6个月做出一款个人金融聊天机器人，这家公司怎么做到的？

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文由雷锋编译自Venture Beat，原文作者 Sidharth Garg。

这款个人金融聊天机器人见证了创业公司 Teller 的发展，也是 Teller 公司与布鲁克林合作社合作的第一个试点项目。

虽然我不喜欢将这款机器人叫做聊天机器人 (chatbot)，但机器人作为会话消息代理，无疑是最简单的方式。我们研发出几个不同级别的聊天机器人，可以对简单的诈骗消息回答客户“是”或“否”，还可以进行复杂的会话消息代理，与客户进行正常对话。Teller 公司的这项发明是一件非常好的事情，能够帮助银行自动回答客户的问题。

Teller 公司在 16 年 1 月开始构建一个聊天机器人，旨在是开发类似于 WebMD（美国最大的医疗健康服务网站）一样的网站，解决客户的个人财务问题。 Teller 公司的愿景是创建一个数据库，其中包含经过深思熟虑的答案和建议。这样客户提出有关储蓄，预算，信用等问题时，任何机器人都能够立即做出回应。

当时，Teller 公司进行了一项 Google 调查，了解人们通常通过什么途径获得个人财务问题的帮助。排名靠前的两个结果如预期一样：通过 Google 搜索和询问家人朋友来获得帮助。Teller 公司认为通过这两个途径获得帮助很好，但是 Google 搜索可能会耗时，询问家人朋友得到的回答可能不准确。因此，Teller公司为基本个人理财主题设置了一个数据库，包含问题，定义和解释，通过文本消息界面可以进入访问。数据库取名为 Teller。

在聊天机器人中，Teller 公司运行一个 Node.js 服务器，将 Twilio 文本消息通过 API 传递连接到 API.ai，用于理解自然语言。Teller 公司自己编写了 Node.js 服务器的代码，以便在回应客户之前执行后端计算，发送图片和信息图表消息，以及使用其他自定义函数。 因为发现许多现成的“chatbot构建器”的限制，我选择大部分代码自己编写，并运行自己的服务器。

经过一个简单的尝试后，打算将机器人直接推销给用户（B2C），但最终我改变了这个决定。 Teller 公司可以与银行或信用合作社合作，大量的用户访问数据库，都将从消息服务中受益。 将数据库优化为适应银行或信用合作社使用，需要进行大量的工作：更新服务器，更新内容，更新脚本和更新品牌。 数据库的主要重点从金融教育改为银行客户服务。如果将数据库更快地投入市场，将会开启一个未来赚钱的道路。

试点计划

花费大量的时间寻找合作伙伴，最终布鲁克林合作社决定使用聊天机器人。布鲁克林合作社是美国纽约市最具创新精神和以客户为中心的银行之一。他们非常注重社区银行，真正关心金融知识教育，非常重视为人民提供金融产品，提供贷款和抵押贷款服务。

上周，我们启动了一个试点，允许布鲁克林合作社成员与银行通过短信通信。客户现在可以询问一些常见问题，如：最近银行政策，如何开立和关闭帐户，如何使用自动付款等功能。布鲁克林合作社还将获得 Teller 公司最初开发的教育材料，回答客户有关建立预算，减少债务和提高信贷的问题。

对于这个试点，我们可以从三个方面看到它的优点：

布鲁克林合作会员：会员可即时获得所咨询问题的答案，并且在客户不知道应该询问谁的情况下，可能发现一个入口可以咨询其他个人财务问题。

布鲁克林合作社：信用合作社能够自动化回答客户简单的问题，并为个人理财教育提供额外的资源。

Teller 公司：能够方便追踪人们提出的问题类型，并为未来构建一个更强大的数据库和脚本提供基础

展望未来

今后我打算全力以赴，确保个人金融聊天机器人顺利运行，并为使用它客户提供一个伟大的体验。与此同时，Teller 公司很愿意与其他银行，信用合作社和金融知识组织进行合作。

via VB

雷锋网版权文章，未经授权禁止转载。详情见。