小探跟熱點一向慢半拍，
今天第一次使用“UC震驚體”，
不吹不黑，
力薦這個項目，
下面進入正題。
在很多不懂科技的人心裡， 人工智慧也許都是這樣的……
小探相信， 密探的忠實粉們、博學多識的你們肯定不會有這種錯覺！不過， 如今的科技發展一日千里， 我們絕對不能高估它， 也不能低估了它！
今天小探就給大家介紹一個技術背景超級強大、還有頂尖投資公司背書的初創公司， 從事人工智慧領域的Nitrio。 跑的比誰都快的小探獨家採訪到了它的聯合創始人Alex Mihlin。
大牛創始人
Alex在研究生期間讀的是斯坦福大學和以色列理工學院（Technion – Israel Institute of Technology）的合作項目。 以色列理工學院？這個名字可能很多人還不熟悉。 作為以色列最古老的大學， 它的科技、環境、工程等許多學科都在世界上名列前茅， 教師中還有3位元曾經獲得諾貝爾化學獎。 我們來感受一下這所學院的畫風！
Alex在讀書期間， 曾經在以色列國防部工作過6年， 研究如何用人工智慧技術在癌症早期判斷具體的發病點。 在目前的科技條件下， 雖然醫生能夠通過掃描發現病人體內的癌症徵兆， 但掃描出的2D影像卻不能判斷三維的人體中發病點究竟在哪裡。 聽起來， 這項正在研發中的新技術， 又是一個一旦成功就有可能改變世界、造福人類的頂尖科技呀！
Alex與Nitrio的Logo合影（矽谷密探拍攝）
豐富的經驗使Alex成長為人工智慧領域的專家。 在他回到斯坦福攻讀博士期間， 他與實驗室的同事開始探索， 自己掌握的技術可能用在何處？
Alex發現人工智慧在市場行銷方面正發揮著巨大的作用， 2B的公司有針對市場分析、廣告投放、內容生產的， 2C的公司最常見的產品就是智慧聊天機器人和智慧購物小助手！
然而“市場行銷”， 離不開市場， 也離不開行銷。 Alex發現， 真正的人工智慧技術還沒有被使用在銷售服務行業， 這是一片還未被開墾的荒地！當然， Alex所指的銷售服務行業， 只是針對線上上通過電話、郵件、即時消息進行的推銷， 那些挨家挨戶敲門推銷的活動， 人工智慧就管不了啦。
技術我家強
Alex之所以敢這麼說，還是因為掌握了比別的創業者先進許多的技術。在瞭解他的技術之前，小探先為大家簡單介紹一下銷售服務行業的概況！
傳統的銷售服務行業，有已經成型的大公司，它們既提供系統的銷售培訓課程，又能派出銷售專家實地找問題、解決問題。還有一些成功的銷售專家轉型，靠知名度和經驗找客戶，提供一對一或者一對多的服務。
電影《Glengarry Glen Ross》中銷售專家教授經典策略“Always Be Closing”
那麼，Nitrio是第一家用人工智慧技術為銷售人員服務的公司嗎？
並不是！在Nitrio之前，這個領域中就存在一些像Aviso這樣的公司，來幫助銷售公司提高業績。
Aviso用人工智慧和機器學習來檢測每季度銷售資料的變化，比如，2017年的第一季度某公司的銷售目標是多少，在頭20天已經完成了多少，照這個比率將超額多少完成任務。針對有長期合作的客戶，Aviso能夠根據歷史資料，預測該客戶可能提供的購買價格，幫助判斷銷售人員達成的交易是盈是虧。如果一個客戶最近表現不活躍，Aviso會給銷售人員發送提醒，讓他們在這個客戶身上多花點功夫。它還會記錄每個銷售員的業績，讓團隊領導知道誰幹得好，誰應該再接受培訓。
（Aviso的季度銷售額預測頁面）
所有這些功能，在Alex看來，並不夠智慧……他是這麼說的，那些公司研究的都是資料，而我們研究的是人！
根據Alex的介紹，Nitrio採用的技術名叫Probabilistic Semantic Graph (TM) Technology，這個技術完全由Alex發明，屬於自然語言處理，也就是人工智慧和語言學領域的分支學科。簡單的來說，它能達到的效果就是讓機器理解人說話的意思。
為什麼機器看不懂人說的話呢？
大家都知道，人的語言是複雜的。我們有同義異詞和同詞異議。也就是，即使我們想表達同一個意思，也不一定會用同樣的詞；即使我們用了同樣的詞，它有可能是動詞、名詞或者形容詞，也不一定表達著同一個意思。
沒錯！研究起語言來，連簡單的話都變成繞口令啦！除了上面提到的，連詞成句時還存在語法的變化，我們平時的說話習慣也不一樣，這些都是阻止機器理解我們的原因。
最直接的一個例子是指示詞的運用。我們有的時候會說：“啊！這個好好玩！”這種句子只有在特定的語境中才有含義，機器碰到這種情況，就“一頭霧水”了。
