今年是創(chuàng)業(yè)邦連續(xù)第十一年推出“30歲以下創(chuàng)業(yè)新貴”榜單，創(chuàng)業(yè)邦再次把“30歲以下創(chuàng)業(yè)新貴”的舞臺交給年輕的90后和00后們。在市場風云驟變，競爭局面更加暗潮涌動的情況下，通過解讀這些年輕的創(chuàng)業(yè)新貴們，展現(xiàn)他們在各種前沿技術中的探索、深耕，他們的創(chuàng)業(yè)激情和創(chuàng)新意識，將如何影響并改變這個時代。這是本系列的第5篇報道。

文 | 獅刀

編輯 | 及軼嶸

實習生| 杜麗嬌

圖片設計 | 李斌才

你是不是已經(jīng)習慣了睡前通過Siri設定第二天的鬧鐘，用Google翻譯理解不同語言的文獻，讓郵箱自動攔截垃圾郵件，在打字的時候被輸入法自動糾錯？

以上所描述的場景，均是NLP（自然語言處理）所涉及到的應用。NLP目前已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)科學領域中最熱門的主題之一，所蘊藏的商業(yè)前景巨大。

可是，就在大家都在思考怎么用AI替代人類的時候，循環(huán)智能（Recurrent AI）選擇的方向卻和其他AI公司有所不同。

“我們致力于增強人的智能，而不是替代人類?！毖h(huán)智能的聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO陳麒聰告訴創(chuàng)業(yè)邦。

在循環(huán)智能的四位聯(lián)合創(chuàng)始人中，陳麒聰除了CEO的基本職責“找人找錢找方向”之外，主要負責“用公司的產(chǎn)品和技術，去連接客戶的需求”。其他三位聯(lián)合創(chuàng)始人包括AI和產(chǎn)品負責人楊植麟、CTO張宇韜和COO揭發(fā)，分別負責產(chǎn)品和AI算法、技術和工程以及市場和銷售體系。

作為銷售細分領域的AI龍頭公司，循環(huán)智能究竟抓住了NLP領域哪些不一樣的商業(yè)化機會？

機器和人之間的“橋梁”

試想你打算給父母買一份重疾險，打電話咨詢保險顧問，想了解你看中的那款產(chǎn)品能否滿足需求。聽完那名保險顧問的介紹，你覺得完全可以滿足需求，但等到需要用保險的時候，卻發(fā)現(xiàn)那款跟你理解的不一樣。

這種情況在保險的銷售領域并不鮮見，因為保險顧問為了售出產(chǎn)品，總是傾向于對產(chǎn)品的價值進行“夸大陳述”，雖然企業(yè)嚴格禁止這種情況，但保險顧問總是變著法子“夸大陳述”，從而逃過系統(tǒng)檢查。

利用新一代的NLP語義識別技術，企業(yè)可以告別傳統(tǒng)的關鍵詞識別方式，通過上下文的語義，來判斷一段話究竟算不算“夸大陳述”，從而規(guī)范保險顧問的銷售規(guī)范，進而提升用戶體驗。

NLP語義識別是如何做到的？在實際應用中，只需要先“喂”給系統(tǒng)上千條經(jīng)過人工判斷的語料（正例和反例），然后機器就能識別更多沒見過的語句是否是這個意思。

NLP是計算機科學、信息工程和人工智能的子領域，涉及計算機和人類(自然)語言之間的交互，尤其是編程實現(xiàn)計算機處理和分析大量自然語言數(shù)據(jù)。自然語言處理的挑戰(zhàn)包括語音識別，自然語言理解和自然語言生成。

打個簡單的比方，世界各地的人都說著不同的語言，如果說英語的人想要聽懂普通話，就需要一名翻譯。而機器也有自己的語言，如果想要讓機器“聽懂”人話，就需要用到NLP。

循環(huán)智能就是基于NLP技術做企業(yè)服務的公司。

NLP領域已經(jīng)變得炙手可熱。根據(jù)P&S Intelligence最新的預測顯示，NLP市場的產(chǎn)值將在2024年達到229億美元的規(guī)模，2019到2024的年復合成長率將達到19.7%。

蛋糕大了，創(chuàng)業(yè)公司也如雨后春筍般涌現(xiàn)，但是真正能夠掌握原創(chuàng)的、行業(yè)突出的底層算法模型的公司，依然很少。

循環(huán)智能是其中之一。

2021年4月25日，循環(huán)智能與華為云聯(lián)合推出千億參數(shù)、40TB訓練數(shù)據(jù)的超大規(guī)模中文語言預訓練模型“盤古”，鵬城實驗室提供算力支持。

在權威的中文語言理解評測基準CLUE榜單中，“盤古”發(fā)布時的總成績及閱讀理解、分類任務單項均排名第一，刷新三項榜單紀錄，總成績得分83；在NLPCC2018文本摘要任務中，“盤古”取得了Rouge平均分0.53的業(yè)界最佳成績，超越第二名百分之六十。

