作者：沙丘社区分析师团队
对话式AI产品成熟度曲线展现了对话式AI产品当前所处的市场阶段并预计产品达到可规模化应用的时间，旨在帮助业务人员或IT人员了解当前市场上最重要的对话式AI产品，并为企业的后续应用提供支持与建议。
对企业来说，对话式AI产品成熟度曲线上的产品并非独立存在，而是以一套组合拳的方式完成对话服务，帮助企业实现降本增效。企业应基于实际的业务需求，同时参考产品在对话式AI产品成熟度曲线上所处的阶段和预计达到可规模化应用的时间，谨慎制定产品投资策略。
产品成熟度曲线帮助企业了解当前市场上对话式AI产品的范围及所处市场阶段，而优先级矩阵则是进一步帮助企业规划和决策产品应用的优先级。
对话式AI产品优先级矩阵将产品的价值度与可规模化应用时间相对应，结果如下图所示。
价值度衡量了产品为企业带来的业务价值的高低，本报告划定的产品价值度可能不适用于所有企业，企业可以根据实际情况进行修正，确定哪些产品可以为企业带来显著的增量价值，然后平衡产品价值度与可规模化应用时间之间的关系，部分高价值产品可能需要5年甚至更长的时间才能实现可规模化应用并获得市场认可。
寻找短期内可以带来较高收益的对话式AI产品的企业，可以更加关注语音识别、RPA、云客服系统、文本机器人、语音机器人、智能质检和智能知识库。
* 以下仅节选部分产品进行展示，如需了解更多产品信息，可参见完整版报告。
3.1 萌芽期
数字人
▋产品定义
数字人是具有数字化外形的虚拟人物，基于文本、语音、视觉等多模态技术的深度融合，对人体的音色、表情、动作等进行模拟仿真，可以融入到影视、游戏、金融、客服等多个领域中，为用户带来专业贴心、千人千面的服务，实现人与机器之间的自然交互。
▋驱动因素
• 数字化时代对企业的生产效率和成本提出了更高的要求，数字人以逼近人类的方式与用户进行互动交流，渗透到多个场景中并为企业带来全新体验，为数字经济的发展带来新动能；
• 人类真实的交互场景往往涉及到多种模态信息的交互，需要利用多模态技术充分理解语音、文本、图像等多种信号之间的互补关系，使人机交互越来越贴近于真实的人人交互，更舒服、更自然；
• 实现数字人的基础技术如语音语义、CV、虚拟现实、高精度渲染等近年来逐渐成熟，使得数字人在表情、形态、动作、表达等方面越来越逼近真人；
• 数字人作为元宇宙生态中的重要一环，随着元宇宙市场的火爆，使得数字人也受到市场的关注。
▋障碍/挑战
• 实现数字人的基础技术已经具备，但距离完全复制真人特征，还需要多项技术的成熟；
• 数字人当前主要应用在娱乐型场景，缺乏商业化应用的成熟实践；
• 部分用户可能不愿意接受数字人提供的服务，改变用户习惯需要一定时间。
▋应用场景
• 娱乐型场景：以传媒行业为例，数字人可以虚拟主持人/主播等形象，并支持从音频/文字内容一键生成视频，实现节目内容的自动化生成，打造节目特有IP形象，与观众实现互动，提供更好的观看体验；
• 助手型场景：以金融行业为例，数字人可以在营业大厅作为接待人员为用户办理业务，提供以客户为中心、智能高效的人性化服务；
• 陪伴型场景：以医疗行业为例，数字人可以成为家庭陪护、家庭医生，实时关注家庭成员的身心健康，并及时提供应对建议。
▋核心供应商
百度、网易伏羲
3.2 狂热期
知识图谱平台
▋产品定义
知识图谱平台基于企业内外部的海量多源异构数据，提供知识图谱构建方法论，实现知识抽取、知识融合、知识推理、知识存储与知识应用，助力企业快速完成知识图谱的一站式构建，打造丰富的业务场景应用，挖掘数据价值，赋能企业数字化转型。
▋驱动因素
• 随着人工智能从感知阶段发展到认知阶段，机器除了具备模仿人的视觉、听觉、触觉等感知能力之外，还需要具备认知能力，以人的思维方式和知识结构进行思考，因此需要一个强大的底层知识网络作为支撑，而知识图谱则是使机器具备认知能力的基石；
