核心摘要：
产品概述：对话机器人是以智能对话系统为核心，应用于客服/营销/企业信息服务等多方场景的产品。对话机器人以文本、语音和多模态的产品形式，辅助或替代人工对话，赋能对话全流程以实现降本增效。
行业分析：对话机器人赛道从2015年开始快速升温，在2018年融资事件数量达到峰值，而后进入平稳发展阶段。2020年对话机器人行业市场规模为27.1亿元，预计在2025年将达到98.5亿元。从行业竞争格局来看，参与企业类型丰富，厂商以语音能力、语义能力、平台能力、标准化产品、垂类场景的策略切入市场，在发展中策略又趋于融合。
应用领域：本报告将对话机器人的下游行业划分为金融、运营商、互联网、政务和其他（以企业信息服务为主）五大子行业，其中金融行业是对话机器人应用规模最大的领域。另外，艾瑞在本篇报告中给出选型指导，需求企业可从交付经验、产品性能、产品指标、产品迭代及产品价格五个维度考量评估对话机器人厂商及产品。
发展洞察：从供给侧视角来看，追求规模化定制能力、AI技术突破和新业务增长点是目前行业内对话机器人厂商核心追求的三大商业目标；从需求侧视角来看，企业自研动因明显，但在开发过程或遇阻碍；从人工智能产业发展视角来看，数据安全、数据隐私问题需AI厂商重点关注。
01 产品概述篇
报告研究范畴
基于对话机器人产品的研究范畴界定
智能对话系统是可通过语音识别、自然语言理解、机器学习等人工智能技术，使机器理解人类语言并与人类进行有效沟通，进而根据对人类语言中的意图进行理解并执行相应任务或做出回答的系统。本报告研究范畴聚焦于智能对话系统在对话机器人的产品应用，集中研究对话机器人的核心技术、产品研发流程、产品应用场景、市场规模及竞争格局、客户选型要素、市场发展态势等，为读者带来行业认知与行业思考。
对话机器人产品形式
主要形式实现由文本、语音到多模态的产品拓展
文本机器人是对话机器人最初的产品形态，应用于在线客服领域，辅助或替代人工进行多接入渠道的在线接待；而后结合智能语音技术，对话机器人孵化出语音机器人产品形式，辅助替代真人接听和拨打电话；多模态数字人则是继语音机器人之后的再一次产品形式升级。在文字和语音基础上，融合计算机视觉和多模态模型等技术，加入虚拟人形态，使人与机器的交互更加自然真实。
对话机器人产品工作流程
辅助或替代人工对话，赋能对话全流程以实现降本增效
在多渠道接入客户需求后，对话机器人会通过智能调度进行优化派单。对于简单问题，在理解客户意图后，对话机器人可通过知识库实现答案匹配并输出检索答案，替代人工对话以减轻人力客服压力；对于仍需要人工解决的复杂个性化问题，对话机器人可帮助人工客服自动记录客户问题，智能填入工单，提供话术推荐、关键信息检索等坐席辅助功能。另外，对话机器人可进行运营数据的监控分析与对话流程的智能质检，为服务的量化管理提供支撑。
02 行业发展篇
对话机器人行业资本热度
资本市场在2018年爆发后回落平稳，逐步跑出成熟企业
受益于人工智能的技术突破和产品落地，对话机器人赛道从2015年开始快速升温，在2018年融资事件数量达到峰值，单年融资事件达53起，而后进入平稳发展阶段，年融资事件数量在30起左右。从投融资轮次来看，早期企业投融资事件（B轮及以前）最为活跃，共计146起，占比高达72.6%。基于对话机器人赛道的多年累积发展，现已逐步跑出在语音语义等各细分领域见长的成熟企业。
对话机器人行业发展外因：市场需求
对话机器人可精准解决人工服务现存痛点
对话机器人可精准解决人工服务现存痛点：1）人力工作时长有限，对话机器人可设置24小时在线，不间断地进行客服应答及业务处理。人工渠道运营管理难度大，而对话机器人可实现全渠道接入，支持同一知识库对接，无需在多个接入渠道中来回切换；2）用户咨询量波动在高峰时期人力不足会导致服务体验波动，对话机器人可快速解决重复性问题，并根据业务流程，引导用户理清复杂、模糊问题，给予用户直接清晰的问题回复；3）数据留存量低且价值难以被有效利用，对话机器人可对语音文本对话数据进行智能分析与质检，帮助企业深度挖掘数据价值。
对话机器人行业发展内因：AI技术发展
深度学习算法是AI技术达到落地可用的推动器