“以前我們做語義理解，生產(chǎn)一個語義標簽可能要標注一兩千條數(shù)據(jù)，但有了‘盤古’，有些語義標簽我們可以只標幾百條，甚至幾十條數(shù)據(jù)就可以完成，這可以大幅提升規(guī)?；Z義分析的能力?！标愾杪斦f。

盤古NLP大模型的誕生，意味著困擾行業(yè)已久的自然語言處理的規(guī)模化落地難題取得突破性進展，這也意味著，從NLP技術到規(guī)?；a(chǎn)業(yè)應用的春天已經(jīng)到來。

NLP規(guī)?；瘧玫拇禾煲褋?，那么最有價值的落地場景是什么？

從“理解銷售”到“輔助銷售”

“我們做的事，是用AI輔助銷售人員，幫助他們更快地提升業(yè)務水平，變成更好的銷售?！标愾杪斦f。

借助原創(chuàng)的自然語言處理和深度學習技術，循環(huán)智能幫助擁有中大型銷售中心，以及線下網(wǎng)點和門店中依靠大量銷售代表、代理人、客戶經(jīng)理與客戶進行溝通的企業(yè)，充分挖掘持續(xù)產(chǎn)生的“對話數(shù)據(jù)”的價值，并將“對話數(shù)據(jù)”與溝通結果（是否成單）進行關聯(lián)分析，從對話數(shù)據(jù)中不斷挖掘優(yōu)秀員工的閃光點，通過執(zhí)行力監(jiān)督和實時輔助系統(tǒng)，增強員工的溝通能力和業(yè)績表現(xiàn)，為企業(yè)帶來營收增長。

“NLP有不同的應用場景，一開始，我們和大部分公司一樣，首先想到的是做對話機器人，讓AI替代人類去溝通?！标愾杪斦f，這是最容易想到的落地場景，所以市面上集中了上百家做智能客服機器人和外呼機器人的公司。

這類對話機器人產(chǎn)品，可以幫企業(yè)做一些高重復、低社交的客服相關工作，比如回訪、收集信息等偏簡單任務。但是，對企業(yè)而言，更有價值的往往是在營銷鏈條里低重復、高社交的銷售環(huán)節(jié)。在過去的幾年中，企業(yè)通過部署 AI 客服、AI 外呼系統(tǒng)，取代了一小部分人員的簡單工作。但很多情況下，客戶并沒有感覺自己的服務體驗得到了改善，尤其是在涉及高附加值行業(yè)的產(chǎn)品銷售與服務時。

以銀行、保險、房產(chǎn)和教育等國計民生領域為例。在這些領域，企業(yè)意識到只有通過人與人的溝通過程，才能與客戶建立更緊密的聯(lián)結。如果 NLP 技術可以在提升員工專業(yè)度和產(chǎn)能方面發(fā)揮作用，就可以幫助企業(yè)為其客戶帶來更好的體驗，創(chuàng)造更大的價值。

“就像做自動駕駛一樣，如果最終的愿景是讓每個人都能享受到隨叫隨到的出行服務，實際上有兩條路徑。一條路徑是直接做無人車出行服務，但只能在限定的園區(qū)內做運營，未來再想辦法擴展到更多區(qū)域；另一條路徑是先做汽車的輔助駕駛系統(tǒng)，每輛車都可以安裝，每條路都可以走，先積累足夠的使用數(shù)據(jù)，再不斷提升輔助的水平?！标愾杪斉e例說，“所以，做NLP企業(yè)服務也有兩個流派。我們最終選擇了第二個流派，在更復雜的銷售場景里使用AI做溝通輔助系統(tǒng)。”

“因為我們做的是‘銷售助手’，所以我們會去研究在人和人的交易過程中，在哪些方面能夠提升能力和銷售業(yè)績?！痹陉愾杪斂磥?，銷售助手必須非常理解銷售的過程，“我們會去研究一名銷售是怎么賣東西的，然后在每個銷售環(huán)節(jié)中找到可提升的空間，進而提升公司銷售的整體工作效率?！?/p>

“我們有一套核心技術引擎，它可以幫助企業(yè)診斷‘好’銷售和‘差’銷售之間的區(qū)別，你可以把它理解為一名‘醫(yī)生’。有了這個‘醫(yī)生’，你把銷售員與客戶溝通的對話數(shù)據(jù)扔進去，它就能自動幫你挖掘這些溝通內容涉及到哪些關鍵環(huán)節(jié)，客戶經(jīng)常會問哪些問題，以及好的人和差的人差距在哪里?！标愾杪斦f。

“接下來需要的核心技術是語義理解，有了語義理解技術，才能把對話的文字變成可分析的報表，才能夠用像提詞器一樣的產(chǎn)品，實時提示銷售員在當前場景下該怎么回復?！?/p>

