產品概述：對話機器人是以智能對話系統(tǒng)為核心，應用于客服/營銷/企業(yè)信息服務等多方場景的產品。對話機器人以文本、語音和多模態(tài)的產品形式，輔助或替代人工對話，賦能對話全流程以實現降本增效。

　　行業(yè)分析：對話機器人賽道從2015年開始快速升溫，在2018年融資事件數量達到峰值，而后進入平穩(wěn)發(fā)展階段。2020年對話機器人行業(yè)市場規(guī)模為27.1億元，預計在2025年將達到98.5億元。從行業(yè)競爭格局來看，參與企業(yè)類型豐富，廠商以語音能力、語義能力、平臺能力、標準化產品、垂類場景的策略切入市場，在發(fā)展中策略又趨于融合。

　　應用領域：本報告將對話機器人的下游行業(yè)劃分為金融、運營商、互聯網、政務和其他（以企業(yè)信息服務為主）五大子行業(yè)，其中金融行業(yè)是對話機器人應用規(guī)模最大的領域。另外，艾瑞在本篇報告中給出選型指導，需求企業(yè)可從交付經驗、產品性能、產品指標、產品迭代及產品價格五個維度考量評估對話機器人廠商及產品。

　　發(fā)展洞察：從供給側視角來看，追求規(guī)模化定制能力、AI技術突破和新業(yè)務增長點是目前行業(yè)內對話機器人廠商核心追求的三大商業(yè)目標；從需求側視角來看，企業(yè)自研動因明顯，但在開發(fā)過程或遇阻礙；從人工智能產業(yè)發(fā)展視角來看，數據安全、數據隱私問題需AI廠商重點關注。

　　智能對話系統(tǒng)是可通過語音識別、自然語言理解、機器學習等人工智能技術，使機器理解人類語言并與人類進行有效溝通，進而根據對人類語言中的意圖進行理解并執(zhí)行相應任務或做出回答的系統(tǒng)。本報告研究范疇聚焦于智能對話系統(tǒng)在對話機器人chatbot的產品應用，集中研究對話機器人chatbot的核心技術、產品研發(fā)流程、產品應用場景、市場規(guī)模及競爭格局、客戶選型要素、市場發(fā)展態(tài)勢等，為讀者帶來行業(yè)認知與行業(yè)思考。

　　對話機器人產品形式

　　文本機器人是對話機器人最初的產品形態(tài)，應用于在線客服領域，輔助或替代人工進行多接入渠道的在線接待；而后結合智能語音技術，對話機器人孵化出語音機器人產品形式，輔助替代真人接聽和撥打電話；多模態(tài)數字人則是繼語音機器人之后的再一次產品形式升級。在文字和語音基礎上，融合計算機視覺和多模態(tài)模型等技術，加入虛擬人形態(tài)，使人與機器的交互更加自然真實。

　　在多渠道接入客戶需求后，對話機器人會通過智能調度進行優(yōu)化派單。對于簡單問題，在理解客戶意圖后，對話機器人可通過知識庫實現答案匹配并輸出檢索答案，替代人工對話以減輕人力客服壓力；對于仍需要人工解決的復雜個性化問題，對話機器人可幫助人工客服自動記錄客戶問題，智能填入工單，提供話術推薦、關鍵信息檢索等坐席輔助功能。另外，對話機器人可進行運營數據的監(jiān)控分析與對話流程的智能質檢，為服務的量化管理提供支撐。

　　受益于人工智能的技術突破和產品落地，對話機器人賽道從2015年開始快速升溫，在2018年融資事件數量達到峰值，單年融資事件達53起，而后進入平穩(wěn)發(fā)展階段，年融資事件數量在30起左右。從投融資輪次來看，早期企業(yè)投融資事件（B輪及以前）最為活躍，共計146起，占比高達72.6%。基于對話機器人賽道的多年累積發(fā)展，現已逐步跑出在語音語義等各細分領域見長的成熟企業(yè)。

　　對話機器人可精準解決人工服務現存痛點:1）人力工作時長有限，對話機器人可設置24小時在線，不間斷地進行客服應答及業(yè)務處理。人工渠道運營管理難度大，而對話機器人可實現全渠道接入，支持同一知識庫對接，無需在多個接入渠道中來回切換；2）用戶咨詢量波動在高峰時期人力不足會導致服務體驗波動，對話機器人可快速解決重復性問題，并根據業(yè)務流程，引導用戶理清復雜、模糊問題，給予用戶直接清晰的問題回復；3）數據留存量低且價值難以被有效利用，對話機器人可對語音文本對話數據進行智能分析與質檢，幫助企業(yè)深度挖掘數據價值。

