乾貨 | AI 產品經理的成長之路（ChatBot 方向）

本文作者：鄭俊成，北京智能一點科技有限公司 COO，產品負責人，北京郵電大學碩士，連續創業者。

近幾年，人工智慧在投資圈、創業圈甚至是全社會都成了熱詞，那麼提起人工智慧，一定會想到機器學習、深度學習、自然語言處理等等名詞，同時也會想到這些技術背後的人才—演算法工程師，因此這兩年演算法工程師成為了人才市場上的香餑餑，已經到了一員難求的境地。

但是在 AI 技術的落地過程中，我們發現另一角色也異常重要，那就是 AI 的產品經理，由於 AI 的範圍很廣，本文所提的 AI 產品經理，更多是指對話機器人這個範疇，我們試圖從實際應用的角度，來探討 AI時代的產品經理應該具備什麼樣的能力。

一、什麼是對話機器人

維基百科的定義：對話機器人（Chatterbot）是經由對話或文字進行交談的計算機程序，能夠模擬人類對話。

在實際應用應用場景中，對話機器人主要分為兩類。一類是開放域的對話機器人，主要應用場景是閑聊機器人，典型代表是微軟的小冰機器人；另一類是封閉域的對話機器人，更多是在各行各業的應用，智能客服就是典型代表，也有最新的應用，比如：智能一點公司提出的智能導購。

本文主要對封閉領域的對話機器人進行分析和探討。

1.問答式機器人（QA BOT）與任務式機器人（TASK BOT）

封閉域的對話機器人實現的方案主要是兩類，分別是問答式和任務式。問答式機器人大多數採用檢索方式，既然是檢索，就需要有 FAQ 問答庫，而且需要有龐大的問答庫才能支撐用戶的不同問法。

大致的原理與搜索引擎非常類似，首先會將 FAQ 問答庫進行存儲索引，當用戶新的 Query 過來時，將用戶的問題與索引中的問題進行語義相似度的計算，然後將最相似的問題答案回復給用戶，從而完成了一次交互。

對於任務型機器人，在智能化程度上向前邁了一大步，在技術實現上是與問答式機器人有截然不同的實現方案，更多是通過對用戶意圖的識別來進行交互，同時具備多輪對話的能力。

綜合來看，問答式機器人和任務式機器人有以下三方面的區別：

（1）單輪&多輪

問答式機器人由於他的技術實現方式受限，是一種被動的方式，就是只能用戶提問，不具備反問的能力，也就不具備多輪交互的能力，任務型機器人則完全可以實現多輪交互。

（2） 靜態&動態

由於問答式機器人採取檢索的方式來實現，那對用戶的回復被索引好的，是一種靜態方式的展現，任務式機器人恰恰相反，所有的回復都是動態生成，具備理解、查詢、計算的能力

（3）知識庫

問答式機器人需要準備大量的知識庫，對於客戶會造成很大的工作量，任務式的機器人是通過意圖來實現，很多 FAQ 可以抽象為一個意圖，因此有一個較為有限集的意圖庫就能解決比較多的問題。

2.什麼是意圖

這裡所說的意圖是指用戶意圖（User Intent），也即可理解為用戶提問問題的中心思想，如果不用用戶的問題中心思想一樣，即屬於同一個意圖。

什麼快遞詢問發貨用什麼快遞早上好。我買紙尿褲寄廈門送什麼快遞？發什麼快遞問下，發什麼快遞發啥快遞發哪個快遞？到重慶你們寄什麼快遞啊快遞發哪家

那麼如果要通過 TaskBot 方式做一個行業的對話機器人，需要梳理很多這個行業的用戶意圖，由所有的用戶意圖構成了這個行業 Bot 的能力。以意圖來貫穿在整個行業 ChatBot 的設計過程中，由演算法、數據、行業知識圖譜來支撐來進行意圖以的識別以及與用戶的對話。

二、AI 產品經理具備的能力

我們在看每個行業，尤其是傳統行業對 AI 的需求是非常強烈的，大家都在想我怎麼才能用上 AI，AI 怎麼才能幫助企業提高效率、節約成本、優化我的業務，甚至幫我增加銷售額。

這個場景下，其實是需要 AI 的產品經理來對接用戶的需求，因為 AI 的產品經理清楚 AI 技術的邊界，能快速理解用戶的需求，能通過產品化的方式來解決用戶的需求。

目前專業的 AI 產品經理，更多適合在一些提供 AI 類解決方案的公司，比如像智能一點，提供 AI 導購服務的解決方案提供商，雖然對話機器人使用者多數是 C 端用戶，但是付費者更多是企業用戶，也可以理解為幫助企業用戶更好的服務他們的用戶。

不同的客戶有不同的需求，怎麼能夠支持不同客戶的需求，一定需要一個 AI 的支撐平台，這就需要平台類的產品經理，來定義這些平台。

另外一類是需要來定義和設計一個行業 ChatBot 來解決用戶的問題，我們稱之為對話設計型產品經理。

1.平台型產品經理

平台型產品經理可能面臨幾類型的用戶，TO B（客戶）、TO P（產品經理）、TO D（開發者）。

首先要具備很強的業務理解能力，同時也要有能力將不同類型用戶的需求抽象化產品功能的能力，才能更好的搭建好一些平台產品。

僅僅具備這些能力我覺得還不夠，必須要加上 AI 的能力，才能成為一個 AI 平台型產品經理，那麼具體需要哪些 AI 能力呢？我們列舉了以下一些： ChatBot 實現的原理

• 自然語言處理
• 多輪對話
• 演算法模型優化
• ChatBot 迭代優化

具備了以上的能力的產品經理，能夠清楚的掌握 AI 的邊界，更好的去設計一個平台類的產品，支撐企業的業務發展需要。

2.對話設計型產品經理

對於對話設計型產品經理，我們在實際的培養過程中發現與平台型或者傳統的產品經理的要求有些不一樣的地方，比如對語言的感覺。

由於是進行交互設計，那麼，語言的表達理解能力非常重要，因為對話設計的過程本質上是產品經理為ChatBot 賦能的過程。

同時我們覺得對話設計型產品經理還應該具備一個很重要的能力就是「生意經」，我們說無論為哪一類客戶設計對話機器人，我們本質上是希望解決最終用戶的問題，同時也是希望把更好的產品、內容、服務推薦給他們，讓他們有更好的體驗。

具備這些能力同樣我們覺得還是不夠，還是要加上 AI的能力，不僅僅要加上平台型產品經理的 AI 能力，同時還要加上一些更專業的知識。我們梳理了以下一些：

• 意圖識別、命名實體抽取的原理
• 多輪對話、實體繼承
• 知識圖譜的原理與構建
• 主動學習的方式（Active Learning）

聚類演算法（支持向量法）

分類演算法（語義相似度）

• 在線學習（Online Learning）

具備以上的能力，我們相信我們的產品經理能夠設計出能解決用戶問題、有溫度、有智慧的機器人。

最後想說，持續學習的能力決定產品經理能夠走多遠！

小編備註：

鄭俊成老師在上次「產品總監茶話會——AI重新定義未來」活動之後，將此文章投稿給PMCAFF人才投資部，是對我們產品系列活動和招聘工作的認可。

大表姐一直致力於互聯網行業的招聘服務，年底拿完年終獎想動一動的你們，快扔簡歷給我~

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