在对话机器人“拟人化”的实现中，机器学习是现阶段实现人工智能的主要手段。深度学习是机器学习的分支，是基于建立和模拟人脑进行分析的特殊机器学习模式，在2012年进入研究的爆发期。相对于传统机器学习以数据为经验来驱动计算机模拟人类的经验决策行为不同，深度学习通过模拟人类的神经元结构来达成数据的处理和结果产出，能处理更为复杂的各类数据进行决策。如今深度学习以自动提取特征、神经网络结构、端到端学习等优势，成为当下最热门的算法架构。
对话机器人行业发展基础：基础数据
跨语言识别、语音合成算法能力、语义理解的复合数据标注
对话机器人行业基础数据服务主要涉及语音识别数据、语音合成数据与自然语言理解数据的采集与标注，应用于方言及外语种识别、多轮问答等场景。目前，对话机器人厂商在上下文理解、多轮对话、情绪识别、模糊语义识别、意图判断、多语种识别等方面研发诉求强，从而对跨语言语音识别、语音合成算法能力和语义理解的复合数据标注等技术趋势已产生强烈需求。
对话机器人行业市场规模
2025年市场规模将达98.5亿元，行业呈持续增长态势
对话机器人行业在2019年市场规模为14.0亿元，2020年市场规模为27.1亿元，预计在2025年将达到98.5亿元。从增长曲线来看，对话机器人行业的市场规模在近几年会有较快增长，在达到一定体量后步入稳定增长，2019-2025年CAGR=39%。
对话机器人行业产业链及产业图谱
对话机器人行业竞争格局
以各型策略切入，并趋于融合发展
对话机器人行业发展策略
对话机器人工厂：标准化生产、低代码开发、低成本运营
为提高项目开发效率，对话机器人厂商在沉淀足够项目经验、业务逻辑与AI技术后可通过搭建对话机器人工厂以加强规模化定制能力、减轻产品方案的定制压力。在对话机器人工厂，客户可基于自身产品需求，通过零/低代码可视化操作，快速自主搭建对话机器人产品，并在后续运维中实现数据与知识库的自我优化完善。从供给侧来说，对话机器人工厂可极大减少厂商的定制开发成本与后续运维投入；从需求侧来说，客户可基于需求特点与业务逻辑自主搭建，使产品更贴合自身想法。因此，对话机器人工厂可从供需两侧优化产品流程，为目前对话机器人厂商的主要选择策略。
情感智能概念兴起，让对话机器人更有“温度”
情感作为信息交互的重要通道，成为对话机器人厂商拉高产品价值的落脚点。因其不同种族年龄性别的表达特异性、高质量样本数据需求性、情感标注主观性的特点在对话机器人领域中高筑应用门槛。如今情感智能仍处于发展初期阶段，当前的对话机器人可理解和应对“有限”的情感，以多层语义分析为主。未来将进一步整合来自视觉、语音等多模态信息，利用上下文理解与数据经验积累，充分理解、记忆、预测和应对客户的情绪。而在达到情感应用、情感表达等“真正拟人化”的情绪交互方面仍然有待发展。
丰富交互形式，拓宽更多应用领域，抬升业务价值空间
顺应人工智能、5G、虚拟现实等新技术融合发展的浪潮，对话机器人可融合语义、语音、视觉等多种AI技术升级为多模态数字人。多模态数字人按照交互与否可分为内容播报型与对话交互型：内容播报型数字人多应用于AI虚拟主播、AI虚拟讲解员和AI虚拟偶像领域；对话交互型多应用于客服咨询、业务办理及培训招聘等场景，在原本文本和语音的产品形式下加入高度拟人化的虚拟形象，通过双向多模态交互优化用户体验。此外，对话机器人还可进一步与RPA技术结合，化身为企业数字员工，加载于人事、财务、办公等企业内部场景，帮助企业降低成本、提高效率，可拓宽领域丰富，价值空间广阔。
03 应用领域篇
对话机器人产品选型
细化到对话机器人产品的评价体系
基于艾瑞对中游对话机器人厂商及下游企业的深度调研，在选择对话机器人产品时，企业可基于自身需求与企业情况，从以下维度去选择评估对话机器人厂商及其产品。
对话机器人行业市场规模
子行业需求持续向好
本报告将对话机器人产品的应用行业分为金融、运营商、互联网、政务和其他（主要包括企业内部信息服务等应用场景）。从市场规模来看，金融行业是对话机器人产品应用落地最快的领域，2020年金融领域对话机器人市场规模达到8.66亿元，占比32%；从业务增长性来看，政务领域及其他（企业数字员工）领域在2021-2025五年CAGR超过20%，对话机器人产品渗透率有望持续提升。
