"
Pada tanggal 3 November 2016, EGO diluncurkan untuk pertama kalinya, mempertemukan para ahli teknis dari industri untuk membahas metode, bertukar ide, dan berbagi pengalaman satu sama lain dengan tema "Respon Teknis terhadap Permintaan Khusus Pelanggan 2B" ... Terorganisir.
Hong Qianning
Hong Qiangning, salah satu pendiri dan CTO Aiyin Interactive, rekrutmen industri 2B, menyediakan solusi robot dialog kepada perusahaan, dan juga merupakan pemrakarsa topik ini. Dia memiliki lebih dari sepuluh tahun pengalaman di industri Internet dan merupakan programmer Python senior. Menjabat sebagai kepala arsitek Douban.com dan kepala arsitek CreditEase Big Data Innovation Center. Fokus pada robot dialog, kecerdasan buatan, komputasi awan, dan teknologi kontainer.
Saya adalah rekrutan baru di industri 2B dan saya memiliki pengalaman yang relatif sedikit, tetapi dalam proses melakukan ini, kami juga menghabiskan banyak pemikiran tentang bagaimana melakukannya. Dapat berbagi dengan Anda beberapa eksplorasi kami di area ini.
Tantangan yang dihadapi bisnis 2B
Kami adalah perusahaan layanan teknis yang melakukan robot dialog. Skenario bisnis utama adalah membantu pelanggan membangun robot dialog. Pelanggan dapat berinteraksi dengan pengguna melalui robot ini untuk menyelesaikan kebutuhan bisnis mereka, seperti menjawab pertanyaan pengguna, membantu pengguna dalam operasi, dan Produk yang direkomendasikan oleh tag pengguna semuanya adalah skenario bisnis tipikal saat ini.
Ketika kami memulai bisnis kami, kami menetapkan prinsip "mempromosikan produk dengan proyek". Kami ingin membentuk sebuah produk, daripada terus mengerjakannya proyek demi proyek, jadi tidak ada akumulasi. Tetapi masalah yang kami temui adalah kami tidak dapat dengan jelas mendefinisikan produk di awal, karena ini adalah industri yang sangat mutakhir, dan tidak banyak pengalaman untuk dipelajari sebelumnya, dan semuanya perlu dieksplorasi sendiri.
Dalam skenario apa, teknologi robot dialog dapat menggunakan nilai komersial dengan lebih baik, yang mengharuskan kita untuk mencoba dan mengeksplorasi, jadi kita hanya dapat mencoba meluncurkan produk dalam berbagai bentuk dan menemukan hasil terbaik darinya. , Lalu buat lebih baik, dan terakhir salin.
Jawabannya: rancang arsitektur yang skalabel
Dari pertimbangan ini dan dari sudut pandang teknis, pendekatan saya saat ini adalah merancang arsitektur yang relatif fleksibel sebanyak mungkin, tanpa membatasinya terlalu banyak, dan hanya melihat persyaratan yang telah kami tetapkan untuk menjadi umum, dan sisanya Semuanya dilakukan dengan cara yang terukur.
Dalam arsitektur saat ini, kami membaginya menjadi beberapa lapisan. Lapisan pertama adalah lapisan akses. Pelanggan yang berbeda menggunakan titik akses yang berbeda untuk menghubungi pengguna. Ini mungkin termasuk WeChat, API, platform obrolan lainnya, dll. Metode akses. Selain itu, apa yang dilakukan setiap pelanggan berbeda, dan setiap proyek sangat berbeda.Oleh karena itu, untuk skenario aplikasi masing-masing pelanggan, kami akan membuat otak robot, kami menyebutnya Otak, setiap otak dapat mandiri. Perubahan online, independen, dan pengoptimalan independen.
Ada saluran pesan antara lapisan akses dan Brain, karena dari wawasan kami saat ini, apa pun jenis aplikasinya, akhirnya dapat diintegrasikan ke dalam adegan obrolan, jadi meskipun mungkin didasarkan pada pengguna yang berbeda dan skenario aplikasi yang berbeda, Namun kami akhirnya menyatukannya ke dalam format dialog terpadu untuk transmisi.
