1.3 VCA 是目前 Bots 的主要应用形式

我们来看看近期涌现的比较有名的几 款 Bot。

NBA 在 6 月发布了 Facebook Messenger 上的聊天机器人 NBA，它能向用户提供赛 事更新、热点和*球员信息。但它的交 互依赖于预设的指令，而不太能处理自然 语言。

维多利亚秘密的 VSPINk 机器人，在 Kik 上与该机器人聊天，它会询问关于您现 有文胸的问题，帮您选择正确的尺寸。

惠 普 打 印 机 机 器 人， 通 过 Facebook Messenger 窗口，使用者可以通过语言指示 惠普打印机器人来打印文档。

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这样的 Bot 很多，任何一家企业甚至个 人都可以开发，但呈现出来之后的表现却 是差强人意。如基本上功能单一，聊天机 器人能理解和回应的内容有限，沟通并不 顺畅，用户在使用时会有挫败感，继续使 用的意愿随之降低，即我们通常所说的没 有用户粘度。

Kik 的 CEO Ted Livingston 表示：因为 AI 技术发展的限制，导致了由 AI 驱动的 Bots 表现差强人意。显然，用户是不会为 一个空有“会话式的 UI”买单。他建议开 发者应该更注重 Bots 的产品体验。

但我们如果观察中国的 Bots 应用可以 发现：以 VCA 为主要表现形式的 Bots 应用 已相当广泛，几乎可以覆盖所有的线上沟通 渠道，Bots 与企业业务的结合程度非常之深， 在某些领域（金融、通讯、政务等）准确率 高达99%的Bots处理能力表现的相当抢眼。

可以通过几组数据来看一下：中国建设 银行，这个中国乃至全球排名第二大银行， 客户与 Bots 每天的交互量达 200 万。一份 建设银行的资料显示，2015 年，Bot 应用 帮助它们节省了 6 000 个客服坐席。中国交 通银行在使用 VCA 后每月减少 200 万通电 话，节省 4 000 万人民币。

从最初的网站、短信、WEB 端，到近 两年随着社会化媒体应用的持续升温，微 信、微博、APP 的大规模普及，以小 i 机器 人为代表的国内 VCA 供应商，已经支持几 乎所有的人机交互渠道，包括网站、短信、 WEB、微博、微信、易信、电话、APP 等， 通过文本或语音的方式和用户进行智能自 然的交互。

以上述的交通银行为例，交通银行及其 信用卡中心已实现了手机银行语音交互和 全媒体渠道的整合。在包括微信在内的多 个渠道上，Bot 提供随时随地的 7×24 小时 互动服务，通过自然语言沟通，用户可自 助完成信息查询、账户管理、还款、转账 等业务。采用小 i 机器人智能解决方案实现 多渠道拟人化交互，在降低呼叫中心成本 同时，增强用户体验，实现了客户服务的 全面智能化。

那些传统上对客服需求旺盛的行业， 如金融、运营商、*部门等对待 VCA 的 支持自不必说，近两年随着互联网、社会 化媒体的发展，人人参与、随时分享等沟 通形式的多元化态势，让以前那些传统上 对客服非刚需的行业，如手机、汽车，甚 至快递行业等也都开始尝试引入 VCA，用 Bots 来提升客服体验。

小 i 打造的这些在客服领域的 Bots，其 核心技术是语义理解和智能交互。这个核 心技术是由知识库和语义库所驱动的，数 百个分布在不同领域 Bots 的高频次交互产 生出海量的真实数据，通过学习体系和算 法对这些数据进行处理，就会不断地挖掘 并学习到新的知识和语义。不断增长的知 识库和语义库让 Bots 的反应更为准确，表 现的更为“聪明”。

不过，身在中国的小 i 机器人也有它的 “问题”，虽然早在数年前，小 i 便通过提 供云服务，发布智能机器人操作系统等形 式将其核心的“智能交互能力”开放给开 发者，但由于第三方服务商似乎并没有那 么开放的心态，Bots 在中国也没有呈现出 百花齐放的繁荣景象。