　　在對話機器人“擬人化”的實現中，機器學習是現階段實現人工智能的主要手段。深度學習是機器學習的分支，是基于建立和模擬人腦進行分析的特殊機器學習模式，在2012年進入研究的爆發(fā)期。相對于傳統(tǒng)機器學習以數據為經驗來驅動計算機模擬人類的經驗決策行為不同，深度學習通過模擬人類的神經元結構來達成數據的處理和結果產出，能處理更為復雜的各類數據進行決策。如今深度學習以自動提取特征、神經網絡結構、端到端學習等優(yōu)勢，成為當下最熱門的算法架構。

　　對話機器人行業(yè)基礎數據服務主要涉及語音識別數據、語音合成數據與自然語言理解數據的采集與標注，應用于方言及外語種識別、多輪問答等場景。目前，對話機器人廠商在上下文理解、多輪對話、情緒識別、模糊語義識別、意圖判斷、多語種識別等方面研發(fā)訴求強，從而對跨語言語音識別、語音合成算法能力和語義理解的復合數據標注等技術趨勢已產生強烈需求。

　　對話機器人行業(yè)在2019年市場規(guī)模為14.0億元，2020年市場規(guī)模為27.1億元，預計在2025年將達到98.5億元。從增長曲線來看，對話機器人行業(yè)的市場規(guī)模在近幾年會有較快增長，在達到一定體量后步入穩(wěn)定增長，2019-2025年CAGR=39%。

　　為提高項目開發(fā)效率，對話機器人廠商在沉淀足夠項目經驗、業(yè)務邏輯與AI技術后可通過搭建對話機器人工廠以加強規(guī)�；�定制能力、減輕產品方案的定制壓力。在對話機器人工廠，客戶可基于自身產品需求，通過零/低代碼可視化操作，快速自主搭建對話機器人產品，并在后續(xù)運維中實現數據與知識庫的自我優(yōu)化完善。從供給側來說，對話機器人工廠可極大減少廠商的定制開發(fā)成本與后續(xù)運維投入；從需求側來說，客戶可基于需求特點與業(yè)務邏輯自主搭建，使產品更貼合自身想法。因此，對話機器人工廠可從供需兩側優(yōu)化產品流程，為目前對話機器人廠商的主要選擇策略。

　　情感作為信息交互的重要通道，成為對話機器人廠商拉高產品價值的落腳點。因其不同種族年齡性別的表達特異性、高質量樣本數據需求性、情感標注主觀性的特點在對話機器人領域中高筑應用門檻。如今情感智能仍處于發(fā)展初期階段，當前的對話機器人可理解和應對“有限”的情感，以多層語義分析為主。未來將進一步整合來自視覺、語音等多模態(tài)信息，利用上下文理解與數據經驗積累，充分理解、記憶、預測和應對客戶的情緒。而在達到情感應用、情感表達等“真正擬人化”的情緒交互方面仍然有待發(fā)展。

　　順應人工智能、5G、虛擬現實等新技術融合發(fā)展的浪潮，對話機器人可融合語義、語音、視覺等多種AI技術升級為多模態(tài)數字人。多模態(tài)數字人按照交互與否可分為內容播報型與對話交互型：內容播報型數字人多應用于AI虛擬主播、AI虛擬講解員和AI虛擬偶像領域；對話交互型多應用于客服咨詢、業(yè)務辦理及培訓招聘等場景，在原本文本和語音的產品形式下加入高度擬人化的虛擬形象，通過雙向多模態(tài)交互優(yōu)化用戶體驗。此外，對話機器人還可進一步與RPA技術結合，化身為企業(yè)數字員工，加載于人事、財務、辦公等企業(yè)內部場景，幫助企業(yè)降低成本、提高效率，可拓寬領域豐富，價值空間廣闊。

　　基于艾瑞對中游對話機器人廠商及下游企業(yè)的深度調研，在選擇對話機器人產品時，企業(yè)可基于自身需求與企業(yè)情況，從以下維度去選擇評估對話機器人廠商及其產品。

　　本報告將對話機器人產品的應用行業(yè)分為金融、運營商、互聯網、政務和其他（主要包括企業(yè)內部信息服務等應用場景）。從市場規(guī)模來看，金融行業(yè)是對話機器人產品應用落地最快的領域，2020年金融領域對話機器人市場規(guī)模達到8.66億元，占比32%；從業(yè)務增長性來看，政務領域及其他（企業(yè)數字員工）領域在2021-2025五年CAGR超過20%，對話機器人產品滲透率有望持續(xù)提升。

