สรุปงานเปิดตัว HBOT (CHATBOT)

HBOT press con

สรุปงานเปิดตัว HBOT (CHATBOT) แม้ไม่ได้ถ่ายทอดสดแบบร้อนๆ แต่ก็ยังอุ่นๆอยู่ เพราะว่าเค้ามีงานวันนี้ครับ 🙂
ผมก็นั่งฟังไป พิมพ์ตามไป แต่อาจจะตกหล่นไปบ้าง หลายคนพูดรัว พูดเร็ว และ อาจจะมีตื่นเต้นด้วย เลยพูดแล้วจับใจความลำบาก (หรือผมไม่มีสติเองก็ไม่รู้ 5555) เอามาเรียบเรียงนิดหน่อย จนได้ออกมาเป็น blog นี้ครับ

เปิดงานตอน 13.32
โดย ดร โกศล ทรัพย์ประเสริฐ ผู้ก่อตั้ง
เมื่อ 6 เดือนก่อนยังเป็นผู้บริหารธนาคารแห่งหนึ่ง ในตอนนั้น มาเปิดงาน CHATBOT HACKATON ที่เดียวกับวันนี้ (และวันเดียวกันด้วย)

ในตอนนั้นทิ้งเอาไว้สามข้อ ให้ เฮ็ด (H) (เอิ่ม ภาษากลางก็คือ ‘ทำ’)
คือการเอาคนเก่งมาร่วมเฮ็ดกัน คือ ให้เอาคนเก่งๆมาช่วยๆกัน
ต้องเฮ็ดต่อไป เพราะมันใช้เวลานาน ไม่ได้เสร็จในเร็ววัน
ช่วยกันเฮ็ด

หลังจากงาน ก็มาทบทวนตัวเอง เลยคิดได้ว่า เราเองก็ต้องทำอะไรบ้างแล้วล่ะ ก่อนที่จะแก่ ก็เลยสร้างทีมขึ้นมา แล้วเข้าไปคุยกับหลายคน หลายที่ จนกระทั่งเริ่มมี partner เข้ามาคุย หลังๆ ก็มี wechat ที่เข้ามาคุย ตอนนี้ 6 เดือน ก็มี 20 กว่าคนแล้ว และเริ่มมี investor เข้ามาคุยแล้ว
สิ่งที่เค้าเชื่อ ก็คือ เราจะสามารถทำอะไรบางอย่าง เพื่อ transform ได้เยอะๆ เร็วๆ มากกว่าการทำ use case สักอันนึงให้กับสักบริษัทหนึ่ง

อย่าง tesla ที่เคยเข้าไปคุยกับทีมที่ทำ prototype ตัวแรกๆ ก็พบว่า มันมีอะไรมากกว่าความอยากทำรถ

ระหว่างทาง ก็ได้รับคำถามว่า สร้าง platform นี้ทำไม ใช้ของเมืองนอกไม่ได้เหรอ
ถ้าเรายังมีคำถามนั้น เราจะไปไม่ถึง เกาหลี หรือ จีน เพราะว่า เค้าช่วยกันทำ ช่วยกันสร้าง เราจึงต้องเริ่มทำตรงนี้ เมื่อก่อนประเทศไทยเคยได้ GDP อันดับสอง และเราเป็นฐานการผลิต แต่ว่า ต่อมา ก็พบว่าเราเป็นเพียง ฐานการสร้างชิ้นส่วนแล้ว ส่งออกไปที่อื่นต่อเท่านั้นเอง เราไม่ได้สร้างนวัตกรรมอะไรใหม่

คนพูดต่อมา ตั้ม CEO

HBOT จริงๆ แล้ว มากกว่าแค่ chat platform เพราะมองเห็นว่า ในไม่นาน มนุษย์เราจะคุยกับ computer เหมือนกับคุยกับคนมากขึ้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้ ต้องการเทคโนโลยีที่ก้าวหน้ามากกว่าปัจจุบัน โดยเป้าหมายเราไกลมากนับจากตอนนี้