Pada saat yang sama, mungkin ada banyak Otak di belakang sebuah robot.Dengan cara ini, kita dapat memperluas kemampuan robot dengan terus mengembangkan Otak untuk menangani pelanggan yang berbeda dan skenario yang berbeda.
Standardisasi dan modularisasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang berbeda
Namun dalam proses ini ditemukan masalah lain, walaupun kebutuhan setiap pelanggan berbeda-beda, namun tetap memiliki beberapa kesamaan, seperti adegan tanya jawab yang pada dasarnya akan dimiliki oleh setiap pelanggan.
Kemudian tanggapan kita adalah untuk membakukan dan memodularisasi saat melakukan otak yang berbeda. Saat ini, kami telah mengekstrak beberapa modul, salah satunya adalah QA Bot yang merupakan QA Bot yang bertanggung jawab untuk mengajukan pertanyaan dan memberikan jawaban, yang lainnya adalah Form Bot, yaitu sebuah robot bentuk. Setelah masalah didefinisikan, dapat dikirim ke pengguna melalui robot untuk mengumpulkan umpan balik;
Salah satunya adalah robot rekomendasi, yang dapat mencocokkan produk berdasarkan tag pengguna, dan kemudian merekomendasikan produk kepada pengguna; yang lainnya adalah robot tugas, yang dapat mengenali instruksi pengguna dan mencocokkan formulir perintah di basis pengetahuan untuk melihat apakah dapat dijalankan, dan kemudian memberikan umpan balik kepada pengguna; Terakhir adalah robot routing, yaitu untuk menentukan robot mana yang harus dieksekusi perintah pengguna.
Saat ini, kami telah menciptakan lima robot yang setara dengan membuat lima blok bangunan, kemudian ketika memenuhi kebutuhan pelanggan, kami dapat menggunakan blok bangunan untuk menggabungkan modul-modul ini menjadi robot yang dapat memenuhi kebutuhan.
Ini adalah arah yang sedang kami kerjakan, tetapi tantangannya juga sangat besar, karena setiap pelanggan juga akan memiliki beberapa kebutuhan yang disesuaikan, terutama saat terhubung dengan sistem pelanggan, mereka akan menemukan robot yang tidak tercakup. Kasus. Jadi, solusi kami saat ini adalah membuat robot dan Otak khusus untuk kebutuhan khusus ini, dan kemudian menjahitnya bersama.
Secara umum, respons utama kami sekarang adalah membangun blok dan membangun blok. Ketika kami memenuhi permintaan non-universal, kami hanya membuat blok khusus dan kemudian membangun blok.
Tentunya masih banyak masalah yang harus diselesaikan dalam proses ini. Misalnya, robot percakapan sangat erat kaitannya dengan logika bisnis pelanggan. Setelah logika bisnis pelanggan berubah, robot harus berubah sesuai dengan itu, dan insinyur mungkin harus mengubah dukungan Kode, sedikit habis. Meskipun beberapa situasi ini telah disederhanakan dengan balok penyusun, tekanannya masih sangat tinggi.
Wang Yongrui
Wang Yongrui, Mitra Bairong Financial Services, Manajer Umum Departemen Bisnis Internet. Bairong Financial Services adalah perusahaan yang menggunakan teknologi big data untuk menyediakan produk dan layanan manajemen siklus hidup lengkap kepada pelanggan untuk industri keuangan. Memberi pelanggan dalam industri kredit produk dan layanan sepanjang siklus hidup pelanggan, termasuk pemasaran dan akuisisi pra-pinjaman, kontrol pinjaman menengah, dan manajemen pasca-pinjaman; menyediakan produk dan layanan seperti pemasaran presisi, manajemen stok pelanggan, dan penyesuaian produk yang dipersonalisasi untuk pengguna industri asuransi .
