【人工智慧】新加坡無人駕駛計程車上路|人工智慧監控管理業務人員|信件機器人協助提高顧客回信率

【人工智慧】新加坡無人駕駛計程車上路|人工智慧監控管理業務人員|信件機器人協助提高顧客回信率

早安!

小學的時候我覺得自己籃球打得挺好的。直到升上國中,突然發現籃框變高了、三分線變遠了,這才知道競爭已經進入新的強度。

而台灣政府才宣布要開發「跨車行叫車 app」時,新加坡直接推出無人計程車,就等於把籃框突然拉高。

今天的人工智慧專題,戴志洋分析了上述的新加坡自動計程車。蘇書平將討論跟 Salesforce 競爭的業務管理平台。而楊立德則討論電子郵件編輯助手。

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-- 周欽華

今日主筆:CTO.TW 創辦人暨 PTT 站長戴志洋。台灣微軟 Microsoft 資深業務經理蘇書平。自由顧問楊立德。閱讀時間 10 分鐘。

人工智慧新聞分析

新加坡 nuTonomy 推出全球首批無人駕駛計程車
nuTonomy 獲新加坡政府資金挹注,日前推出無人駕駛計程車。新加坡民眾可透過 app 免費叫車,但只能於特定區域內乘坐。nuTonomy 將持續修正,並計劃在 2018 年推廣至新加坡全國。Link

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nuTonomy 無人計程車。圖:nuTonomy

戴志洋:


講到無人車,人們想到 Google 或 Tesla;說到無人計程車,大家期待 Uber。但今天率先實現無人計程車服務的,卻是家新加坡小公司 nuTonomy。這證明了人工智慧並非大企業的專利,技術與執行力才是一切。

人類一直都有交通需求。而從馬到車,人類駕駛卻不曾被取代過。今天或許是劇變的開始。未來「駕駛人」將變成歷史名詞,或者成為某種休閒娛樂或運動的附屬品。

人類掌控交通狀況的能力有限。除非前車主動打燈,我們不知道前車想轉左或轉右,因此必須保持一段安全距離。人類各自開車也很沒有效率,因為不知道其他人會選擇哪條路線。

而無人車與統一的路線導航機制,就能解決上述問題。無人車不但更安全,還能更有效的利用馬路。而且無人車技術不只能運用在汽車,未來還能運用到無人飛機、無人船等交通工具,徹底顛覆交通的規則。

新加坡是交通需求龐大的大型都市。政府甚至需要限制人民買車,並且對開車進市區的人收費,才能控制交通負荷。因此無人計程車是新加坡解決塞車的最有效方案之一。

除了解決塞車之外,新加坡政府大力支持這項方案,也是為了在新創投資與科技研發領域上取得領先地位。這是標準(standard)的戰爭,也是市場的戰爭。

而反觀台灣,為了民意,在顧及廣大計程車司機的生計之下,停留在保護主義、抗拒改變的思維。或許台灣這樣做能拖延點時間,緩和科技與全球化帶來的衝擊。但機會不等人。政府、企業領導者、工作者與父母都要意識到,未來將有越來越多工作機會被人工智慧取代。我們需要新的教育方式,去培育未來世界需要的人才。

如果我們不去改變,就會被改變。

延伸閱讀:被叮得滿頭包的交通部,該用什麼角色與 Uber 談判?


新創 People.ai 以機器分析業務流程,找出成交關鍵
People.ai 是一個軟體工具,能蒐集業務員的行為數據,例如 email 通信次數,再分析出最有效的銷售流程。企業可以觀察自家業務員的表現,例如比較業務員的平均回信時間、排名和成交時間等。Link

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People.ai 以視覺化呈現每位業務的表現。圖:People.ai

蘇書平:

在《再見,平庸世代:你在未來經濟裡的位子》(Average is Over)一書中提到,人工智慧和機器人將取代人類工作。當人工智慧超越業務員的智慧,就是業務失業的時候了。未來人才的生存關鍵,是懂得利用電腦替你工作嗎?你的技能必須和電腦互補;不然當電腦做得更好,你就要失業了。

People.ai 是剛從美國知名加速器 Y Combinator 畢業的新創公司。其產品是協助企業將機器學習技術整合到企業現有的業務銷售流程。企業採用 People.ai 的服務,就能分析銷售員拜訪客戶的歷史資料,包含郵件行事曆電話以及視訊會議等。

