20220322-艾瑞股份-中国对话式AI行业发展白皮书_探本溯源_延伸交互边界_56页_3mb

中国对话式AI行业发展白皮书总结

核心内容

本报告分析了中国对话式AI行业的现状、发展进程、产品效能、技术难点及未来趋势，旨在为行业参与者和机构投资者提供全面的行业洞察。

主要观点

• 对话式AI产品定位为“实现替代与辅助人工对话的共生，以达到最优人机协作”，主要服务于客户触达、营销运营、窗口服务、远程办事/作业和人机对话交互等场景。
• 对话式AI已成为人工智能产业落地的先行环节，其商业价值逐步被市场认可。
• 对话式AI产品已进入拟人智能化与深层价值挖掘阶段，主要应用于客服、营销、泛交互等领域。
• 企业可从降本增效角度评估对话式AI产品的采购或续约决策，重点关注案例交付经验、产品性能、产品成熟度、产品完整度和产品价格五大维度。
• 对话式AI的AI技术底座由智能语音、自然语言理解与知识工程构成，其中语音识别准确率是关键。
• 对话洞察已成为企业收集用户画像、行为偏好等信息的合规高效方式，助力服务优化与业务增长。
• 未来，对话式AI厂商将重点发力半标场景的营销与决策赋能，同时需关注数字人产品的发展，以提升服务体验与内容生产效率。

关键信息

市场规模与增长

• 2021年，对话式AI市场规模为45亿元，带动规模126亿元。
• 预计2026年，市场规模将达到108亿元，带动规模超385亿元。
• 金融、互联网、运营商、政务等是主要应用领域，其中金融与互联网为增长最快领域，预计2026年分别达到30亿元与27亿元。

厂商矩阵与市场分布

• 国内主要对话式AI厂商包括阿里云、百度智能云、竹间智能、科大讯飞、追一科技、思必驰、京东、沃丰科技、容联七陌、智齿科技、百应科技、一知智能和晓多科技。
• 从产品功能性与需求覆盖度角度，厂商分布在创新象限、先导象限与领军象限。
• 金融行业占比最高，为54.4%，其次是医疗、政务、零售和教育。

技术底座与难点

• 对话式AI产品依赖智能语音、自然语言理解和知识工程三大核心技术。
• 智能语音技术包括语音识别（ASR）与语音合成（TTS），其中ASR准确率是关键。
• 自然语言理解（NLU）中意图识别已相对成熟，但情绪理解仍是难点。
• 知识工程从早期FAQ技术发展到深度学习FAQ、表格知识库、知识图谱等，需评估投入产出。

应用场景与产品迭代

• 对话式AI产品应用从客服向营销和泛交互场景扩展，助力服务营销一体化。
• 金融与互联网领域在产品迭代上走在前列，而运营商与政务领域逐步跟进。
• 传统企业仍处于产品匹配阶段，需从替代人力、服务质量优化、营销决策赋能等角度评估产品价值。

商业模式与未来趋势

• 对话式AI产品主要采用公有云与私有化部署两种模式，大厂尝试“公有云+私有化”融合模式。
• 未来，营销与对话洞察将成为厂商重点发力方向，以实现从红海到蓝海的转型。
• 私域流量运营成为重要战场，对话式AI产品可帮助企业实现自动化、智能化运营，提升流量变现能力。

产品功能与效能实现

• 对话式AI产品的核心功能包括智能调度、坐席助手、对话交互与对话洞察。
• 通过智能调度与对话洞察，可优化服务流程，提升管理及决策层级。
• 对话洞察助力企业捕获业务趋势，优化运营策略，提升客户满意度。

对话式AI厂商案例

• 阿里云：提供智能客服、数字人、语音外呼等产品，覆盖多个行业，支持多语言交互。
• 百度智能云：通过UNIT开发平台提供一站式智能对话管理，覆盖金融、航空、教育等多行业。
• 竹间智能：专注于NLP技术，提供全栈式人工智能平台，助力企业智能化转型。
• 京东云：通过言犀智能客服系统，提供全生命周期服务解决方案，助力企业数智化升级。
• 沃丰科技：提供一体化客户全生命周期解决方案，涵盖客户服务、营销、销售管理等场景。

未来趋势

• 对话式AI产品将逐步从替代人工转向深度洞察与决策赋能，实现人机协作的优化。
• 数字人产品将推动服务与泛娱乐场景的拓展，提升用户体验与内容生产效率。
• 未来需关注对话式AI在私域流量运营、数字人定制化、用户数据合规采集等方面的挑战与机遇，推动行业良性发展。