Izinkan saya berbagi kasus dulu. Seorang teman saya keluar untuk memulai bisnis dan membuat AI pendidikan, mirip dengan bank soal. Siswa mengerjakan pertanyaan tentangnya. Berdasarkan jawaban Anda, itu akan memberi Anda evaluasi yang berbeda dan berbagai tingkat kesulitan, yang setara dengan berkelanjutan Iterasi dan pelatihan. Tetapi setelah bekerja sama dengan sekolah untuk operasi percobaan, ditemukan bahwa sekolah yang berbeda dan guru yang berbeda memiliki persyaratan yang berbeda, dan dia perlu membuat penyesuaian yang sesuai.
Ini sebenarnya adalah contoh yang cukup umum. Masalah ini, dari sudut pandang algoritme, adalah mempersempit masalah umum, memilih poin terkuat Anda, dan menggunakannya sebagai bagian paling umum dari skenario bisnis yang dapat Anda layani. melakukan. Pada prinsipnya, ini masalahnya, tetapi dalam praktiknya, lebih banyak faktor yang dipertimbangkan.
Yang saya lakukan saat ini adalah bisnis terkait kredit, seperti memberikan data evaluasi daftar hitam, anti penipuan, utang, dan reputasi buruk kepada bank. Lagipula, ada banyak saluran pinjaman, dan bank mungkin tidak dapat memastikan kelayakan kredit pihak lain. Masalah yang kami hadapi adalah ketika docking dengan institusi tersebut, terutama persyaratan teknis dari institusi perbankan yang lebih kompleks, mereka akan memiliki kepatuhan, keamanan dan persyaratan lainnya, dan persyaratan tersebut masih sangat tinggi, dan kami Tidak mungkin menjadikannya umum, dan menyajikan modul teknis universal untuk memenuhi persyaratan ini.
Upaya teknis kami untuk dok teknis dan persiapan teknis bank menghabiskan sekitar 80% dari waktu dan biaya energi seluruh tim teknis kami. Pada saat yang sama, kami telah menginvestasikan banyak tenaga dan sumber daya untuk melakukan sesuatu, tetapi mungkin tidak ada pengembalian tindak lanjut. Ini adalah poin yang sangat rumit.
Adapun solusinya, tidak ada solusi yang baik dalam jangka pendek, tetapi dalam jangka panjang, kita dapat menggunakan kasus perusahaan terkemuka untuk meyakinkan perusahaan berikutnya untuk menunjukkan kepada mereka bahwa kebutuhan tersebut tidak berguna, tetapi kemasannya bagus. Jadi pada awalnya, Anda mungkin sedikit lebih menderita, dan kemudian Anda dapat menggunakan kasus sebelumnya untuk meyakinkan pelanggan di masa mendatang.
Hua Jian:
Hua Jian, Glodon Dream Dragon, bertanggung jawab atas R&D dan teknologi. Perusahaan ini terutama menyediakan layanan informasi untuk perusahaan konstruksi skala besar. Formulir standar 2B akan memenuhi sejumlah besar persyaratan dua pembukaan yang disesuaikan. Ada beberapa pengalaman dan lebih banyak masalah. Saya hanya memiliki kesempatan ini untuk berdiskusi dengan semua orang. Belajar.
Mengendapkan kesamaan ke dalam produk standar
Pertama, mari kita share pengembangan sistem manajemen proyek terintegrasi yang telah kita lakukan.Sistem ini sudah ada selama sepuluh tahun, dan telah melalui beberapa proses.
Tahap pertama sama dengan tahap Profesor Hong, yang melakukan proyek. Karena dari awal perlu dimulai dari proyek, sekitar empat atau lima proyek diambil pada tahun itu, dan setiap proyek memiliki cabang kode dan pengembangan mandiri. Mungkin akan ada beberapa komponen teknis umum di bagian bawah, tetapi pada dasarnya ini adalah pengembangan yang disesuaikan dengan kebutuhan pelanggan. Ini adalah tahap awal sebuah produk, dan itu harus diselesaikan.
Pada tahap kedua, kami mulai menggambar kesamaan, menyimpan proyek yang berbeda ke dalam produk standar, dan membiarkan produk standar ini tumbuh perlahan. Pada awal menyediakan produk standar kepada pelanggan baru, ia mungkin masih perlu menyesuaikan lebih banyak suku cadang, tetapi pada akhirnya suku cadang umum ini secara bertahap akan meningkat.