对话机器人重点应用领域：金融
银行为对话机器人的主要需求方，产品应用以外购为主
在对话机器人的解决方案中，金融领域可划分为银行、保险和证券三大板块。与金融领域的AI投入分配情况相符，银行亦为对话机器人产品应用的主要需求方，产品应用以外购为主，且降本增效明显，未来采购趋势总体向好；其次需求方为保险企业，对话机器人可提供智能问答、智能营销、智能质检、智能外呼、智能招聘、智能培训等功能；证券业目前在对话机器人方面需求度较低，可将其用于智能问答、智能投研、用户画像分析等领域。
对话机器人重点应用领域：运营商
数字化转型：对内优化客户服务，对外赋能政企客户
运营商可基于对话机器人产品升级内部客服系统，由浅到深可分为智能IVR导航、基于多轮对话的语音问答和回访通知、智能营销和整体化方案四大渗透阶段。如今全国三大运营商已全部启动内部客服系统的智能化改造，但目前多数省份仍处于智能IVR改造阶段，在后续营销功能和整体化方案的应用上还有待进一步发展。基于运营商采购集成庞杂、底层架构林立和体制受限等问题，即使拥有资金支持和研究院技术背景，运营商在自研产品的发展道路上仍然阻碍重重，目前运营商更倾向采购外部企业产品。另外，作为数字化转型基石，运营商也会基于自身庞大销售网络作为渠道方集成众多厂商合作赋能，为政企客户提供对话机器人产品解决方案。
对话机器人重点应用领域：互联网
客服营销一体化，从成本中心向价值中心转化
对话机器人可基于大数据分析、用户画像、智能推荐等功能生成营销话术，实现个性化推荐与精准营销，提升咨询留联、链接点击、产品下单等转化率，并持续做好后期营销、提升产品复购频率。从行业角度来看，电商、教育和医疗为该领域下的高频应用行业：电商行业存在海量客服咨询与营销推广需求，目前已完成对话机器人产品应用的大量渗透；在教育行业的线上化和竞争白热化的背景下，教培机构需要对话机器人产品对线上数据做转换，实现品牌营销、拓客获客与业务增长。但在2021年广告法和大环境调整的背景下，教培机构的需求强度与资金投放或会有所减弱；在医疗行业，基于民营医院和医美机构对广告投放及营销获客的需求，对话机器人的需求使用在该领域也日趋旺盛。
对话机器人新兴应用领域：政务
在非紧急热线中最大化替代人工，为紧急热线提供坐席辅助
受热线整合和新冠疫情双重推力，政务热线价值空间不断拉高。对话机器人可在政务热线流程中提供智能IVR导航、智能问答、智能外呼、坐席辅助、智能工单、运营管理等功能。在政务热线外，对话机器人在政务线上化、数字化、智能化的泛政务领域也有广阔渗透空间，需从需求侧梳理政务逻辑，供需双方从实践角度共同挖掘探索对话机器人的产品流程，在政务热线智能化的基础上实现一网通办智能化、政务办公智能化和政务监管智能化。
对话机器人新兴应用领域：企业信息服务
重塑企业内部流程，助力高效运营
在企业内部，财务部、人事部、IT部等职能部门每日需处理大量重复、规则性的工作流程，对话机器人产品结合AI与RPA（机器人流程自动化）技术，贴合企业内部业务需求，重塑优化企业内部流程，可有效提升员工办公效率，降低企业运营成本。
04 发展洞察篇
对话机器人行业洞察
供给侧：追求规模化定制、AI技术突破、新业务增长点
从供给侧来看，艾瑞认为：追求规模化定制能力、AI技术突破和新业务增长点是目前行业内对话机器人厂商核心追求的三大商业目标。
需求侧：企业自研动因明显，在开发过程或遇阻碍
从需求侧来看，大型企业对于对话机器人产品的自研趋势明显。现阶段，大型企业在自建AI应用时普遍会在底层架构或模型开发等环节遇到阻碍；再加上部分企业或对AI项目的开发经验较薄弱，最终使产品的自研进度和使用效果不及预期。基于成本效益及需求实现等考量，目前部分尝试自研企业或会转回外部采购模式。未来，随着企业智能化转型的逐步成熟及人工智能产业应用开发、算力、数据服务等基础层资源的逐步完善，企业AI自研能力将得到有效提升。产业化发展表现领先的对话机器人产品或成为企业人工智能自研的首要试验田。
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