創業邦采訪循環智能CEO陳麒聰：為什么選擇用AI增強人的智能

今年是創業邦連續第十一年推出“30歲以下創業新貴”榜單，創業邦再次把“30歲以下創業新貴”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業新貴們，展現他們在各種前沿技術中的探索、深耕，他們的創業激情和創新意識，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目前已經成為了數據科學領域中最熱門的主題之一，所蘊藏的商業前景巨大。

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。”循環智能的聯合創始人、CEO陳麒聰告訴創業邦。

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

機器和人之間的“橋梁”

讓機器能聽懂人的語言，還有很長的路要走。以下面這句真實場景中客戶會講的話為例：

“那我就隨便買一點吧，要不然我就不買了，反正買那么多也沒什么用。”

我們很容易知道當客戶講出這句話時，他想表達的是什么意思，但對于機器來說，使用傳統的關鍵詞或正則方式，很難準確判斷這句話中的客戶意圖。

只有借助新一代的NLP語義識別技術，通過上下文的語義綜合判斷，才能讓機器更準確地識別客戶的意圖到底是“有意向”還是“沒意向”。

NLP語義識別是如何做到的？在實際應用中，只需要先“喂”給系統上千條經過人工判斷的語料（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，尤其是編程實現計算機處理和分析大量自然語言數據。自然語言處理的挑戰包括語音識別，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。

循環智能就是基于NLP技術做企業服務的公司。

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

蛋糕大了，創業公司也如雨后春筍般涌現，但是真正能夠掌握原創的、行業領先的底層算法模型的公司，依然很少。

循環智能是其中之一。

2021年4月25日，循環智能與華為云聯合推出千億參數、40TB訓練數據的超大規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，生產一個語義標簽可能要標注一兩千條數據，但有了‘盤古’，有些語義標簽我們可以只標幾百條，甚至幾十條數據就可以完成，這可以大幅提升規模化語義分析的能力。”陳麒聰說。

盤古NLP大模型的誕生，意味著困擾行業已久的自然語言處理的規模化落地難題取得突破性進展，這也意味著，從NLP技術到規模化產業應用的春天已經到來。

NLP規模化應用的春天已來，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務水平，變成更好的銷售。”陳麒聰說。

借助原創的自然語言處理和深度學習技術，循環智能幫助擁有中大型銷售中心，以及線下網點和門店中依靠大量銷售代表、代理人、客戶經理與客戶進行溝通的企業，充分挖掘持續產生的“對話數據”的價值，并將“對話數據”與溝通結果（是否成單）進行關聯分析，從對話數據中不斷挖掘優秀員工的閃光點，通過執行力監督和實時輔助系統，增強員工的溝通能力和業績表現，為企業帶來營收增長。

“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。”陳麒聰說，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。

這類對話機器人產品，可以幫企業做一些高重復、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、高社交的銷售環節。在過去的幾年中，企業通過部署 AI 客服、AI 外呼系統，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的產品銷售與服務時。

以銀行、保險、房產和教育等國計民生領域為例。在這些領域，企業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結。如果 NLP 技術可以在提升員工專業度和產能方面發揮作用，就可以幫助企業為其客戶帶來更好的體驗，創造更大的價值。

“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內做運營，未來再想辦法擴展到更多區域；另一條路徑是先做汽車的輔助駕駛系統，每輛車都可以安裝，每條路都可以走，先積累足夠的使用數據，再不斷提升輔助的水平。”陳麒聰舉例說，“所以，做NLP企業服務也有兩個流派。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。”

“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績。”在陳麒聰看來，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，然后在每個銷售環節中找到可提升的空間，進而提升公司銷售的整體工作效率。”

“我們有一套核心技術引擎，它可以幫助企業診斷‘好’銷售和‘差’銷售之間的區別，你可以把它理解為一名‘醫生’。有了這個‘醫生’，你把銷售員與客戶溝通的對話數據扔進去，它就能自動幫你挖掘這些溝通內容涉及到哪些關鍵環節，客戶經常會問哪些問題，以及好的人和差的人差距在哪里。”陳麒聰說。

“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品，實時提示銷售員在當前場景下該怎么回復。”

創業需要“耐心+專注”

循環智能經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。”陳麒聰說。

循環智能的創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。聯合創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，所以在創業的最初兩三年，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務發展不算快。”陳麒聰表示，“2019年之后，客戶逐漸發現我們講的是對的，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出來。”

循環智能的價值體現在，其通過對過往銷售人員海量溝通記錄(錄音和文本)的數據搜集和分析，進行優秀溝通實踐挖掘，將挖掘的結果與業務專家的經驗進行結合，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，并自動總結產品的賣點和對客戶的好處。

這樣還可以確保，企業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。

“以前一家企業想知道銷售的業績存在什么問題是非常費勁的。”陳麒聰說，“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、通話次數等來判斷一名銷售是在什么環節被客戶拒絕的。但這么做效率極低。”

循環智能的產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”在了哪個環節。

“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。”

效果是顯著的，循環智能的客戶也紛至沓來。

截至發稿，循環智能已服務了銀行、保險、在線教育、房產和消費金融等領域的眾多行業標桿客戶，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，就是幫企業通過提升人的能力，來提升銷售效率。相比其他AI企業服務公司，我們為客戶帶來的價值更加容易衡量，所以客戶續簽率也很高。”陳麒聰說。

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

“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。”陳麒聰對公司的發展充滿信心。

“從投資人的角度看，在三個方面我們做得比較好。第一是我們的技術領先，用AI做企業服務是個長期的事兒，只有技術足夠強才能支撐更多產品創新；第二，一般技術強的公司會習慣‘拿著錘子找釘子’，但我們非常貼近業務，先去看企業的痛點和需求，再去研究解決方案和產品技術，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，經過嚴格挑選和培養，他們對toB業務場景的理解非常深入，業務交付能力非常強。”陳麒聰說。

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