聊天機器人（chatbot）是一種透過文字訊息來與用戶對話的程式，它透過事先預設的規則，或是人工智慧（AI）的技術，來與使用者進行互動。
由於多數人一天不大會使用超過5個apps，因此這種建立在Line、Facebook Messenger等通訊平台上的chatbot服務便日益興起。
根據Grand View Research報告，全球聊天機器人的市場規模將以2017～2025年之年複合成長率 24.3% 成長，並於2025年達到12.5億美元的產值。此外，亦有64%的顧客以及80%的企業主，對chatbot的即時回覆及互動性持正面態度。
深度學習先驅吳恩達先生曾說，AI就像是新的「電力」，一旦被大量採用，就如同19世紀般，能用電來做很多事，例如烹飪食物、照亮空間、啟動工業設備，進而帶動各行業的發展。
就我的觀察，chatbot就像是「新電力」的首波落地發明，已逐漸應用於電商、金融、零售、媒體、教育、醫療等各領域中，提升了行業的服務效率。
封閉式chatbot常用於「品牌行銷」，降低獲客成本
一般來說，聊天機器人分為封閉式chatbot、開放式chatbot兩大類。
封閉式chatbot，又可稱為rule-based chatbot，它如同「一個指令，一個動作」般，透過預先設定的對話式選單來回覆用戶訊息，完成特定任務。例如，建構在LINE通訊軟體上的叫車機器人「TaxiGo」，或是金融投資機器人「微股力」等。
封閉式機器人也常應用於品牌行銷，作為商品發佈、粉絲互動的工具，台灣在這塊著墨較深的業者為chatbot建置平台「BotBonnie」，它已為多家知名品牌如「可口可樂」建立聊天機器人，來協助客戶強化品牌印象。這種chatbot的行銷力道遠優於傳統官網的被動式行銷，可降低業者的廣告及獲客成本。
開放式chatbot常用於「客服領域」，提升客服效率
至於開放式的chatbot，又稱為AI-based chatbot，它不須事先定義規則，而是運用自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）的AI技術，來設計出與人開放式交談的聊天機器人。
國內朝這領域發展的廠商也不少，包括「優拓資訊」、「UNH3O」、「High5」、「BotBonnie」、「OAKDA」、「Gosky」等。由於這類型的chatbot能回答較複雜的問題，因此也較常應用於問題多樣的「客服」領域，能有效降低企業在客服人力上的負擔。
除了客服chatbot外，開放式聊天機器人能延伸的商業模式也相較封閉式多元。除了可將技術整進智慧音箱、智慧電視、智慧家居、車聯網、服務型機器人等IoT領域，也可以切入像是遊戲或是明星虛擬分身的泛娛樂市場。
開放式chatbot的難題：資料從何而來？
最近看了李開復先生的《AI新世界》，書中指出成功的人工智慧演算法需要三樣東西：大數據、強大的電腦運算能力，以及優秀（但未必要頂尖）的AI演算法工程師。然而，這三者中最重要的還是「資料」，資料量的多寡才是決定演算法效能及準確度的關鍵。
中國知名chatbot公司「三角獸」，自成立初期就在中國各大BBS及網路社群中抓取大量的數據，從500億條語料中整理出150億條，再透過系統學習70億條語料，因此在上下文分析上，可做到13種情緒識別，高達98％的識別率。
阿里巴巴旗下電商淘寶，透過每月活躍用戶4.9億人的交易累積了龐大的數據，加速其在客服機器人「阿里小秘（Alime）」上的進展。2017年雙11購物節時，阿里小秘單日處理1億次的客戶對話，貢獻單日GMV（商品銷售額）的15%，問題解決率高達95%。
如同三角獸、阿里小秘般，中國互聯網在這幾年的火爆發展，累積了大量詳細的用戶數據，加速了其在自然語言處理上的進展。然而，就台灣的新創公司來說，在成立初期，該如何面對資料量不足的問題呢？
台灣新創的機會：做深、不做廣
以阿里巴巴的「阿里小秘」的案例來看，雖然阿里巴巴的平台大、數據多，但這種大平台在廣度與深度的抉擇下，往往只能選擇前者，沒辦法保證能替用戶解決所有大小問題。
因此，大平台的「深度」不足，便是新創事業很好的切入點。在我看來，新創公司可先往各垂直領域深耕，以簡單的功能進行嘗試，取得早期客戶信任，再藉由日益累積的行業數據，來時時優化chatbot在開放式對談上的服務效率。
此外，在還沒累積足夠的data前，也建議新創先不用過度強調自己的AI多強。畢竟，過去一年來，不少chatbot公司聲稱有NLP技術，但現場demo的結果卻總是不盡人意。除了在VC或客戶面前被打臉，也可能讓公司的形象打了折扣。
所以說，創業還是盡量不要選那種可以馬上被人challenge的題目呀 XD
大和有話說 