　　在對話機器人的解決方案中，金融領域可劃分為銀行、保險和證券三大板塊。與金融領域的AI投入分配情況相符，銀行亦為對話機器人產品應用的主要需求方，產品應用以外購為主，且降本增效明顯，未來采購趨勢總體向好；其次需求方為保險企業(yè)，對話機器人可提供智能問答、智能營銷、智能質檢、智能外呼、智能招聘、智能培訓等功能；證券業(yè)目前在對話機器人方面需求度較低，可將其用于智能問答、智能投研、用戶畫像分析等領域。

　　運營商可基于對話機器人產品升級內部客服系統(tǒng)，由淺到深可分為智能IVR導航、基于多輪對話的語音問答和回訪通知、智能營銷和整體化方案四大滲透階段。如今全國三大運營商已全部啟動內部客服系統(tǒng)的智能化改造，但目前多數省份仍處于智能IVR改造階段，在后續(xù)營銷功能和整體化方案的應用上還有待進一步發(fā)展。基于運營商采購集成龐雜、底層架構林立和體制受限等問題，即使擁有資金支持和研究院技術背景，運營商在自研產品的發(fā)展道路上仍然阻礙重重，目前運營商更傾向采購外部企業(yè)產品。另外，作為數字化轉型基石，運營商也會基于自身龐大銷售網絡作為渠道方集成眾多廠商合作賦能，為政企客戶提供對話機器人產品解決方案。

　　對話機器人可基于大數據分析、用戶畫像、智能推薦等功能生成營銷話術，實現個性化推薦與精準營銷，提升咨詢留聯、鏈接點擊、產品下單等轉化率，并持續(xù)做好后期營銷、提升產品復購頻率。從行業(yè)角度來看，電商、教育和醫(yī)療為該領域下的高頻應用行業(yè)：電商行業(yè)存在海量客服咨詢與營銷推廣需求，目前已完成對話機器人產品應用的大量滲透；在教育行業(yè)的線上化和競爭白熱化的背景下，教培機構需要對話機器人產品對線上數據做轉換，實現品牌營銷、拓客獲客與業(yè)務增長。但在2021年廣告法和大環(huán)境調整的背景下，教培機構的需求強度與資金投放或會有所減弱；在醫(yī)療行業(yè)，基于民營醫(yī)院和醫(yī)美機構對廣告投放及營銷獲客的需求，對話機器人的需求使用在該領域也日趨旺盛。

　　受熱線整合和新冠疫情雙重推力，政務熱線價值空間不斷拉高。對話機器人可在政務熱線流程中提供智能IVR導航、智能問答、智能外呼、坐席輔助、智能工單、運營管理等功能。在政務熱線外，對話機器人在政務線上化、數字化、智能化的泛政務領域也有廣闊滲透空間，需從需求側梳理政務邏輯，供需雙方從實踐角度共同挖掘探索對話機器人的產品流程，在政務熱線智能化的基礎上實現一網通辦智能化、政務辦公智能化和政務監(jiān)管智能化。

　　在企業(yè)內部，財務部、人事部、IT部等職能部門每日需處理大量重復、規(guī)則性的工作流程，對話機器人產品結合AI與RPA（機器人流程自動化）技術，貼合企業(yè)內部業(yè)務需求，重塑優(yōu)化企業(yè)內部流程，可有效提升員工辦公效率，降低企業(yè)運營成本。

　　從供給側來看，艾瑞認為：追求規(guī)�；�定制能力、AI技術突破和新業(yè)務增長點是目前行業(yè)內對話機器人廠商核心追求的三大商業(yè)目標。

　　從需求側來看，大型企業(yè)對于對話機器人產品的自研趨勢明顯�，F階段，大型企業(yè)在自建AI應用時普遍會在底層架構或模型開發(fā)等環(huán)節(jié)遇到阻礙；再加上部分企業(yè)或對AI項目的開發(fā)經驗較薄弱，最終使產品的自研進度和使用效果不及預期�；�于成本效益及需求實現等考量，目前部分嘗試自研企業(yè)或會轉回外部采購模式。未來，隨著企業(yè)智能化轉型的逐步成熟及人工智能產業(yè)應用開發(fā)、算力、數據服務等基礎層資源的逐步完善，企業(yè)AI自研能力將得到有效提升。產業(yè)化發(fā)展表現領先的對話機器人產品或成為企業(yè)人工智能自研的首要試驗田。