使用了智能问答机器人后， 门店客服可以通过智能机器人快速得到一致性答案，通过搜索引擎快速检索到业务文档相关资料，当遇到机器人无法解答问题，可以将问题转入人工后台。让大部分常见问题由机器人代劳，少部分复杂的问题转后台人工处理，通过智能机器人+人工后台的方式，共同提供完整的快捷的一体化用户体验。
由于智能聊天机器人平台是按照平台化方式来建设的，因此很容易推广到公司其他需要智能聊天的场景中，除了CSC客服问答机器人以外，目前已经在公司车贷客服问答、催收业务咨询、财富智能问答、指尖金融家APP和信审业务咨询等领域中上线和使用，成为客服管理重要的日常工具，实现了运营管理智能化从0到1的过程，帮助运营人员减轻压力，提升运营效率。
金融领域正掀起一场智能化的变革，智能聊天机器人在这场变革中将扮演重要角色。众多分析师认为，聊天机器人的商业化应用，其真正潜力正是在金融领域。除了对企业内部业务的智能化支持，更加令人兴奋的是聊天机器人与金融的结合将彻底颠覆个人金融服务的形式，相信在不远的将来，智能金融机器人将在客服、咨询、理财、支付等各种场景下提供更加科学而自然、理性兼具人性的服务，这也是我们平台的最终发展目标。
(更多关于智能聊天机器人的分享，包括智能聊天机器人平台的技术架构、功能实现及应用场景等，将在7月25日（本周四）晚8点，宜信技术沙龙直播分享，请关注。)
记者：智能化的AI产品可以解决复杂多样的业务问题，但面对众多的需求，需要进行优先级排列，您和团队是如何判断业务问题优先级的呢？
王东：就能力分层来说，我们认为智慧化AI产品可以分为三层：
最底层——AI平台层：提供在线训练、在线标注、特征工程、自助训练、算法库、训练环境等AI基础设施。服务的对象是AI科学家和数据科学家，为他们提供平台和工具支撑。
中间层——AI服务层：提供语言合成、词法分析、相似度比较、观点抽取、卡证票据类识别等通用AI服务，以及与业务方合作的智能服务项目。服务的对象是我们各个业务系统，为各个业务系统提供AI能力支持，助力业务发展。
最上层——AI产品层：提供类似智能聊天机器人平台这样的端到端解决方案。服务的对象是我们的一线业务同事、甚至可能是我们的客户。
从技术难度来说，最挑战的是最底层-AI平台层，打造一套自己的在线训练平台一直是很多AI科学家和数据科学家所期待的，但打造一套非常好用的在线训练平台并不容易，需要投入大量人力和时间，维护成本也很高，需要增加最新算法库等，对使用的用户要求也比较高，一般都是算法工程师和科学家。我们的业务方对这个一般没有什么感知。
从业务影响力和优先级来说，最上层和中间层的优先级会更高一些，这两层主要是为公司一线业务系统服务，会直接或间接触达到一线业务同事或客户，直接产生商业价值和降低成本。
作为AI中台来说，在有限的人力情况下，我们会更优先支持最上层和中间层的AI服务，例如：聊天机器人平台、语音合成、主题提取、卡证类识别等通用类AI服务以及与业务方合作的智能服务项目。而对于最底层AI平台，我们也会在日常工作中，通过积累和沉淀可以复用的工具集，逐步形成相应平台能力。
记者：据悉，宜信的智能聊天机器人平台是基于AI中台研发的，那么AI中台为智能聊天机器人平台的研发提供了哪些优势呢？相比AI中台建设之前，有哪些地方得到了改善？
王东：从AI中台的使命来说，AI中台承担一些跨领域的、平台级的服务研发和推广，避免烟囱式的开发，强调开发合作、通用性和可复用性。智能聊天机器人平台就是这样一款产品，它具有平台的通用性，可以内嵌到公司各个业务系统中，以自然语言的方式提供问题咨询、任务执行、业务解答等支持，最终达到节省人力，降本增效的目标。
智能聊天机器人在AI中台开发是有诸多好处的：
从人员方面来说，智能聊天机器人涉及到自然语言处理、语音转换等技术，这需要在NLP和语音识别等专业领域深耕的AI科学家来支持。一方面机器人平台可以借助AI中台的AI科学家通过更好的算法让聊天机器人更加智能，更加多样化，另外一方面机器人平台也为AI中台的专业AI人员找到了合适的用武之地和实践场景。