Alex說，他們的人工智慧平臺可以解決上面提到的問題。即使是指示詞，只要說話人曾經在上下文中提過，他們的機器就能識別。
基於這個技術，Alex表示他們的平臺可以通過分析客戶和銷售人員的對話——不管是郵件、電話還是即時消息——提取他們交流中討論的話題，再結合銷售人員與顧客的成交或者失敗記錄，進而得出某個話題會對銷售造成有利或者有害的影響，給銷售人員具體的行為指導。
舉兩個簡單的例子！如果一個客戶猶豫不決，銷售員們常常會給他們提供一些特殊的折扣，比如買10台遊戲機打85折等，這種情況下，如果Alex的人工智慧平臺發現客戶仍然會說“價格貴”，那它就能總結出“這個折扣並不利於交易的成功”，商家就知道應該調整單價或者給客戶打更大的折扣了。
當然，一個交易完成與否不僅僅是一個話題能夠決定的。Alex說，每當一個內容重複出現一次以上，就會成為一個資料顯示在系統裡。在一次銷售中，機器能提取多個話題，並將它們與銷售結果掛鉤，形成A-1, B-1, C-1……這樣的連結。隨著這些連結的增加，通過在上百萬個資料之間進行對比，就能得出相當可信的結果——什麼能促進交易的成功，而什麼不能。
作為後臺人員，Alex還能看到由人工智慧自動提取的話題都有什麼。一個非常有趣的現象是，有的時候，他還會在上面看到髒字！
這個事情很好玩，但，不僅僅是好玩！傳統的、人對人的銷售培訓一般分為三個部分——技巧、知識和態度。
一旦Alex描述的這種人工智慧系統成熟以後，它很有可能實現在技巧和知識上培訓銷售員，因為它能給銷售員提供具體的行為指導，比如，“避免談論某些話題能夠促進交易的成功”，這是技巧；“客戶希望得到哪些資訊”，這是知識。
但“說髒話”這事讓我們發現，原來這個系統也有可能在態度和禮節上“教導”銷售員。比如，如果銷售員說髒話，這個交易基本就完蛋了；但是，如果銷售員跟長期服務的客戶在說話時，夾雜一些沒有惡意的敏感詞，像是“shit”，並不太會影響交易結果。這些功能基本覆蓋了人對人培訓所能達到的各方面效果。
（“我已經不知道什麼是真的了！”）
傳統銷售服務公司的另一部分業務——派銷售專家到客戶公司與銷售員聊天，查看他們的郵件、電話記錄，從而找到問題、解決問題。從效率上來說，也不如能夠在遠端完成監控、分析的人工智慧系統方便。
不過，Alex自己也說，人工智慧系統並不能完全取代傳統的銷售服務。一方面是機器與人相比，不智慧的地方還有許多。另一方面，老手帶新手這種傳統，人所總結出的經驗、教訓，機器大概永遠都取代不了。
未來還需等
目前，Nitrio還是一個正處於種子輪的初創公司，在2016年底完成了3百萬美元的融資。值得一提的是，它有一些曾準確命中獨角獸或“當紅炸子雞”的頂尖投資公司背書，比如，投過Uber的Innovation Endeavors和投過DoorDash的Pear。
（Nitrio的投資方）
但可惜的是，目前Nitrio的軟體還在非公開的試運營階段。Alex說，幾家已經使用他們的軟體一年左右的客戶，回饋都比較好。但具體的實際銷售提升資料，Alex表示目前還不能公開，所以我們也不得而知。
究竟Nitrio發佈時會以什麼樣的形態出現？這個人工智慧平臺給銷售員的建議將以怎樣的形式呈現出來？
這些問題的答案，我們還需要等今年下半年，Nitrio的產品正式發佈時，才能揭曉！
技術我家強
Alex之所以敢這麼說，還是因為掌握了比別的創業者先進許多的技術。在瞭解他的技術之前，小探先為大家簡單介紹一下銷售服務行業的概況！
傳統的銷售服務行業，有已經成型的大公司，它們既提供系統的銷售培訓課程，又能派出銷售專家實地找問題、解決問題。還有一些成功的銷售專家轉型，靠知名度和經驗找客戶，提供一對一或者一對多的服務。
電影《Glengarry Glen Ross》中銷售專家教授經典策略“Always Be Closing”
那麼，Nitrio是第一家用人工智慧技術為銷售人員服務的公司嗎？
並不是！在Nitrio之前，這個領域中就存在一些像Aviso這樣的公司，來幫助銷售公司提高業績。
Aviso用人工智慧和機器學習來檢測每季度銷售資料的變化，比如，2017年的第一季度某公司的銷售目標是多少，在頭20天已經完成了多少，照這個比率將超額多少完成任務。針對有長期合作的客戶，Aviso能夠根據歷史資料，預測該客戶可能提供的購買價格，幫助判斷銷售人員達成的交易是盈是虧。如果一個客戶最近表現不活躍，Aviso會給銷售人員發送提醒，讓他們在這個客戶身上多花點功夫。它還會記錄每個銷售員的業績，讓團隊領導知道誰幹得好，誰應該再接受培訓。
