36氪获悉，竹间智能完成1亿元C+轮融资，本轮由申能诚毅、广发信德、朗玛峰资本合投，老股东中华开发金控再次追投。本轮融资后，竹间智能将进一步开展“All-In-Cloud”云化策略，将以NLP技术为核心所有标准产品全部“云化”，推出「竹间云」。
据悉，竹间智能此前曾于2020年11月完成2亿元人民币C轮融资，2019年10月完成4500万美元B+轮融资。
竹间智能是国内少数具有语音、语义、图像全场景多模态人机交互技术的企业，以自然语言处理(NLP)、知识工程、计算机视觉、多模态情感计算、深度学习等AI技术为基础，将AI能力整合到企业业务中，提供一站式人工智能标准平台产品及解决方案，帮助企业加速实现智能化转型的变革。
经过近6年的发展，竹间智能已经从对话式交互的短文本NLP，扩展到了机器阅读和知识工程的长文本NLP，并且正以泛NLP逐步构建完整的企业商业操作系统的未来软件。目前，公司已经开发了Bot Factory 对话式AI平台、AICC+(AI Contact & Collaborate) 解决方案平台、Gemini认知知识工程平台、NLP自然语言理解平台、Scorpio机器学习平台以及WFEA流程自动化引擎6大平台，在金融、智能终端、企业服务、政务、医疗、制造等领域提供完整的解决方案。
在此基础之上，2021年，竹间智能推出AI云平台「竹间云(Emotibot Cloud)」进一步为客户提供高度标准化、低代码定制化、运营精准化的完整企业智能化服务软件，帮助企业加速智能化数字变革。
全面云化是竹间智能下一个五年最重要的发展方向，竹间云则是重要的载体。具体到核心产品，目前，竹间云已经包含了Bot Factory Cloud(机器人工厂云)、AICC+ Cloud、Gemini Cognitive Cloud(认知知识工程云)以及NLP Cloud(NLP 云)。
以微软的Office软件类比，竹间云可以说是新一代企业业务和服务的操作系统。简单来说，企业用户以Office为标准办公软件生产大量的非结构化与半结构化业务数据及文档，接着可以使用竹间云系列产品来进行数据及文档的信息拆解、分析，以推动业务执行和优化，利用人工智能NLP来自动化阅读及处理非结构化数据，形成了用来推理和分析的结构化知识图谱，并直接通过对话机器人、搜索、推理等多样化的场景实现应用。
具体而言，竹间云可以承担企业服务的大多数场景的自动化与辅助任务，不仅能将复杂的业务由机器人代理，也可以人机协同，实时辅助坐席，自动化处理业务流程。竹间云的六大AI平台中内置了RPA，OCR，CV，流程挖掘，ML 机器学习平台，知识挖掘等众多实现低运营和Intelligent Automation 的智能模块。
竹间智能创始人简仁贤告诉36氪，能够逐步实现产品全面云化，推出并一步步完善「竹间云」得益于竹间智能6年来数百个的商业化案例落地的积累，以及云厂商合作的助力。他透露，「竹间云」完全支持华为云、阿里云、腾讯云、微软Azure、亚马逊AWS、中国电子云、紫光云在内的多家云厂商。
“竹间云以减少定制化以及企业运营成本为目的，承载的是人工智能标准化产品。早在公司创建伊始，我们就有预判标准化是AI全面落地的必经之路。所以，公司不断从经验中总结场景业务流程和标准化技术方案，这是一个不断打磨沉淀的过程，不可能一蹴而就。”简仁贤说，“另外，‘云’意味着更灵活、更快速地部署，更低成本地落地，竹间云支持公有云、私有云以及混合部署方式，也支持SaaS服务。”
据了解，竹间云上的对话机器人覆盖了数百个不同的行业场景，同时支持“一键部署”，用户只需要点击一下按钮，便可以迅速创建能支持数百个甚至数千个机器人的平台。“目前在人工智能领域里达到80%的可复用已经称得上是高度的标准化产品，竹间智能已经实现了高度标准化，并且标准化解决方案包括80%的标准产品组件和20%可以用低代码的方式快速开发的个性化功能，更能匹配不同企业的业务需求。速度方面，客户使用“一键部署”可以几分钟之内创建一个外部机器人，数小时之内可以部署能够读取非结构化文本，创建自动化知识的平台。”简仁贤告诉36氪。
此外，除了定制化项目带来高昂开发及运营成本之外，人工智能在企业落地遇到的另一大难题是需要大量语料和数据来做二次及多次的训练，传统以人力标注来打磨训练模型的方式，运营成本高，实施交付的难度更高，后续维护升级难度也更大。
针对此，2021新版的竹间云平台结合了自动化的机器学习平台，具有循环学习，持续智能的特殊功能。平台中内置了竹间27个NLP及AI能力模块，能兼容大多数的SOTA算法模型、自动标注、知识挖掘、知识生成、语料聚类分析、自动生成QA、自动调参、自动训练，自动优化模型、多组合模型、几乎所有常用的NLP和图算法模型，能够为企业提供自我优化模型，形成数据驱动和业务驱动的竞争力。