創(chuàng)業(yè)需要“耐心+專注”

循環(huán)智能經(jīng)歷過一段漫長的不被理解的過程。

“定了‘輔助和增強人’這個方向之后，我們在2019年之前得不到市場的認可。那時候，大家對AI的預期比極高，認為AI可以立即替代人，為什么還要輔助人?！标愾杪斦f。

循環(huán)智能的創(chuàng)始團隊正是因為足夠了解技術的邊界，所以對技術抱有敬畏之心。聯(lián)合創(chuàng)始人楊植麟博士作為第一作者，在2019年與谷歌、卡內基梅隆大學合作發(fā)布了極具全球影響力XLNet和Transformer-XL模型，他也是盤古NLP大模型的主導者。

“越懂AI，就越不敢‘畫大餅’。我們知道在很長一段時間內，AI都不可能完全替代人，所以在創(chuàng)業(yè)的最初兩三年，我們主要把精力用在基礎能力的搭建上，所以看起來前期的業(yè)務發(fā)展不算快?！标愾杪敱硎?，“2019年之后，客戶逐漸發(fā)現(xiàn)我們講的是對的，同時國家開始集中打擊那些用外呼機器人打騷擾電話情況，這類公司普遍遭到打擊，因為我們的價值逐漸體現(xiàn)出來?！?/p>

循環(huán)智能的價值體現(xiàn)在，其通過對過往銷售人員海量溝通記錄(錄音和文本)的數(shù)據(jù)搜集和分析，進行優(yōu)秀溝通實踐挖掘，將挖掘的結果與業(yè)務專家的經(jīng)驗進行結合，總結出實際溝通中常見的問題和異議，以及應對和處理之策，并自動總結產(chǎn)品的賣點和對客戶的好處。

這樣還可以確保，企業(yè)向更多員工推薦的用語，都是來自真實的客戶問題和真實的應對實踐。

“以前一家企業(yè)想知道銷售的業(yè)績存在什么問題是非常費勁的?！标愾杪斦f，“以一家保險公司為例。過去，保險公司要做的事是去聽銷售的錄音，通過通話時長、通話次數(shù)等來判斷一名銷售是在什么環(huán)節(jié)被客戶拒絕的。但這么做效率極低?！?/p>

循環(huán)智能的產(chǎn)品則能幫助保險公司準確定位每名銷售的每次溝通分別被“卡”在了哪個環(huán)節(jié)。

“AI能判斷出一名銷售的問題所在。假設這名銷售總是在介紹產(chǎn)品之前就被客戶掛斷了電話，這樣公司就可以有的放矢地培訓銷售的開場白用語。這極大提升了管理效率?！?/p>

效果是顯著的，循環(huán)智能的客戶也紛至沓來。

截至發(fā)稿，循環(huán)智能已服務了銀行、保險、在線教育、房產(chǎn)和消費金融等領域的眾多行業(yè)標桿客戶，包括招商銀行、人保財險、太平洋保險、招商信諾、水滴、新東方在線、51Talk、豌豆思維、萬科、我愛我家、安居客和捷信等。

“我們專注做這件事，就是幫企業(yè)通過提升人的能力，來提升銷售效率。相比其他AI企業(yè)服務公司，我們?yōu)榭蛻魩淼膬r值更加容易衡量，所以客戶續(xù)簽率也很高?！标愾杪斦f。

2020年9月，循環(huán)智能獲得1200萬美元融資，由紅杉資本中國基金領投，萬物資本、金沙江創(chuàng)投跟投。在這之前，循環(huán)智能獲得過真格基金、靖亞資本和金沙江創(chuàng)投等機構的投資。

“我們在融資方面很克制。對一家toB公司來說，融資特別快不一定是一件好事，說明公司一直缺錢。我們實際上，上一輪的錢還一分都沒花?！标愾杪攲镜陌l(fā)展充滿信心。

“從投資人的角度看，在三個方面我們做得比較好。第一是我們的技術突出，用AI做企業(yè)服務是個長期的事兒，只有技術足夠強才能支撐更多產(chǎn)品創(chuàng)新；第二，一般技術強的公司會習慣‘拿著錘子找釘子’，但我們非常貼近業(yè)務，先去看企業(yè)的痛點和需求，再去研究解決方案和產(chǎn)品技術，屬于‘看到釘子再去找錘子’，不會花大力氣在沒有客戶價值的事情上；第三，我們的銷售團隊來自各行各業(yè)，經(jīng)過嚴格挑選和培養(yǎng)，他們對toB業(yè)務場景的理解非常深入，業(yè)務交付能力非常強?！标愾杪斦f。

技術、業(yè)務場景導向和銷售能力，這是循環(huán)智能最近兩年業(yè)務擴展明顯加速的“密碼”，也讓人更期待他們下一站會抵達哪里。

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