践行「通讯+AI」，容联加速传统行业智能化改造

那么，在评估 AI 能力的时候应该采用什么样的标准？容联透露说，在不同的 AI 应用上，测评的方法也有所差别，主要需要看不同场景的应用。例如，在语音客服中，就有一个公式，需要结合计算「单路通话的通过率」和「语音识别准确率」两个指标，综合计算后再评测结果。

在问答机器人上则会采用剧本测试的方法。比如，在信用卡发卡客服应用上，测试团队会根据该场景中可能出现的用户交互问题等整理出一个剧本。这一剧本需要覆盖 80% 以上的情景。之后再请测试人员根据剧本进行测试。在测试中，很少出现测试人员会脱离剧本「调戏」AI 的情况。

此外，AI 应用必须重视工程能力，用于在算法性能不足的情况下弥补。在工具和开发框架的使用上，容联在研究中采用 PyTorch，在实际生产中采用 TensorFlow 等。

理性看待「AI 红利」

虽然 AI 热度不减，但是容联在进行 AI 产品的开发方面显得非常务实。在团队看来，AI 应用应当符合商业逻辑。

研发烧钱，痛点难解决

很多时候，客户的痛点无法用 AI 解决，但 AI 的研发却是一个烧钱的工作。在实际应用中，如果 AI 应用所减少的成本和效率提升并不足以弥补开发投入，这就使得很多公司望而却步。

比如说，通讯领域可以使用的 AI，如客服和营销等，真正需要解决的是生产问题，如客户通过 AI 得到的客户转换率的提升，而很多时候 AI 并不能解决这些问题。例如，一个人类客服通过自身的能力，每日工作只有八小时，但可以带来的一定催收转化率。而 AI 替代后，尽管能够不间断二十四小时工作，但是由于本身的能力问题，反而可能导致转化率的严重下滑。这就需要开发 AI 产品时充分了解客户需要解决的实际问题。

同时，AI 产品的研发成本目前依然高企。尽管大型企业和头部客户有一定的资金和动力，采用 AI 产品进一步降低成本，但大量的中小企业对此缺乏动力。例如，一个公司本身只有几十人的情况下，采用 AI 无疑是「杀鸡用牛刀」，不具有规模效应。因此，容联的 AI 产品也多面向大型客户。

AI 究竟价值几何

那么，AI 究竟起到了什么作用？怎样看待 AI 实际上的商业价值？容联认为，目前采用 AI 的一个重要原因是要解决市场准入问题。

由于现在有「智能化」、「AI」的产品和企业非常多，因此很多公司的产品如果没有「AI」这一功能。往往会被企业拒之门外。矛盾的一点在于，如果投入很大成本研发，而最终效果并不理想，使得企业没有使用的动力，投入大量成本研发的 AI 就相当于被浪费掉了。

因此，想要兼有 AI 的能力，同时还要让企业真正去使用、用得好，脱离行业发展孤立去看 AI 是行不通的。这也是为什么容联依托在行业内的多年发展，从现有的市场中分析需求，基于已有的产品和方案发展 AI 产品的重要原因。

行业经验成为 AI 应用护城河

（编辑：西安站长网）

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