• 随着各行各业在数字化转型过程中人工智能、大数据等技术的不断渗透，越来越多的企业希望搭建知识图谱并开发上层应用，实现更加智能的业务分析与决策；
• 知识图谱平台为企业提供一站式知识图谱搭建、管理、使用的工具，降低知识图谱使用门槛，可以使企业快速将知识图谱应用于业务场景。
▋障碍/挑战
• 领域知识图谱的搭建较为复杂，需要具备较强的领域Know-how积累，图谱构建与实际的业务场景之间存在脱节，且图谱构建后对技术人员的依赖度较高，业务专家很难直接通过知识图谱挖掘业务中的问题；
• 知识图谱平台为企业带来的增量业务价值难以直接量化；
• 底层数据的质量会对知识图谱应用的效果产生较大影响。
▋应用场景
• 公安：刑侦经侦、情报分析
• 金融：交易反欺诈、普惠金融、审计查询、智能营销、智能投研
• 工业：设备故障诊断、工艺及质量分析、智能运维
▋核心供应商
百度、海致星图、星环科技
3.3 调整期
文本机器人
▋产品定义
文本机器人基于NLP技术和深度学习算法等，可以从大量未标注的语料库中进行对话模型的训练，并预装多行业、多领域的知识，可完成单轮和多轮对话，精准识别用户意图，准确率可达到90%以上，可替代人工客服解决频次高、业务量大、流程化程度高的咨询问题。
▋驱动因素
• 文本机器人可以替代人工完成大量同质、重复的问题，减轻人工的工作压力，降低运营成本，并使人工专注于更有技术含量的问题，提高人工的利用率；
• 文本机器人提供7*24小时的咨询服务，方便用户随时随地根据需求获取信息，同时，文本机器人可以结合上下文理解，识别用户意图并做出回应，帮助用户真正解决问题；
• 文本机器人在与用户的交互中会沉淀大量数据并形成用户画像，助力企业实现精准的用户洞察，提供个性化服务，从而提高客户转化。
▋障碍/挑战
• 企业需要安排专门的团队负责文本机器人的后续扩展和运营；
• 文本机器人在企业内部上线时需要与内部多个系统打通与协同，实现业务流程串联。
▋应用场景
3.4 上升期
RPA
▋产品定义
RPA（Robotic Process Automation，简称RPA）即机器人流程自动化，通过模拟人与软件系统的交互过程，实现由软件机器人自动化执行大量重复的、基于规则的工作流程，从而优化人力成本、提高运营效率并实现更好的人才管理。
▋驱动因素
• 企业在信息化建设时造成了系统林立、数据孤岛的现象，而数字化转型的前提是打通信息化系统，实现数据的流动和深层次应用。RPA的灵活性和非侵入性，能“绕开”原有的信息化系统，实现数据的提取和整合，在数字化转型中发挥重要价值；
• 随着劳动力成本不断上升，企业需要利用技术手段优化低附加值部分的人力成本。通过RPA来代替员工处理机械重复的任务，可以将员工从重复的劳动中解放出来，大大提高了任务完成的效率，同时避免人为的误操作风险，提高准确率；
• OCR、NLP、机器学习等AI技术与RPA的结合为RPA赋予“大脑”，使得RPA具备更多的工作能力，应用边界从结构化数据拓展到非结构化数据，解锁更多样的应用场景、完成更复杂的任务。例如，RPA结合OCR技术可识别发票数据并实现系统自动录入。
▋障碍/挑战
• RPA的应用场景存在局限性，适用于具有强规则性、高重复性的场景，企业需要找到适用于RPA的应用流程，否则可能影响RPA的上线效果；
• RPA替代人工完成部分工作，因此会使企业员工产生负面情绪；
• RPA领域虽然有很多的成功案例，但是每个企业的业务流程不同、部署环境不同，企业不能盲目参考成功案例，而是根据企业现状选择合适的供应商。
▋应用场景
• 金融：保函业务、监管上报、报表自动生成、资金结算、风险控制
• 政务：文件审核、自动审核、电子证照生成、基层政采、基层人社
• 财务：纳税申报、财务报表、报销审核、合同录入、自动开票
▋核心供应商
达观数据、来也科技、艺赛旗
* 获取完整版报告，可联系工作人员微信：zimu738 。