某物流行业龙头企业上一代企业服务机器人语义理解能力差、拦截率低、无中控平台，不仅没能达到智能服务的理想效果，而且人力运维成本巨大。为了改善这一情况，该物流巨头与竹间智能合作，短短的10天时间，竹间智能项目团队体现了超强的AI作战能力，以Bot Factory™一站式的情感交互人工智能平台，结合Gemini (Knowledge Factory) 知识工程平台，自动构建通用及行业知识图谱，快速积累物流行业知识库，结合自然语言理解、多轮对话，搭建能够提供精准智能服务的企业问答服务机器人。

机器人上线后恰逢双11，期间，该物流龙头企业的服务机器人平均日会话量高达70万，最高当日会话量83万。按人工坐席接待一位客户平均用时2分钟，每天服务200位客户计算，需要至少3500位人工坐席才能保证服务质量。

而竹间智能助其打造的企业问答服务机器人一夫当关，独自“一人”就解决了95%的问题，且语义理解能力和拦截率都显著提升，转人工次数明显下降。服务信息覆盖用户服务、平台、合作加盟、市场活动、运营保障、增值服务等10多个业务域，支持App、支付宝、微信小程序等多渠道接入，为快递行业的速度奇迹再添新动力。

01质量！行业知识全覆盖的知识图谱

在应用对话机器人的智能交互场景中，企业出于降本增效的考量，常常关注两个问题：机器人是否可以替代人工解答问题？机器人的问答是否够好够智能？「能否回答问题」由机器人知识范围决定，而「问题回答的是否够智能」由机器人掌握的知识质量决定。

上层应用是否够智能？先看看知识库和知识图谱的质量。未来企业的价值取决于其拥有的知识资产，而作为认知智能的重要技术，知识图谱的质量决定了知识应用的效果。

就拿物流场景来说，物流企业的用户经常会咨询“托寄物”的相关问题，例如：“西瓜可以寄吗?”如果遇到“听不懂人话”的机器人，只能理解用户在咨询寄件的相关问题，常常推送一个通用规则卡片，草草了事，并没有直接解决用户对于西瓜这一具体物品的咨询。用户可能会对此答案不满意，进而要求转人工服务或者直接退出对话。

机器人不能提供令人满意的咨询服务，是由于在他的知识系统内缺少关于“西瓜”的常识和知识，在传统的语义匹配架构的问答系统中，需要配置大量相似问，反复训练后模型才能给予正确解答，这种依靠大规模数据标注的方法不仅耗费人力，而且管理零散、无法统一。

而竹间Gemini的智能知识库中已具备与行业相关的先验知识，以此为基础搭建智能问答机器人，就能够对西瓜这一实体进行准确识别，并通过它的从属关系，“西瓜”→“水果”→“生鲜”，将其判别为生鲜类商品，再匹配物流行业知识中具体生鲜类产品的托寄规则及政策，结合多轮及任务逻辑，可以直接生成针对西瓜的准确规则回复，并进一步处理后续服务要求。

竹间Gemini知识工程平台涵盖通用性及行业知识的知识图谱，以此为支撑形成的语义网络，能够处理更复杂的语境，使得上层应用服务机器人更流畅、更智能，实现精细深度的语义理解及流程自动化。

02速度！自动化AI平台产品能力

保证AI项目迅速落地的关键是竹间智能研发的低代码、可快速二次开发的自动化AI平台产品。

竹间Gemini知识工程平台能够将企业已有各式文档、FAQ、业务规范流程……不论是结构化、半结构化、还是非结构化数据，统一进行知识建模、抽取、融合、存储，自动构建可视化知识图谱，清晰展示数据、知识间的关系，集知识采编、管理、搜索为一体，形成能够支撑智能应用的行业知识库。

再加上竹间智能的Bot Factory™一站式企业级的情感交互人工智能平台，通过预置的模型算法、预训练意图，快速搭建业务场景机器人。例如在与该物流巨头的合作中，通过平台进行机器人对话、数据的分析，定位过往机器人高频转人工的问题，提出解决方法，通过对客户业务的梳理搭建了时效查询、转寄退回、理赔场景、快件催派等多个业务多轮场景，上线后转人工比例大幅下降。

03效率！企业级知识库，知识的统一管理

竹间Gemini知识库是企业级的知识管理平台，在统一平台内进行知识的共享与管理，项目文档、业务场景中产生的新知识、用户画像……知识不断更新、自动集中汇集在Gemini智能知识库中，避免了各部门分散管理知识的隐患，并且可以统一对接到各个业务场景机器人进行对外客户服务，同时也为企业内部员工提供知识搜索等应用，缩短知识获取的时间，提升效率。

统一的知识库结合中控平台，具备机器人进线流量分发功能，可实现分渠道、按比例灰度上线任务场景，有效控制风险；还可线上对比不同任务场景机器人、不同任务场景流程版本的服务效果，通过对真实对话数据进行分析，找到服务差异点，从而有针对性地提升用户体验。