前言：有一本书上提到过“加工身体”这个概念：衣服、化妆或其它本不属于原生身体的东西，都算是“加工身体”。 加工身体，相当于是人类的第二层皮肤，而这一层皮肤会隐藏住身体，使我们变得更美、更帅。其实，对话平台也需要进行这样的加工，因为这样会让它原本的身体变得更美，更适合用户。
一、用户使用对话平台时会有认知鸿沟
客户爸爸：给你钱，你给我做哦。
To B 公司：好的，保证完成任务。
客户爸爸 ：为什么要还手动写知识库？难道不是自动生成的？
To B 公司：......
客户爸爸：为什么会回答错误，知识库里不是有标准问题吗？
To B 公司：......
客户爸爸：好了，好了我知道了，人工智障么~
To B 公司：......
客户爸爸：来给我们培训吧。
To B公司：好的，马上就到~
客户爸爸：下次什么时候来培训.
To B公司：..........
从上面模拟的对话中可以看出来，一般的客户都会以为人工智能是自动的，不需要人力的输出。当你给他们普及了一些概念之后，他们是可以接受的，但同时又有很高的培训成本，因为他们自己的员工还需要一定的时间来熟悉对话平台的操作方式和对话内容的设计等等。
所以在这里，提供一些建议供下面3类人群参考
熟练的AI训练师
熟练产品使用的产品经理
新人（“如何选择一个新人进行机器人后期维护”是很重要的问题）
目前企业中做机器人后期维护的人员，可能是业务人员或者其它岗位转岗的人员，但不是每一个人都可以做好这件事，因为做这件事情的人需要具备
很强的逻辑性。比如看过很多的文学类（不包括青春小说）、社科类的书籍，这些类型的书籍本身就具有一定的逻辑性。
其次，是对文字的掌控力和学习能力。（擅长语言学的人是OK的。）
二、用户使用对话平台时的体验问题和建议
1、跳出研发思维来介绍AI技术概念
前面说到了客户难以理解什么是人工智能，以及培训成本高这2个问题；这背后有一个本质原因——AI技术复杂，而客户爸爸只是需要借助它来完成业务上的目标，所以我们要告诉他们的不应该是技术上原本的那层概念，而是经过再加工的一层概念。经过加工的这层概念就好比穿了一身衣服，用户更容易理解，更容易进行操作。
比如百度UNIT上的一些术语：意图管理 训练数据 技能训练 日志分析 技能发布 技能设置 DM Ki，小白客户看到后只会说：“what？搞什么？”。
毕竟每家客户所处的行业以及岗位都不一样，对所有东西的理解也不一样，就像“日志分析”这个词，有的客户听到了就不太明了，但如果你跟他说这里是“聊天记录”，他就明白了。
所以，在面对客户时，应该跳出研发的思维去解释概念，让概念变得更简单。进而，在讲解整体操作的时候要告诉客户，这些能为他们的业务解决什么，最终的效果可能是什么样子的。
例【电商行业】
用户：有红色的吗？
机器人：......
“有红色的吗？”这句话，可能是售前的商品咨询，也可能是售中的修改订单、也有可能是售后的退换货。可以针对这样具有歧义的问题，进行意图的搭建，然后再给客户进行一个具有实际效果的一个演示和讲解。从而体现出机器人解决业务的一个能力。
当然除了客户爸爸之外，To B公司内部的其他部门，如售前、售后、商务、项目实施、这些部门的人也要了解一些AI的概念，以及会使用对话平台。要不然，无论是在前期的售卖和实施中都会出现一些很难把控的事情。
2、操作界面需要更简洁
比如UNIT的界面上东西很多，刚开始使用的人进去，可能会毫无头绪。
也许有同学会说，可以看操作手册啊。
但客户爸爸会说，你操作手册那么多页，我哪里看得完，而且我还有其它的工作要做。
这就是一个矛盾点，你无法要求你的客户爸爸完全的看完操作手册，而且对于AI小白来说，看现在的AI操作手册也是很有难度的。所以对于这样的矛盾，需要跳出研发思维来修改使用手册，不停的根据用户的使用习惯进行造作界面的调整。
下面，有一些具体的个人建议
1）侧栏菜单功能点的逻辑
个人觉得这样的逻辑有些怪怪的
A）问答意图
新建一个问答意图，只是新建了一个问答意图的名称，里面的内容还要跑到训练数据中的“问答集”，进行添加，这样的操作会使人产生疑问。是否可以将两个操作进行合并?
如下：
B）对话意图
对话意图的设置操作，是否能简化一些。
对话意图包含新建对话意图、对话模板、对话样本集、词槽管理、特征词，它们分别在不同的界面，使用的时候，要分别进行操作。这样的操作，很麻烦，最好可以减少一些操作页面，用户在用的时候只会觉得我只是想要见一个对话意图，为什么却打开了很多个页面？
解决方式：是否可以将操作的方式更改成以单个对话意图为单位。
如下图
2）操作模块名字易混淆
关联词槽、特征词，在页面里的构成看起来都是一样的，希望可以合并。
3、一个疑问：问答意图与对话意图，在底层和运营平台上真的有必要区分开吗？
运营平台：是不是在新建意图的时候选择一个属性就可以。
底层算法：是不是用相同的算法、相同的策略就可以呢？
另外，还有些客户的具体问题，列举如下：
为什么问答意图不可以使用超媒体
为什么对话意图不可以使用图片
为什么对话意图换行没有一个明显的表示
为什么不能修改字体、颜色等等
.....
三、如何深入挖掘对话平台的价值
对话平台要想长久运营下去，需要思考它是否能有更深入的价值。个人有一些想法，供参考：
1、内置业务场景的对话意图
通过所有用户的数据沉淀，置入一些“配置好的业务场景”，如电商的“查物流”、“退货”等等。这样，后续同类用户可以直接复用需要的业务场景模块，减少了他们的人力成本，也减少了平台方自己的痛苦。而这么做，其实可以考虑收费的，毕竟这是智慧的结晶，很有价值哦。
2、形成细分行业的机器人模型
通过Bot的实际使用情况，优化产品。当数据量足够的时候，可以考虑形成某个行业的机器人模型，如母婴电商的、英语教育类等等。
3、通过数据沉淀给出业务建议
通过长期数据沉淀，分析单个企业业务趋势，形成报告。给出改进方向和发展建议。
4、提供常用的正则表达式
如，百度UNIT的词槽里的值除了汉字，还可以是正则表达式。而正则表达式一般只有研发工程师才会，对于一个运营人员或者是业务同事来说，就很难了。所以在这一方面，平台应该提供一些常用的正则表达式，供用户来选择（不常用、只是少量客户需要的，可以考虑提供额外的收费服务）。
附：本文是团员艺馨（简书ID：捡猫）的第5篇输出，其前4篇输出在：
《AI是怎样理解人话的？浅析NLP中的分词和关键词_20171101》
作者：黄钊hanniman，图灵机器人-人才战略官，前腾讯产品经理，6年AI实战经验，9年互联网背景，微信公众号/知乎/在行ID“hanniman”，饭团“AI产品经理大本营”，分享人工智能相关原创干货，200页PPT《人工智能产品经理的新起点》被业内广泛好评，下载量1万+。