Tahap ketiga adalah standard product plus customization, seberapa tebal common dan common parts bertambah, tidak akan terpenuhi paling banyak 70% atau 80% Tingkat customization harus dilakukan.
Strategi dan praktik untuk mengatasi kustomisasi
Kami melakukan kustomisasi, strategi awal adalah menimbun orang, dan kami merekrut orang untuk melakukannya sendiri, tetapi ini akan menimbulkan masalah biaya yang relatif besar. Tahap kedua adalah outsourcing, akan tetapi meskipun dapat menekan biaya tetapi tidak dapat menjamin kualitas, karena personil outsourcing tidak memiliki pemahaman yang cukup tentang industri secara keseluruhan, hal tersebut akan sangat mempengaruhi hasil setelah pengiriman pelanggan, dan sering terjadi ketidakpuasan pelanggan, sehingga kami harus Ulangi situasinya.
Toh kapabilitas bisnis personel outsourcing sangat lemah, namun jika energi personel bisnis tim kami terisi, energi tim tidak cukup, sehingga tahap ini kemudian kami tolak.
Dalam tahap terakhir, kami mengadopsi pendekatan yang lebih ekstrim, yaitu untuk menekan kustomisasi dan tidak lagi memaksa kustomisasi. Tentu saja, ada prasyaratnya, terutama karena kerja keras selama bertahun-tahun, kami telah mencapai tempat pertama, pangsa pasar kami di bidang ini adalah yang pertama, karena kami memiliki pemahaman bisnis yang paling dalam.
Kedua, kami akan mengadopsi beberapa strategi. Misalnya, jika permintaan yang wajar dari pelanggan, kami akan memberi tahu pihak lain versi iterasi mana yang akan menyelesaikan masalah ini, dan kemudian kami akan dapat memperolehnya secara gratis, dan menggunakan cara ini untuk mengesankan mereka. Ketiga, lakukan hubungan dengan pelanggan Sejujurnya, bagaimanapun juga, untuk menjadi pelanggan besar 2B, proporsi hubungan pelanggan terkadang tidak kecil.
Pertanyaan tindak lanjut
Setelah melakukan ini, biaya kami saat ini akan ditutup, dan kami akan menguntungkan, dan skalanya tidak akan terlalu terpengaruh, tetapi pada dasarnya, pendekatan ini salah. Karena layanan 2B adalah untuk memenuhi bisnis dan kebutuhan pelanggan, tetapi jika Anda menggunakan metode yang tidak konvensional ini untuk memblokir kebutuhannya, jika Anda tidak bertemu dengannya, pengembangan tindak lanjut pasti akan salah. Ini juga masalah kami saat ini, tapi karena masalah biaya, kami terpaksa melakukannya.
Jika kami ingin terus beroperasi di sekitar pelanggan besar di masa mendatang, kami pasti tidak dapat terjebak dengan satu pukulan seperti yang kami lakukan sekarang. Kami masih harus melakukan dua pembukaan untuk kebutuhan khusus. Namun saat ini, kami tidak benar-benar ingin tahu apa yang harus dilakukan. Ini juga masalah yang mengganggu saya. .
Faktanya, kami juga menemukan bahwa pelanggan yang telah melakukan banyak pekerjaan bekas, mereka menggunakan produk kami dengan sebaik-baiknya, karena mereka memenuhi kebutuhan bisnis mereka. Meskipun setidaknya setengah dari pekerjaan bekas yang dilakukan sia-sia, setidaknya setengahnya berhasil.
Selain itu, ada masalah lain dengan kustomisasi, setelah Anda melakukannya, Anda dapat menutupi biaya pada periode saat ini, tetapi lebih sulit untuk menutup biaya nanti. Karena Anda sudah melakukan banyak custom customer, Anda tidak bisa mengupgrade dengan versi standar Anda nanti, tapi setelah versi standar memiliki fitur baru, pelanggan pasti akan menginginkannya, yang lebih merepotkan.
