在商业场景下，自然语言处理如何联动决策智能共同发展？

在刘杰看来，如何将企业价值拆解为人的价值，再抽象为“沟通”技术，分为四步：理解、共情、表达、策略。落地到具体的产品中，即四种技能：更理解人、懂得共情、更人性化的表达、懂得说话策略。
在前不久容联云举办的「AI有心决策有智」的AI商业大会上，AI科技评论对话到容联云AI科学院院长刘杰，讨论了认知智能与沟通技术的演进，以及在商业场景下，自然语言处理如何联动决策智能共同发展。
在营销服务的沟通场景下，Al策略是否只有唯一解?
刘杰说到，真正高效的人工智能沟通价值在于高效理解用户需求，为用户解决问题、创造企业价值。但说起与人打交道，AI要更像人。
八年来，容联云不断坚持以"科技提升沟通体验"，围绕自然语言理解和自然语言处理的AI，落地以语言智能为内核的产品和技术。
而AI是否能够辅助人类的沟通或担当起沟通的角色和任务，在现如今的商业场景下，被赋予更高的要求。
AI有「心」，才能听懂人心。「AI有心，决策有智」，成为此次容联云大会的主题，也成为现阶段容联云的技术基因。

刘杰对AI有心的技术出发点有着深切的思考，他特别援引一位某银行第一批客服管理者的话，“每个人或许与我们只有一面之缘，但作为客服，永远不知道他和你沟通的背后，经历着什么，背负着什么。唯有包容与理解，你才会在这一刻真正站在对方的角度，去解决他那些未说出口的需求和困难。在关键时刻帮助了他，他会记得这个企业的好。而这正是客服在沟通中最大的价值。”
有心才有智，从自然语言处理走向智能决策，“容联云要从企业视角再度突破。”
一、四有“心”人容联云做AI，从AI“大脑”入手，希望“解决用户需求问题”，而非“解决用户文字上问的问题”。
在刘杰看来，如何将企业价值拆解为人的价值，再抽象为“沟通”技术，分为四步：理解、共情、表达、策略。
团队研究面向NLP方向，推出阅读理解和情感判别领域论文，《Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction》（情感三元组抽取的双向机器阅读理解），并收录在第35届AAAI人工智能大会中，后续将落地到容联云智能产品线中。
具体来说，Aspect emotion triplet extraction (ASTE)是细粒度意见挖掘中的一项新兴任务，旨在从评论句中识别意见、理解情绪、分析情绪。由于ASTE由多个子任务组成，包括意见实体抽取、关系检测和情感分类，并捕捉它们之间的关联。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.07665.pdf
意见三元组与对话展示
落地到产品线中，即四种技能：
更理解人：CDP+面向多元谓词逻辑的精细化实体关系抽取方法，融合知识图谱，解决“通过客户的一两句话可迅速感知客户的状态和需求”这一客服最大的挑战。
懂得共情：针对语言数据含有细粒度情感要素，提出双向阅读理解框架+面向多尺度知识结构的自适应表征学习方法，让客服可理解用户对不同“事情/事物”的态度，判断用户未说出口的隐藏意图。
更人性化的表达：让智能客服具有流利表达的基础上不止于描述性的表达，更是始于解决用户的需求和问题。
懂得说话策略：好的对话策略能够让对话参与方更顺畅的达成预期目标。对话策略是话语表达的更高层的结构化运用，根据用户的上下文语义，选择最适配企业经营价值和用户需求的话语逻辑来服务不同场景，比如劝说、协商等。