语音对话交互将成为未来客户与企业互动的主要方式，各大语音对话平台可以为企业提供智能语音交互商业方案，以获取新客户、提高转化率、提升用户体验，真正为企业带来商业价值。

根据Gartner调研报告：对话平台 (conversation platforms) 上榜2018年十大战略技术趋势（Top 10 Strategic Technology Trends for 2018)。通过对话平台，企业能够定义语音交互体验，在现有产品或平台基础上，创造语音助手、智能客服、聊天机器人等。

语音对话交互将成为未来客户与企业互动的主要方式，在2020年，人与商业之间产生的 90% 的商业互动都会由数字助手来完成。各大语音对话平台可以为企业提供智能语音交互商业方案，以获取新客户、提高转化率、提升用户体验，真正为企业带来商业价值。

一、对话平台的国际布局

大家所熟知的语音助手Google Assistant、Alexa、Cortana都是基于什么语音对话平台打造出来的？

它们背后的对话平台分别是Google的Dialogflow、Amazon Lex和基于Microsoft Bot framework的LUIS平台。通过这些平台，企业能够为网站、移动应用、社交媒体和物联网设备构建对话界面，通过预设代理模版和个性化对话设计，打造各类对话机器人。

例如：

• 呼叫中心机器人：谷歌基于Dialogflow在电话呼叫中心方面进行了尝试，并推出了 Contact Center AI（呼叫中心AI客服），创建虚拟助理自动在电话上回答用户提问、帮助用户解决问题；
• 信息机器人：美国快递公司UPS在几周的时间内创建了“UPS Bot”，为客户在社交媒体平台即时提供包裹跟踪、费用查询等信息服务；
• 应用程序机器人：Dialogflow为达美乐披萨进行创建订餐助手，为客户创造APP内语音订餐体验，通过多轮对话的形式，客户可以选择披萨品种、尺寸、配料，并完成下单付款及订单追踪；
• 企业生产力机器人：Amazon Lex与HubSpot合作，可通过一个对话界面提供对相关数据和服务的访问权限，从而帮助营销人员创建内容、研究竞争对手和监控分析，以提高工作效率。

国外互联网巨头的对话平台已经相对成熟，放眼国内，对话式人工智能也在迅速崛起。BAT在智能语音对话交互领域纷纷布局，无论是百度的“All in AI”、阿里的零售基因、还是腾讯的内容及用户资源优势，各家分别推出了语音开放平台，力争让更多的开发者进入自己的生态系统中。

另外，无论是大型语音技术公司、还是语音交互创业公司，也在陆续打造语音对话平台。

由于端到端的深度学习框架让开发成本变低了很多，各公司的实力差距相比以前在逐渐缩小，这时竞争就逐渐转移到如何针对不同场景进行有效定制，所以我们自主开发了能够让企业灵活定制的语音对话平台“对话流”，让定义语音交互体验变的容易、快捷。

二、语音对话交互的发展趋势和几点思考

1. 为什么语音交互体验常被吐槽？

“对不起，这个问题我听不懂哦”……相信大家多少感受过语音对话产品不太智能的一面，主要原因是在理解用户意图上出了问题。

以订餐为例，当用户说：“订一份小龙虾外卖”，语音助手可以成功执行，但当用户的表达发生变化，说“叫一份小龙虾”、或“我想吃小龙虾外卖”时，它可能就听不懂了，但其实都是对应到“订小龙虾外卖”这个意图。

一百个人口中，也许有一百种对于同一意图的不同表达，这是语言的魅力，同样也是语音对话交互的难点。能做到理解用户的不同说法，并且对应到同一意图，才能做到真正的智能。我们要做的是深入研究自然语言理解，将用户的表达、意图和服务连接起来，创造让用户能用起来的语音交互体验。

2. 对话已无法满足用户需求，提供服务是终极目标

跟用户聊天、提供相关信息是语音交互时用户最基本的诉求， 而”Get things done”、帮用户搞定事情的能力更为重要。用户所期待的是通过自然对话的形式，直接获取需要的服务，而不需要再考虑去哪个平台或下载哪个APP、如何进行操作等问题。

例如：购物、订餐、订票对话机器人是比较常见的语音对话交互落地产品。用户可以直接用对话的形式获取生活服务，从了解产品信息到完成下单购买、再到售后服务，形成从售前到售后的完整闭环，让对话与服务有效地连接了起来。

3. 打造跨平台、跨设备的语音交互生态系统

企业与客户沟通的平台是多维度的，比如网站、APP、社交媒体、小程序、快应用等等，对话平台可以实现一套语音对话体验的跨平台灵活应用，不需要每个平台设备重复训练和部署。

对话平台打造的语音交互体验可以应用于各种通用设备，例如个人电脑、手机、智能手表、智能音箱等。

据相关市场研究预测：到 2020 年，对话式人工智能在智能家居、智能车载、移动设备三个关键领域的渗透率最高，分别将达到27%、51%、68%。

4、智能语音在企业应用中的痛点和难点

当前定义语音交互体验，仍然需要企业提供较多的例句，这一点极大阻碍了智能语音在企业服务的应用。但是，当前在词向量和句向量上的研究成果、以及计算能力的逐步提高，应该对这一类问题有比较有效的提升，我们团队的研究已经证明了这一点。

在使用市面上大部分对话平台时，企业一般需要配备有NLP背景的技术人员进行二次开发。而对于技术相对薄弱的企业来说，智能语音的接入看似是天方夜谭。

我们希望让每个企业都能定义语音对话交互体验，让产品、运营等非技术人员也能直接通过“对话流”创建即时可用的对话体验。

本文由 @奇点机智 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于CC0协议。