ดังนั้น สิ่งที่เราสร้างจึงมีสองส่วน
creator tool > สร้าง pro บอทได้อย่างง่าย
chatbot core > core technology ที่ใช้เป็นหลักในการตอบคำถามที่เข้ามาเป็นล้านๆต่อวัน

creator tool > สร้างได้ตาม pro base ที่เรากำหนด ซึ่ง มีต่อยอดหลังบ้านได้คือ AI , JSON API
ซึ่งตัวที่น่าจะตอบโจทย์ marketer ได้มากที่สุด ก็คือ broadcast เข้าไปที่ user จำนวนมาก และตั้งได้เลยว่า จะยิงกลุ่มไหน ชาย หญิง เท่าไร
ส่วน AI เป็นส่วนที่ทำให้ได้ลอง AI แบบเบื้องต้น เหมือนกับเป็น bot แบบ advance โดยตอนนี้ เราจะมีให้เป็น rule base อยู่
สิ่งสุดท้าย ก็คือส่วน analytics ก็เป็นสิ่งสำคัญ เพราะว่า จำเป็นต้องรู้ว่าใช้งานส่วนไหนมากน้อยเท่าไร เช่น ดูว่า user ไปจบที่การซื้อรถเลยหรือเปล่า หรือว่าจบที่ขั้นตอนไหน

DEMO

เข้าไปแล้วเจอ bot portal ให้เลือกสร้าง bot สักตัวหนึ่ง
แล้ว ก็กำหนด pro แล้วใส่ condition ลงไป
เมื่อสร้างเสร็จ ก็เข้าไปคุยทดสอบได้
สามารถทำงานร่วมกับคนอื่นได้
และ export bot ไปให้คนอื่นใช้งาน หรือแก้ไขต่อได้

ยังมี feature สำหรบ developer
โดยเปิด Open API
SDK
Bot Template
AI template

คนไทย เราเก่ง ไม่แพ้ชาติไหนหรอก เราทำของที่เป็น world class ได้ แน่นอน

Section ต่อมา

เป็นเรื่องที่ให้คนที่ได้รางวัล chatbot ครั้งก่อน มาเล่าให้ฟังว่าทำอะไรแล้วไปยังไงต่อ

ทีมแรก tund trend เรื่อง social marketing customer sentiment ตอนนี้เปลี่ยนเป็น jub jai เพื่อวัดความซึมเศร้า และได้รับทุนสนับสนุนแล้วด้วย

ทีมสอง molo bot แนะนำเรื่องสินเชื่อ และดอกเบี้ยต่างๆ โดยใช้ ข้อมูจากลูกค้ากรอกข้อมูลจนขอสินเชื่อได้เลย

ทีมสาม ทำเพื่อให้คำแนะนำ ว่ารูปร่างเพศ อายุ น้ำหนัก แล้ว chat bot จะปรับโปรแกรม อาหาร การออกกำลังกายโดยอัตโนมัติ เพราะว่าลูกค้าเพิ่มจากมีนา 100% ตอนนี้เลยเอา chatbot มาตอบแทนคน เพราะตอบไม่ทัน

ทีมสี่ น้อง ICT มหิดล โฟกัสเรื่อง ท่องเที่ยวท้องถิ่น เพื่อให้ได้ประสบการณ์จริงในการเที่ยว ใน chatbot จะมีข้อมูลของท้องถิ่นนั้นๆ โดยแนะนำว่า ร้านไหนน่าสนใจ ซื้อของฝากอะไร ตอนนี้เริ่มต้นที่ชุมชนคลองมหาสวัสดิ์ที่อยู่รอบมหาลัย เพราะเคยค้นหาจาก google แล้ว ได้ข้อมูลไม่ครบถ้วนอย่างที่ควรได้

ทีมห้า platform รับเรื่องร้องทุกข์ และส่งเรื่องไปยังเทศบาลหรือหน่วยงานที่รับผิดชอบโดยตรง โดยแยกหมวดการรับเรื่อง แล้วก็ส่งเรื่องไปยังคนที่รับผิดชอบโดยตรง

Pucktada Treeratpituk

guru เรื่อง NLP จาก แบ้งค์ชาติ

ย้อนไปเมื่อ 1950 alan turing สนใจคำถามว่า จะสร้าง computer ที่ฉลาดเท่ามนุษย์ได้หรือเปล่า แล้วจะวัดได้อย่างไร ว่าฉลาดเท่ากันแล้ว ก็เลยตั้ง use case เพื่อทดสอบมาอันนึง เลยสร้าง game ‘turing test’
โดยกำหนดให้ มี คนเป็นกรรมการ ตัดสิน โดยคุยกับสองคน (กรรมการจะไม่เห็นทั้งสองคน) คนนึงเป็น com อีกฝ่ายเป็นคน

และจะถามคำถามทั้งสองฝ่ายไปเรื่อยๆ

computer จะฉลาดเท่ากับมนุษย์ เมื่อ กรรมการนั้นแยกไม่ออกว่าใครเป็นคน และ ใครเป็นคอม การจะทำแบบนั้นได้คอมก็ต้องมีลูกล่อลูกชนมากเลยทีเดียว

