不那么发达的边远地区，大家看重的功能不太一样。在边远地区，当地有比较好的物产，这是它的优势；但当地电商相关人才比较匮乏，比如运营侧、客服侧，相对比较薄弱，要找到好的客服比较困难。那客服机器人能帮助提供一个规范化的客服流程，这样即使客服相对个人能力弱一点，（产品）也能帮忙把短板给补齐。

Shimer:

现在像AI客服应用也比较多了，但有些在使用过程中，很明显感觉到这是一个机器人，有时反而会给顾客造成一种心理上的抵触。

沈李斌：

刚才您说的那个情况，确实是市场上在其他行业看到的大多数机器人存在的情况，有的会出一个菜单，让你选1,2,3。可能对机构或企业来说，因为售后不是带来收入的部门，更多会从降本的角度来看待这件事情。比方说，他们的一个正向指标叫“拦截率”，就是用这个机器把顾客拦掉了，顾客不会打电话给商家。更多是这样一个关注点。

这个关注点在电商不一样。在电商行业，虽然是叫客服机器人，但其实售前、售后的指标都需要关注。售前有咨询转化率。我们的机器人叫“乐语助人”，就是由“乐于助人”这个词化用而来，这也是我们产品设计上的一个特点。我们的产品是机器人跟客服协同工作的模式。机器人有很大一部分工作是在做售前咨询，帮助消费者更好地去做下单前的决策。从这个角度，消费者体验一定是被关心的。

同时机器人也要能够智能地识别出，这个事情不是它能回答好，或者有些问题（是否）由人来回答、接待会更好。比如遇到退货的时候，能够探测出消费者情绪不是太满意了，那这样的情况由人来接待会比较好，机器人也会主动说这个问题由人来接待比较好。以我们的产品来说，我想绝大多数的消费者是感知不到后面是机器人在接待的。

Shimer:

国内的整体商业环境竞争还是非常激烈的。这使得很多初创企业公司疲于制定短期商业目标，而埋下一些长期隐患。作为公司的CEO，在公司的发展过程中，你是怎么看待经济价值和社会价值间的关系的？

沈李斌：

那国内可能竞争更激烈一些，大家更多聚焦在经济价值上。但我觉得大家做商业决策的时候，肯定也看这个事情符不符合社会价值。不符合社会价值的一定是短线的东西，短线的东西从经济价值上最后也不会得到体现的。我觉得在大家的底层逻辑判断上，社会价值也是一个重要考量。

就我们来说，AI相对来是比较好理解的，对整个社会运转效率的提升以及降本增效的应用等方面都会去考量。所以对我们来说，AI作为赋能者，产生社会价值是比较确定的。以我们自己的使命来说，“引领人工智能技术，为客户创造价值”，价值包括社会价值和经济价值。

从现在国内的做人工智能的中小企业来看，我们确实是走在前列，那我们也有责任通过我们的业务去推动中国在某些方面的AI能力的一个建设。同时不光是做到国内领先，比方说我们这样一个对话的场景，其实在国际上也是比较稀缺的，其实这个能够产生一定的国际影响力，去做到更多地赋能海外的电商基础设施。第二是仍然朝着为客户创造价值的角度去出发；不光是电商，其实其他行业，通过这些认知智能方面的AI赋能是能带来整个行业的服务模式的根本性的变化，使得社会运转效率更高。

Shimer:

期待能看到乐言科技的技术带来更多的行业改变，引领行业的发展方向。也再次谢谢沈博士做客本期《创新致善》系列播客。我们下期再见！