中国领先的产业数字化研究与咨询机构爱分析正式发布了《中国人工智能厂商全景报告》及《中国人工智能应用趋势报告》，遴选出在重点应用场景中具备成熟解决方案和落地能力的代表厂商。

　　经过严格评选，竹间智能凭借领先的自然语言处理技术落地能力入选《中国人工智能厂商全景报告》，并作为知识工程优秀最佳实践案例入选《中国人工智能应用趋势报告》。

　　中国人工智能应用趋势

　　当前，受经济增长放缓、竞争加剧等多种因素影响，企业普遍面临经营成本上升、业绩增长的压力，同时叠加新冠疫情的影响，越来越多的企业加速了数字化转型。 智能化是企业实现数字化的深入阶段，是指基于机器学习、深度学习、机器视觉、知识图谱等人工智能技术，对企业内外部数据进行处理、分析，挖掘数据的业务价值，改进企业业务流程。 企业智能化的表现形式主要体现在三个方面：流程自动化、分析决策智能化、商业模式的创新化。流程自动化主要针对企业内部操作流程和客户交互流程的自动化，一般只涉及数据识别，属于感知智能技术的单独应用;分析决策智能化则对应的是认知智能，能够在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，进行分析和决策;商业模式创新化对应行动智能，主要表现形式为人机协同。

　　爱分析认为企业人工智能应用有3大趋势：

　　- 知识图谱应用爆发

　　知识图谱技术助力企业挖掘非结构化数据的价值，进一步从感知智能迈向认知智能。

　　- 人工智能工程化助力智能化应用规模部署

　　在数据治理、模型开发两大环节，数据中台、AI中台等建设帮助企业提升智能化应用开发效率和业务响应敏捷性。

　　- AI+RPA助力企业实现端到端自动化

　　AI与RPA技术的结合将实现RPA和AI技术单独使用无法实现的效果，扩展了企业自动化的业务价值

　　其中知识图谱技术应用场景正在爆发，从增强自然语言能力、人工智能模型的可解释性和机器学习的能力三个维度助力企业实现认知智能。

　　知识图谱的的应用

　　企业非结构化数据占比已达到80%，知识图谱为企业提供了一种海量非结构化数据中抽取结构化知识，并利用图谱分析进行关联关系挖掘的技术手段，洞察“肉眼”无法发现的关系和逻辑，为决策提供支持。 此外，基于知识图谱技术搭建的领域知识库，相较传统的知识工程，在实际应用中效果也更好。由于传统知识工程知识相对分散，关联性低，要求使用者对于知识应用的匹配度较高，同时无法延伸知识的应用场景，所以传统知识工程往往应用效果一般。在搭建领域知识库的过程中，知识图谱实现了知识的建模、抽取、融合、存储、应用，同时将相关知识进行关联，达到智能化的知识应用水平。 根据爱分析的调研，目前企业对知识图谱的应用主要集中在金融和政府与公共服务行业，落地的场景主要以金融行业内的营销与风控场景和公共安全行业的业务场景居多。

　　竹间智能以知识工程技术为核心对数据和文档，结构性数据和非结构数据进行知识的建模、抽取、融合、存储、应用，并落地了具体的应用场景。竹间在某银行的智能搜索作为最佳实践案例入选报告。

　　中国人工智能厂商全景报告

　　除了扩大加深知识工程的应用之外，竹间智能继续发展对话式AI，凭借多场景应用入选《中国人工智能厂商全景报告》。

　　爱分析基于对金融、消费品与零售、政府与公共服务等行业企业和人工智能厂商的调研，梳理了多个人工智能重点应用场景，涵盖特定行业及通用职能部门，并遴选在这些应用场景中具备成熟解决方案和落地能力的代表厂商。

　　爱分析对金融领域进行调研，总结了银行及保险行业的核心需求：

　　传统银行营销方式以大客户营销为导向，对客户分层颗粒度较粗，不能覆盖海量的来自互联网的外部流量，数据洞察具有滞后性。银行需要增强用户群体的数据洞察能力，基于用户真实需求进行产品设计、渠道选择和营销策划，实现精准触达用户。

　　针对贷后催收人力成本高、话术不合规、对于高价值客群体验感差等问题，银行需要引入智能客服机器人等AI产品，降低催收人工成本，采取差异化催收策略，提升客户体验。

　　保险行业同样面临获客问题，传统获客方式依靠保险经理人和代理人线下营销，拓客方式成本高、效率低。获客后还需基于客户进行智能分析客户意图，进行产品设计，打造保险产品组合和推荐，将需求与产品和服务进行匹配。

　　竹间通过语音+语义技术能力结合，为金融领域甚至是通用领域的营销部门提供整体的解决方案平台——AICC+平台，帮助企业降低营销成本，增加获客精准度并为销售提供辅助和决策参考。

　　AICC+以Emoti Mate赋能于企业员工实现人机协同，将人+智能的优势发挥极致。当员工在服务客户时为员工推送客户画像、产品或业务知识，并对所有服务渠道(语音+文字)提供实时质检和分析，将以往的事后质检前置为实时动态监测。对座席服务质量和客户服务反馈的双向监测，解决服务死角。并对员工服务的多模态检测结果针对短板提供相应的学习和对练服务，完整刻画能力视图和服务质量数据，实现对客服人员的精细化针对训练。

　　AICC+以客户画像通过对各行业产品和用户需求的积累，建立多个内置用户画像标签组，便于企业直接应用，从用户的对话，行为等挖掘客户直接或潜在的标签并记录，为精准推荐和营销打下基础。对于银行来说在贷前通过客户画像进行风险评分，对于保险行业来说通过画像为其提供更适合的产品组合推荐，提高营销成交率。

　　AICC+以语音机器人实现外呼营销，并对用户反馈进行记录，增强精准获客能力。智能客服则增强企业的服务能力，实现7*24小时的问答及营销服务。