靠AI訂餐廳、快速做人臉辨識,LINE推出3大商用產品要瞄準那些行業?
2020.12.18 by 高敬原
LINE把過去的兩大AI產品線,整併為「LINE CLOVA」,台灣技術長陳鴻嘉說,2021年將與台灣在地企業合作,把LINE的AI技術應用在產品中。
攤開過去LINE的財報,在金融事業、人工智慧(AI)的策略性投資,帶給LINE不少虧損,許多對外發表的應用與技術,仍離商業落地有段距離,LINE財務長黃仁埈曾表示,這些投資都是為了2~3年後的突破做準備。
經過過去一年的努力,現在LINE終於開始要用AI賺錢了!
過去LINE的AI業務,可以分為針對企業的B2B業務「LINE BRAIN」,以及面向用戶的AI技術品牌「LINE CLOVA」,而今年(2020)LINE 台灣開發者大會(LINE TAIWAN TECHPULSE 2020)上的重要焦點,就是LINE把這兩大AI產品線,整併為「LINE CLOVA」。
更重要的是,這些AI技術不再只是概念,LINE台灣技術長陳鴻嘉表示,2021年將與台灣在地企業合作,把LINE的AI技術應用在產品中,解決使用者生活和商業上的繁瑣問題。
推出三大商用產品,LINE開始要用AI賺錢了
針對台灣市場,LINE將會發展「CLOVA Chatbot(聊天機器人)」、「CLOVA Face(臉部辨識)」、「CLOVA OCR(光學字元辨識)」三大人工智慧商用產品,並推出兩大人工智慧解決方案,分別為LINE eKYC和LINE AiCall。
上述的這些應用,背後用到了NLU(自然語言理解)、Face(臉部辨識)、OCR(光學字元辨識)、STT(語音辨識)等AI技術,事實上,無論是eKYC或是LINE AiCall,這些應用在2019年的LINE日本開發者大會上,都已經對外發布,不過礙於語言、技術等因素,還無法在台灣市場落地應用。
2020 年LINE 台灣開發者大會
LINE技術長陳鴻嘉表示,這次釋出的AI技術,本來就已經存在於LINE團隊當中,「會把技術開放出來,是因為我們發現它有效果,想提供給外部開發者,進一步推廣到台灣市場。」過去一年台灣LINE積極地跟日本總部合作,針對中文資料做蒐集、訓練與調教,才能實現商業應用。
「LINE會跟台灣的技術夥伴合作,以 LINE CLOVA 技術提高商業服務的價值,」陳鴻嘉預告,LINE接下來會推出做出不同領域的應用案例,讓 LINE CLOVA 的應用融入台灣市場,這麼做的好處是,能減輕企業自行開發的負擔,最重要的是,能提供用戶更方便的服務。
技術一:CLOVA 聊天機器人
先前CLOVA聊天機器人,因為無法支援日文以外的語言,技術遲遲無法出海,現在這個障礙終於被打破。
根據LINE統計,使用CLOVA聊天機器人(CLOVA chatbot)的服務,在全球已上線超過44個,所累積的問答資料庫達100萬筆、使用超過1億人次,累積的使用者對話保守估計約有17億之多,豐富的資料庫,讓NLU(自然語言理解)技術成為LINE在人工智慧發展的核心,
CLOVA聊天機器人的優勢在於運用LINE的亞洲市場利基,與豐富資料累積,能更精確地判讀使用者的發話意圖和對話內容,對於辨識相對困難的亞洲語言格外擅長。
不只LINE自己發展人工智慧聊天機器人,LINE也提供Chatbot builder這個平台,讓企業開發者減少耗費訓練成本,更彈性、快速地打造聰明的人工智慧聊天機器人,打造好之後,即使是LINE以外的服務或平台,也可以很容易地與其串接。
以LINE內部來說,已經運用Chatbot builder上線的服務像是LINE官方帳號內的Smart chat(AI自動回應訊息)功能,LINE客服小幫手官方帳號,以及已經完成開發的自動報帳系統,陳鴻嘉表示,CLOVA Chatbot從現在起,正式開放台灣企業夥伴合作洽談。
技術二:CLOVA 臉部辨識
