从概念上看看聊天机器人的商业模式

2016年聊天机器人相关创业和新闻层出不穷。学术支撑和商业模式都有哪些可行域呢？

由于近些年来，深度学习的发展给自然语言理解和自然语言生成提供了新方法和新技术, 但依然离人类的语言理解和表达能力有质的差距。代表性的工作是微软的Tay机器人，可惜上线学习后，很快就被网友教坏了。但是学术上为特定任务的聊天机器人提供了很多框架，包括基于生成模型，基于增强学习，基于模板，基于检索的方法。

商业应用上，希望聊天机器人能够理解人的需求，提供语言交互，完成一定任务。
开放域的任务，要求聊天机器人像人一样无所不知，属于强人工智能，目前学术理论还远达不到这些水平。在自然语言理解和生成外，还有记忆、推理等需要学术支持。

封闭域的任务，要求聊天机器人完成一个特定的任务，如智能投资顾问、餐馆订餐机器人。这些方面的机器人已基本具备理论支持。
那么封闭域上的聊天机器人，在商业落地上又有什么比较好的模式呢？
信息产业里模式一般分为针对企业端(ToB), 针对消费者端(ToC)。
ToB型一般需要根据公司业务定制任务，收集数据，比较难快速成长。
ToC型，即向大众消费者提供服务，具有大面积的受众，潜力较大。同时，如果现有ToC的消费者产品，再搭载聊天机器人会有事半功倍的效果。例如，蚂蚁金服在支付宝里搭载语音助手，后续可能还有智能投资顾问。微软在Office软件里搭载聊天机器人，也有提升用户体验的效果。当然也可以革新一些垂直领域的app, 做出耳目一新的产品。