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AI火遍全球 细分领域遍地开花
近两年，人工智能技术取得突破性进展，AI一词火遍全球，成为最热门的技术，很多细分领域也纷纷将AI技术与业务相结合，进行前瞻性的探索，并取得一定进展。如语音识别和语音合成技术在导航产品、电话客服等领域的广泛应用；人脸识别技术在手机支付、AR、美颜相机及安防领域的应用；图像分类技术在医疗影像分析领域的应用；基于SLAM技术的扫地机器人、自动驾驶、无人巴士、机器翻译等都是人工智能技术应用的典型场景；此外，人们每天都会用到的搜索引擎、今日头条类的新闻feeds流产品、电商零售领域的个性化推荐以及智能客服机器人等等都表明，人工智能技术时时围绕在我们身边。
除了以上这些领域之外，人工智能在产业界领域还有一些新的尝试，例如语音助手、儿童陪护机器人以及聊天机器人等，但是由于直接面向C端用户，在没有传统的基础业务做积淀的情况下，用户体验不尽如人意，投入产出比并不高，仍处于探索阶段。另外，没有找到合适的落地场景也是技术及业务不能推广应用的关键。
人工智能技术在链家业务中的应用
当前，人工智能技术落地的难点有哪些？人工智能技术该如何挑选业务落地场景？落地方案的制定又应遵循哪些原则呢？针对以上问题，在“人工智能技术探索”分会场中，链家网数据智能部高级经理孙林将为与会者带来一场题为《人工智能技术在链家业务中的应用》的主题演讲，分享链家在人工智能领域的落地实践。会前，51CTO记者特约孙林先生进行了会前采访，让我们对这期的精彩内容先睹为快吧!
孙林提到，得益于硬件和深度学习技术的快速发展，近几年人工智能技术在语音和图像两个领域取得了较大突破，语音识别和人脸识别的准确率得到大幅提升。总体来看，人工智能技术与具体的行业领域相结合，在基础应用落地方面更加成熟，呈现出工具化和组件化的形态。他提到当前比较成功的商业模式存在一些共性，那就是行业数据储备庞大，业务经营丰厚，2C端产品成熟，与提供底层AI技术支持的厂商合作等特点。他解释道：“这本质上还是因为目前的人工智能技术仍处于感知智能的阶段，是基于大数据的人工智能，是一种弱人工智能，并不具备决策的能力，还要期待知识图谱、深度强化学习等技术的进一步发展。”
链家网数据智能部高级经理孙林
人工智能技术落地的四要素
人工智能技术的落地离不开这四大要素：ABCD。即Algorithm（算法）+ Bigdata（大数据）+ Computing（算力）+ Domain（领域/场景）。从当前的技术发展情况来看，Computing得益于硬件尤其是GPU的发展，不存在太大的问题。在Algorithm方面，目前国内国外各家公司的差距不大。孙林认为，目前的人工智能技术是基于大数据的智能，所以数据是关键所在。
孙林提到，当前数据和领域是人工智能技术落地最关键的两大因素。人工智能技术落地，首先要有完整的产品数据闭环，通过产品生成数据，通过数据反馈算法迭代从而优化产品体验；其次，数据就是所在领域知识数据，以智能客服场景为例，最重要的是有领域知识库、领域知识图谱、以及完整的知识生产、加工、消费的闭环。此外，产业界的技术更新需要回归到商业本质，任何投入产出比不高、商业场景不对的尝试，最终都难以取得好的效果。同时，企业在进行人工智能技术落地时需要仔细思考人工智能技术能给企业经营带来什么样的价值：是帮助企业开源、节流、还是抑制风险等等。另外，企业还要掌握好投入产出比，不要错把商业项目当成研究项目，要考虑边际效应。
人工智能技术提高各环节转化率
据介绍，目前人工智能技术在房产服务行业的应用还处在起步阶段，大多是基于传统的搜索技术提供房屋搜索能力。链家在运用人工智能技术解决实际业务问题时，主要从以下几个因素来考虑如何选择落地场景：一是在这个业务中是否已经积累了较为丰富的历史数据；二是通过人工智能技术能否为该业务开源、节流，或是抑制风险；三是衡量投入产出比。
孙林谈到：“作为一家O2O公司，链家平台能够链接用户、经纪人和房屋。从商业角度讲，我们的交易链条可以总结为一个转化漏斗，简单来说包括如下几个步骤：潜在客户 -> 找房子 -> 咨询经纪人 -> 委托 -> 带看 -> 成交。因此我们最重要的目标就是如何提高每个环节的转化率。” 对买房客户来讲，链家的目标是如何帮助他们快速找到合适的房子，了解购房知识；对经纪人来说，链家的目标是如何帮助他们获得更多更优质的商机，以及提升他们的服务能力。
开源+节流 两方面探寻落地场景
链家在选择人工智能技术落地场景时主要围绕开源和节流两个方面展开。
开源方面的主要目标是提升转化漏斗。在第一个转化漏斗环节，链家平台通过人工智能技术提供更好的房屋搜索体验，帮助用户更快的找到满意的房子；在第二个转化漏斗环节，链家平台为经纪人提供智能助手服务，帮助经纪人提升知识问答能力、房屋推荐，以及话术引导能力，让客户和经纪人之间快速建立信任关系，从而提高商机转化率。
节流方面的主要目标是节省为经纪人提供服务的成本。链家内部既有专门的电话客服团队，又有庞大的线下服务团队，为经纪人提供服务咨询和政策培训等。在长期服务的过程中，链家积累了丰富的数据，包括语音数据、解决方案和问答知识等。同时，随着链家业务向S2B的商业模式转型，链家希望能为全行业的经纪人提供平台级的标准化服务，因此智能客服技术的应用，势必会给全行业的经纪人提供更加标准化的服务，同时也为企业节约了庞大的人力成本。
制定落地方案应遵循四项基本原则
首先，目标的制定要与公司的战略发展保持一致；
其次，要建立明确的可量化的评价指标体系；
第三，要建立完整的产品数据闭环；
最后，团队要明晰责任和能力边界，发挥各自的长处和主观能动性，共同为目标达成而努力。
人工智能技术在链家落地初见成效
目前，链家的各个落地场景都在稳步向前推进。链家的智能客服已在杭州、大连两个城市试运行2个多月，在转人工率、人效比上均达到预期。据透露，链家后续还将在天津及北京进行推广，并期望在今年内应用到全国。智能助手在链家APP的IM上已经在灰度放量测试中，孙林期望今年能够覆盖20%的聊天对话，提升10%的转委托率。智能搜索业务的指标体系和数据闭环已经建设完成，除CTR、NDCG等用户产品指标外，还把CVR等指标也建设到搜索的指标体系中，期望能够进一步提升商机转化和转委托率。
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讲师简介：
孙林，毕业于哈尔滨工业大学自然语言处理专业，现任链家网数据智能部高级经理。曾就职于腾讯、360，任自然语言处理技术专家，从事自然语言处理、搜索、问答、智能对话的研发工作。研究领域为信息抽取、智能问答、智能对话、深度学习，主持并实施了智能问答系统、360智能对话机器人平台等。2017年加入链家，负责链家智能搜索、智能客服、知识图谱等方面工作。
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