「安全性跟速度,是LINE人臉辨識的主要優勢。」許多科技公司都有佈局人臉辨識技術,陳鴻嘉表示,因為LINE以亞洲作為主要市場,因此在臉部辨識技術具有一定優勢基礎。
「CLOVA Face」具備四大功能,以階段性進行辨識作業,首先透過影像做人臉偵測,接著,會讀取臉部特徵和表情做內部校正,最後,以擷取到的特徵值進行辨識和比對,進一步還可藉由臉部樣貌讀取出更細微的資訊,包含年齡、性別和當下心情。
在今年的LINE 台灣開發者大會上,就是使用「CLOVA Face」技術,在30分鐘內完成上千人次入場報到流程。LINE在去年的日本開發者大會上,首次採用自家的人臉辨識技術,完成報到入場,根據記者實測,不像蘋果的FaceID在辨識時會有需要等一下的感覺,「CLOVA Face」整體的辨識速度非常快,幾乎是人臉瞄準鏡頭的當下就完成,體驗相當好。
陳鴻嘉表示,「CLOVA Face」可用平板、智慧型手機等各種裝置,可以一次辨識多張臉部影像,目前也針對年齡識別、辨識速度進行優化,此外,應用範範圍很廣,像是有些公司就將「CLOVA Face」用在差勤系統上。
技術三:CLOVA OCR
「CLOVA OCR」是將OCR(光學字元辨識)與人工智慧技術結合,透過OCR(光學字元辨識)與資料增強法(Data Augmentation),有效提供辨識結果的準確度,並開發出不同模式的OCR產品,包含文字單元辨識極高的general OCR,以及針對特定樣式和規格的specialized OCR,和操作介面簡易且具有AI運算邏輯的OCR Builder。
其中,在Specialized OCR會主要開發台灣最多使用者需要的樣式,例如:健保卡、車票、發票和身分證,更便利大眾的日常生活;而OCR builder則提供一個介面友善的平台,透過機器深度學習達到區域辨識和文字辨識,讓技術更簡單拓展應用面。更進一步,當OCR技術結合Face(臉部辨識),即能發展出AI解決方案LINE eKYC,提供企業界以更數位的方式辨識用戶身分。
應用一:eKYC
許多公司在提供服務之前,會先要求顧客提供證件等個人資料,這個步驟稱為「認識你的客戶(Know your customer),簡稱:KYC」,目的是為了預防身份盜竊、金融詐騙、洗錢及恐怖主義融資,傳統上會要求用戶透過影印的方式提供,通常需要耗費許多時間。
未來「CLOVA Face」也能用於KYC,像是去年四月,LINE Pay在日本推出eKYC技術,用戶只需要拿著證件面對手機鏡頭,拍一張照片,文件及臉部辨識完成後,就等同完成數位化認證作業,就能使用LINE Pay轉帳。
CLOVA Face自現在起正式開放台灣企業夥伴合作洽談,純網銀LINE Bank也即將開幕營運,陳鴻嘉預告,未來也有機會將「CLOVA Face」技術,應用在純網銀的eKYC流程中。
應用二:LINE AiCall
LINE在去年的日本開發者大會上,正式宣布於日本推出AI訂位技術服務「AiCall(AI訂位技術服務)」,這是一款結合語音識別、聊天機器人和語音合成做自然語言處理(NLP),能以極為自然的方式,跟來電訂位的顧客對話。
NAVER AI部門主管都旻兌(KyoungTae Doh)曾分享,根據內部調查,即便手機網路普及,仍有高達65%民眾在訂位時會優先選擇播打電話,然而訂位過程中,因為雙方溝通不良,有很高的機率導致訂位資訊出錯;加上日本勞動力不足,有許多餐廳業者傾向縮減人力,導致電話訂位成餐廳經營的痛點之一。LINE AiCall的出現,就是希望在餐廳尖峰時段,透過AI協助消費者完成電話訂位登記。
LINE AiCall透過STT(語音辨識)和NLU(自然語言理解)兩項技術結合,擅長辨識日常隨興的對話內容和較長的語句,並且在噪音環境內的辨識能力也相當突出。