Misalnya, transformasi industri konstruksi tahun ini dari pajak bisnis menjadi pajak pertambahan nilai dan pajak bisnis menjadi pajak pertambahan nilai akan sangat memengaruhi ratusan modul di sistem Anda, sehingga pelanggan lama yang telah melakukan banyak penyesuaian sebelumnya tidak akan diupgrade. Jika Anda meningkatkannya satu per satu, biayanya terlalu tinggi dan Anda tidak mampu membelinya; jika Anda tidak meningkatkannya, Anda dapat kehilangan pelanggan ini, yang merupakan hal yang sangat menakutkan.
Kustomisasi data sumber
Oleh karena itu, kami berharap produk yang disesuaikan dapat ditingkatkan dengan versi standar, yang sangat penting. Dalam hal ini, pendekatan kami adalah membangun sistem data sumber yang lengkap. Setelah itu, kustomisasi adalah menyesuaikan sistem data sumber, yang akan membentuk Delta, lalu menerapkan patch ini ke versi standar yang baru. Ini akan menyebabkan konflik tertentu, tetapi konflik ini akan relatif mudah diselesaikan. Inilah yang kami lakukan dari tingkat teknis.
Selain itu, untuk memecahkan masalah mengatasi perubahan, perusahaan juga menginvestasikan lebih dari 100 juta tahun itu, dan dibutuhkan tim yang terdiri lebih dari 100 orang selama tiga atau empat tahun untuk membangun platform teknologi yang mendasarinya. Meskipun perubahan dalam bisnis pelanggan tidak pernah dapat diselesaikan dengan konfigurasi, Namun kami berharap semakin banyak yang bisa diselesaikan melalui platform ini.
Mengenai pertanyaan yang disebutkan oleh Profesor Hong sebelumnya, saya juga punya beberapa ide di sini. Yang pertama adalah masalah pemilihan industri. Menurut saya, risiko besar di pihak Profesor Hong adalah tidak ada industri yang dipilih. Apa yang baru saja Anda sebutkan adalah solusi di tingkat arsitektur teknis, tetapi untuk melakukan 2B, kita harus memenuhi kebutuhan bisnis pelanggan. Anda perlu memiliki pemahaman yang mendalam tentang bisnis pelanggan, dan bisnis mereka juga akan sangat memengaruhi logika teknis Anda.
Kedua, hanya setelah industri dipilih, pengaruh industri dapat dibangun. Karena layanan 2B, Anda tidak akan pernah dapat membuat semua pelanggan puas, jika tidak, Anda pasti tidak dapat menutupi biaya Anda. Kemudian, Anda perlu meningkatkan modal negosiasi Anda saat menghadapi pelanggan dan membangun daya saing inti Anda di industri, sehingga meskipun Anda tidak dapat memuaskan pelanggan di beberapa tempat, mereka akan tetap memilih Anda setelah pertimbangan yang menyeluruh.
Untuk tren perkembangan masa depan, perusahaan target kita harus SAP dan Oracle. Kita semua adalah pengikut. Pelajari lebih lanjut tentang cara mereka melakukannya. Pendekatan SAP dan Oracle sangat sederhana, yaitu outsourcing rantai nilai, dan ada banyak tim di sekitarnya untuk melakukan pekerjaan kustom. Tetapi ada premis bahwa pasar Anda cukup besar untuk menarik mitra dalam rantai nilai, jika tidak, tidak akan ada yang bermain dengan Anda. Kami sedang menghadapi masalah ini sekarang. Kami ingin mengalihdayakan rantai nilai, dan bahkan jika kami ingin menghasilkan keuntungan, hanya sedikit orang yang bermain dengan Anda.
Mereka yang menyukai kita akan menyukainya, mereka yang mencintai kita akan berbagi!
- Sutradara "The Last Emperor" telah meninggal dunia, dan tiga "gila" yang dikatakannya telah diingat oleh Wu Junmei
- Hong Xin, 49 tahun, bekerja keras dan memiliki perasaan sangat cantik. Netizen: Zhang Danfeng tidak cukup baik
- Zhang Lunshuo menjadi wali istrinya, iblis gila, Xiu Jiekai, dan Jia Jingwen mengadakan pernikahan untuk merinci kehidupan pernikahan kembali para aktris