（Aviso的季度銷售額預測頁面）
所有這些功能，在Alex看來，並不夠智慧……他是這麼說的，那些公司研究的都是資料，而我們研究的是人！
根據Alex的介紹，Nitrio採用的技術名叫Probabilistic Semantic Graph (TM) Technology，這個技術完全由Alex發明，屬於自然語言處理，也就是人工智慧和語言學領域的分支學科。簡單的來說，它能達到的效果就是讓機器理解人說話的意思。
為什麼機器看不懂人說的話呢？
大家都知道，人的語言是複雜的。我們有同義異詞和同詞異議。也就是，即使我們想表達同一個意思，也不一定會用同樣的詞；即使我們用了同樣的詞，它有可能是動詞、名詞或者形容詞，也不一定表達著同一個意思。
沒錯！研究起語言來，連簡單的話都變成繞口令啦！除了上面提到的，連詞成句時還存在語法的變化，我們平時的說話習慣也不一樣，這些都是阻止機器理解我們的原因。
最直接的一個例子是指示詞的運用。我們有的時候會說：“啊！這個好好玩！”這種句子只有在特定的語境中才有含義，機器碰到這種情況，就“一頭霧水”了。
Alex說，他們的人工智慧平臺可以解決上面提到的問題。即使是指示詞，只要說話人曾經在上下文中提過，他們的機器就能識別。
基於這個技術，Alex表示他們的平臺可以通過分析客戶和銷售人員的對話——不管是郵件、電話還是即時消息——提取他們交流中討論的話題，再結合銷售人員與顧客的成交或者失敗記錄，進而得出某個話題會對銷售造成有利或者有害的影響，給銷售人員具體的行為指導。
舉兩個簡單的例子！如果一個客戶猶豫不決，銷售員們常常會給他們提供一些特殊的折扣，比如買10台遊戲機打85折等，這種情況下，如果Alex的人工智慧平臺發現客戶仍然會說“價格貴”，那它就能總結出“這個折扣並不利於交易的成功”，商家就知道應該調整單價或者給客戶打更大的折扣了。
當然，一個交易完成與否不僅僅是一個話題能夠決定的。Alex說，每當一個內容重複出現一次以上，就會成為一個資料顯示在系統裡。在一次銷售中，機器能提取多個話題，並將它們與銷售結果掛鉤，形成A-1, B-1, C-1……這樣的連結。隨著這些連結的增加，通過在上百萬個資料之間進行對比，就能得出相當可信的結果——什麼能促進交易的成功，而什麼不能。
作為後臺人員，Alex還能看到由人工智慧自動提取的話題都有什麼。一個非常有趣的現象是，有的時候，他還會在上面看到髒字！
這個事情很好玩，但，不僅僅是好玩！傳統的、人對人的銷售培訓一般分為三個部分——技巧、知識和態度。
一旦Alex描述的這種人工智慧系統成熟以後，它很有可能實現在技巧和知識上培訓銷售員，因為它能給銷售員提供具體的行為指導，比如，“避免談論某些話題能夠促進交易的成功”，這是技巧；“客戶希望得到哪些資訊”，這是知識。
但“說髒話”這事讓我們發現，原來這個系統也有可能在態度和禮節上“教導”銷售員。比如，如果銷售員說髒話，這個交易基本就完蛋了；但是，如果銷售員跟長期服務的客戶在說話時，夾雜一些沒有惡意的敏感詞，像是“shit”，並不太會影響交易結果。這些功能基本覆蓋了人對人培訓所能達到的各方面效果。
（“我已經不知道什麼是真的了！”）
傳統銷售服務公司的另一部分業務——派銷售專家到客戶公司與銷售員聊天，查看他們的郵件、電話記錄，從而找到問題、解決問題。從效率上來說，也不如能夠在遠端完成監控、分析的人工智慧系統方便。
不過，Alex自己也說，人工智慧系統並不能完全取代傳統的銷售服務。一方面是機器與人相比，不智慧的地方還有許多。另一方面，老手帶新手這種傳統，人所總結出的經驗、教訓，機器大概永遠都取代不了。
未來還需等
目前，Nitrio還是一個正處於種子輪的初創公司，在2016年底完成了3百萬美元的融資。值得一提的是，它有一些曾準確命中獨角獸或“當紅炸子雞”的頂尖投資公司背書，比如，投過Uber的Innovation Endeavors和投過DoorDash的Pear。
（Nitrio的投資方）
但可惜的是，目前Nitrio的軟體還在非公開的試運營階段。Alex說，幾家已經使用他們的軟體一年左右的客戶，回饋都比較好。但具體的實際銷售提升資料，Alex表示目前還不能公開，所以我們也不得而知。
究竟Nitrio發佈時會以什麼樣的形態出現？這個人工智慧平臺給銷售員的建議將以怎樣的形式呈現出來？
這些問題的答案，我們還需要等今年下半年，Nitrio的產品正式發佈時，才能揭曉！