Bot Factory Cloud
Bot Factory Cloud：对话式AI应用开放平台。经过了4年的迭代，该平台已经包涵了上百个常用机器人、数百个行业场景的预训练模型以及通用短文本语义模型，已经成为相当成熟的标准化机器人工厂平台。
在此平台上，用户可以通过低代码地拖拉拽的方式，快速建立简单的智能问答机器人，以及复杂的多轮对话，知识推理，语义搜索的全方位机器人。此外，Bot Factory Cloud还搭载了最新的state-of-the-art的算法模型的机器学习平台，可以自动训练模型，挑选最优的算法模型给机器人使用，算法模型变成了可以随时替换的插件，使得机器人具有自学习、自动调优的功能。
值得一提的是，竹间智能2021年新推出了认知知识工程平台「Gemini Cognitive Cloud」，包括Gemini Studio和Gemini KM知识库两个旗舰产品。
其中，Gemini Studio是一个流程自动化平台，通过它，业务人员可以用无代码拖拉拽方式自动化构建知识图谱，既可以是应用到特定场景业务的知识图谱，也可以是通用的行业的知识图谱。这些知识图谱可以用来进行业务推理和洞悉以及行业的分析。
Gemini KM知识库则能用来管理企业海量的非结构化文档。Gemini KM知识库的文档可以直接进入Gemini Studio，自动构建成可推理的知识图谱后，再将此用于Bot Factory 的对话机器人中，形成端到端的知识，产生自动化的全栈式闭环。
某大型石油国有企业就使用Gemini平台，建立一套科技管理智能信息处理及查重服务，秒级间完成新文档与2700多份的历史项目文档的对比，解决了全量查重的问题，避免企业项目重复立项，最大化利用科研经费。此前，这家企业是借助员工记忆和人工查看的方式进行查重，一份文档的查重至少需要一天的时间，现在该企业进行新文档查重平均仅需12s，效率至少提高上千倍。
AICC+ Cloud
AICC+ Cloud：智能化客户中心系统，搭载了2021年竹间智能新推出的四项创新旗舰产品：Emoti Mate、Emoti Coach、Emoti QI和Emoti Voice。
其中，Emoti Mate(实时坐席助手，Emoti Mate Real-time Assistance)主要为客服及销售人员提供实时的陪练和质量监控。结合智能知识库，Emoti Mate可以针对实时对话内容自动推送知识，实时提取分析用户画像，推荐话术和流程，达到种草营销和满足服务双重目的，提高销售人员的转化率，保持企业品牌的质量。实时的质量监控则能实时提醒投诉风险，降低投诉率。
Emoti Coach 是质陪一体的产品，即陪练教练加上实时质检，使用范围包括企业业务人员如客服人员，保险代理人，销售人员，业务代表等，凡是需要与客户进行交互，如语音、面对面或视频交互的场景都可以应用。
Emoti Coach融合了质检及陪练教练一体化，在实时质检监控服务人员与客户的对话交流当中，可以实时检测不妥当、不合规及可优化的交流内容。通话结束后，该系统会自动形成通话质检分析以及可改进流程建议，并自动形成推荐课程对服务人员进行陪练。
Emoti QI则是以客户中心人员为核心，围绕着客服热线的实时及离线质检评分模型，可以对实时发生的对话进行深入语义分析、情绪分析、意图分析、行为分析、并找出会造成投诉或违规的风险点，给予实时的提示和改进建议话术和知识，并将行为记录下来，作为之后培训及陪练之用。
Emoti Voice 是竹间云结合语音和语义理解的全双工电话机器人，支持私有部署和SaaS模式，一键创建语音机器人，保证在双向交互中更顺畅，更贴近真人的体验感。通过Emoti Voice Studio 无代码可视化的工作台进行创建，基于竹间云通用语义引擎运行，无需额外训练，实现低运营，低成本。
这些产品要发挥其真正所用价值和作用，准确率也是必须保证的重要指标。简仁贤告诉36氪，目前，市场上公认准确率达不到85%是不达标的。“我们产品零启动都已经可以达到85%准确率，加上我们内置循环自学习功能，这样准确率可以达到92%~95%，而且还在继续提高，随着对于业务解决量的增加，准确率也会越来越高。”
目前，竹间智能已经触达众多行业近400家标杆客户，已覆盖上百家金融标杆客户，包括交通银行、中国银联、阳光保险、三井住友、中宏保险、华泰证券、北京银行等，也在企业服务领域与多家巨头企业合作，包括华为、优必选、长虹电视、宝马、赛诺菲、万科、中国移动国际、天翼视讯、中广核等。今年上半年比去年同期获得的销售线索、潜在商机数量增长了近四倍，更新增了国金证券、重庆银行、哈尔滨银行、广州政数局、vivo、TCL、博世、广汽研究院等多家行业大客户。