People.ai 可以監測業務銷售流程,一般分成:客戶拜訪與需求訪談、產品簡報、提供報價單、議價、成交,售後服務。 People.ai 提供更有效的「客戶拜訪預測腳本」(predictive playbook),讓業務人員知道如何分配時間,提高業績。業務主管也能用該平台分析每個業務員的戰力。

業內的讀者可能會覺得:『奇怪!這不就是 Salesforce 嗎?』根據我過去使用 Salesforce 五年的經驗,它的缺點是業務團隊必須手動記錄所有業務拜訪活動。業務員填寫完畢後,主管再自行設計各種銷售報表,分析業務拜訪行為。但業務員普遍不愛寫工作報告,填寫時容易失真。

自動化趨勢各行各業

其實最近火熱的 Fintech、區塊鏈與機器人理財專員等,都是以自動化的技術提供即時服務,快速改善使用者體驗。例如以 Pepper 機器人取代銀行接待人員的案子,我就經手過好幾個了。

業務人員必須提供比電腦更好的建議,否則將成為下一波被科技淘汰的職業。例如機器人財富管理的手續費只要銀行的三分之一,銀行理財專員首當其衝。同樣的趨勢也發生在人力資源領域。企業用人工智慧可以更快找到人才,並優化培育人才流程。

未來只會賣一種產品的業務員最容易被淘汰。業務員應該培養發現客戶需求,跨領域與交叉銷售(cross-selling)的能力。業務團隊則需要善用新一代的技術,改善現有的客戶管理系統(customer relationship management,CRM)。


人工智慧服務 Respondable 提供寫信建議,增加收到回信的機率
軟體公司 Boomerang 推出 Respondable 輔助使用者寫 email。Respondable 會計算主旨長度、字數與問句,並計算收件人的回信機率。若用字遣詞過度複雜,Respondable 還會主動提供編輯建議,例如:「建議使用小學三年級的用語」。Link

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使用者撰寫信件時, Respondable 會在右側顯示收到回信的機率。圖:Boomerang

楊立德:

自從臉書開放了即時訊息 API,就出現了大量訊息機器人(chatbot)。在此熱潮底下,其實是對人工智慧領域的探索。

但目前缺的是訓練機器人的資料,因此 Boomerang 還無法做出「回信機器人」,只能提供「建議修改機器人」。例如 Boomerang 需要知道使用者收到建議後,會怎樣繼續修改內文。無論是記錄建議被採納的比例,或最終修改的範圍,這些反饋都能讓人工智慧更加聰明。

但另一方面,這代表使用者的信件資料都會傳回 Boomerang 的伺服器,變成其訓練人工智慧的養分。雖然 Boomerang 宣稱會刪除信件資料,但如何證實?使用者必須充分理解這隱憂。

機器人沒辦法負責任,只能輔助

進一步說,人們對於人工智慧期待的是「機器幫我做事」,例如幫忙回信;不過換位思考一下,我們能接受信件內容來自於對方的「人工智慧」嗎?如果人工智慧應用到交通運輸 — 例如機器人司機 — 卻無法對乘客負責,有多少人敢乘坐?

而信任是雙向的。即便人工智慧代替你回信給我,內容出錯的時候你也不能把責任推給人工智慧,因為人工智慧無法負責任,人才可以負責。而你也不能承認自己是用人工智慧回信,因為收信者也不能接受。

在產品介紹論壇 Product Hunt 的討論裡,許多人認為 Respondable 很像 Grammar.ly 的進化版。Grammer.ly 是一款 Gmail 外掛程式,可對單字跟語法錯誤提出修正建議。主要服務族群是英文不好的人。若將 Grammar.ly 與 Respondable 比較,Grammer.ly 強項是檢驗文法正確,Boomerang 則是讓信件變得文情並茂。

人工智慧尚未找到最佳應用領域

美國信仰「科技決定論」,認為一切問題都會隨著技術進步而被解決。即使 Respondable 有技術限制,但市場仍相信最終能解決。這種狀況在每個新技術浪潮下都存在,物聯網、大數據與虛擬實境都是如此。大量創業者拿著槌子找釘子,用手上僅有的技術嘗試解決所有問題。

而當每個新概念出現時,都會出現大量嘗試性的產品。就像在行動時代,所有東西都被做成 app,而最後真正留存的不過少數幾個。最終人工智慧也會找出最適合解決的問題,Boomerang 的這產品只是探路先鋒罷了。

來自總主筆戴志洋的問候

與你分享唐鳳說過的一句話,「美容是人工智慧時代少數會留下來的工作。」

封面圖片來源:Kaique Rocha

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