陳鴻嘉表示,LINE AiCall在日本大多使用在餐飲業訂位的情境,現在支援中文進軍台灣,同樣看好應用在餐飲業,不過要克服的技術困難仍不少,陳鴻嘉舉例,要在台灣落地應用,必須將LINE AiCall與餐廳的POS系統連結,才能做到同步確認當日訂位狀況,「現正逐步完善技術面,關注台灣餐飲市場的需求,同時徵求試行合作案例,為在台商用做準備。」
附圖:LINE 台灣技術長陳鴻嘉預告,LINE接下來會推出做出不同領域的應用案例,讓 LINE CLOVA 的應用融入台灣市場
2020 年LINE 台灣開發者大會
在今年的LINE 台灣開發者大會上,就是使用「CLOVA Face」技術,在30分鐘內完成上千人次入場報到流程。
ekyc
去年四月,LINE Pay在日本推出eKYC技術。
今年(2020)LINE 台灣開發者大會(LINE TAIWAN TECHPULSE 2020)上的重要焦點,就是LINE把過去的兩大AI產品線,整併為「 LINE CLOVA」。
LINE AiCall
陳鴻嘉表示,LINE AiCall在日本大多使用在餐飲業定位的情境,現在支援中文進軍台灣,同樣看好應用在餐飲業,不過要克服的技術困難仍不少。
高敬原攝影
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/60614/line-techpulse-2020-?fbclid=IwAR3Otjiw-cxkCjwgDOGNTGMfaV-Py07AiZ2G_nVcv9LDOgwkiKmg80CjuUw
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#天下專欄 #實踐全AI前 #先借力人機混合
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經營創業加速器的關係,過去兩年貼身觀察了數十家 AI 新創,有一個重大啟發,我覺得可以與大家分享,那就是在現階段,在絕大多數應用領域,全 AI 都尚不實際,相對的,人機混合 (Hybrid AI) 往往才是最佳解。
所謂人機混合就是讓 AI 與同仁一起協作,來解決企業的問題,提升效率、減少犯錯、降低成本。
目前我們看到的成功 AI 應用案例,包括安全監控、健身直播、線上翻譯、銷售、客服、行銷、顧客關係管理等等,都是利用人機協作而達成的,且往往是由 AI 去解決第一線、邏輯單純、重複性高的問題,再由同仁接手處理第二線、突發、需要較複雜判斷的工作。
在我看來,混合 AI 的設計主要有以下幾項好處:
一、#建置成本較低、#上線時間短 —— 全 AI 需要把所有進階、偶發狀況都完成訓練才能運作,而且這些情境的資料往往很難收集。相對的,混合 AI 只需要把核心、常見狀況建置完成,就可以上線,這些狀況的資料往往相對豐富,所以自然更快、費用更低。
二、#向下相容 —— 混合 AI 往往可以架構在既有業務系統之上,上線後同仁無須經過太多額外訓練,就可以帶來降低員工負擔、提升營運速度、減少失誤等好處。
三、#帶動_Data_Pipeline —— 混合 AI 開始使用後,往往也讓資料管道大幅擴充,更多核心活動的資料會持續流入,可以拿來反饋到模型中提升準確性,同時非核心資料也會開始積累,讓未來訓練 AI 去做這些新判斷,變得更加可能。
四、#更容易得到同仁支持 —— 全 AI 代表人類工作的消滅,而混合 AI 則代表人類工作的提升,因此實務上,在企業內部推行混合 AI,阻礙往往遠低於全 AI。
因此,無論你是 AI 創業者、或是想導入 AI 來邁向 21 世紀的企業,在這個時間點,面對大多數 (對 AI 來說) 相對複雜的問題,我都會建議你優先考慮人機混合設計,增加專案成功機率,減少因挫敗而讓 AI 蒙受污名,進而損失未來的風險。
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