AI เกิดเมื่อ 1955
1968 มีหนัง ทำให้คนรู้จัก AI แต่ว่า ELIZA (MIT) เกิดก่อนนั้น โดยเรียนรู้ภาษาคน โดยเอาคำพูด มาตั้งเป็นคำถาม เพื่อถามกลับเท่านั้นเอง

จริงๆแล้ว chatbot มีมานานมากแล้ว เมื่อก่อนมันคือ งานวิจัย ที่ชื่อว่า dialog system อย่างตอนที่ไปเรียน ตอนนั้น สร้าง chat bot เพื่อสอนทหารเรือ ว่า เหตุการณ์แต่ละเรื่อง ลูกเรือต้องทำอะไร ซึ่ง chatbot จะเข้าใจสถานการณ์ทั้งหมด และเข้าใจเรื่องเรือรบทุกรูปแบบ ทุกชั้น และ แผนผัง โดยตอนนั้นเป็น logic base โดยใช้ hard code คำตอบเรื่องต่างๆลงไปเลย

ปัจจุบัน google มี alo ให้เราทดสอบ เช่นเราถามเรื่อง flight ไป paris มันก็จะรู้ว่าจาก BKK ไป paris ได้เลย เพราะรู้อยู่แล้ว ว่าเราอยู่ BKK แล้วก็คุยไปเรื่อยๆ alo ก็เข้าใจได้ว่า เรากำลังต้องการอะไร เหมือนอย่างที่คนกำลังคิดเลย ซึ่งการตอบเรา ก็ตอบได้ทั้งตัวหนังสือ ตาราง รูปภาพ vdo หลายอย่างมาก ซึ่ง AI จะทำสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด ไม่ได้ใช้ hard code อีกต่อไป

alo google ใช้ deep learning เหมือนการทำงานของสมอง และมันเรียนรู้ได้เอง ไม่ต้องให้คนมาป้อนเข้าไป

แต่ตอนนี้มันยังไม่ผ่าน turing test นะ แต่เค้าทำนายว่า 2029 จะมี computer ที่ผ่าน turing test ได้แน่นอน ก็อีกไม่นานจากนี้หรอก

HERMES HUANG

lead experience designer
รวมๆ จะพูด เรื่องการออกแบบ conversation User Experience ได้อย่างไร ต้องพิจารณาเรื่องอะไรบ้าง
การสร้าง user experience ใน chat bot นั้น เราจำเป็นที่จะต้องรู้ข้อมูลของคู่สนทนาด้วย และยิ่งมีข้อมูลมาก เช่น environment , location , background experience ก็จะช่วยให้ user experience ของการสนทนา นั้นดีมากขึ้น

เพราะว่า chat bot มันก็คือการสนทนา ระหว่าง สองฝ่ายขึ้นไปนั่นแหล่ะ

ส่วนความยาก มันก็มีหลายเรื่อง ไม่ว่าจะเป็นเรื่องภาษา เพราะอย่างคนภาคกลาง ก็พูดไม่เหมือนกับคนที่อยู่อิสาน

chatbot จะถูกใช้เป็นเครื่องมือ เพื่อให้ข้อมูล ในสิ่งที่ผู้ใช้อยากได้ และ และก็เป็นด่านแรกของการปฏิสัมพันธ์กับคนด้วย ดังนั้น คนที่สร้าง chat bot ควรจะมีความเข้าใจในความต้องการของคนใช้เป็นอย่างดีด้วย ถึงจะสร้าง chatbot ให้ออกมาได้ดี

วรัทธน์ วงศ์มณีกิจ

Google Developers Expert
ผมเรียกมันว่า conversation platform application ผมมองว่ามันกว้างกว่า chatbot เพราะถ้าเรานึกถึง chatbot มันก็จะถูก scope อยู่ที่ เรื่อง conversation ที่คุยกันเท่านั้น ซึ่ง chatbot มันเป็นส่วนเดียวเท่านั้น

ที่พยายามจะแยกออก ก็เพราะว่า การที่เราทำ chatbot เราอาจจะไปติดอยู่กับ NLP มากๆ เพื่อให้บทสนทนาออกมาดู smooth ซึ่ง การที่เราไปยึดติดกับ NLP มากๆ มันจะทำให้ app ออกมาไม่สมบูรณ์ และไม่ work (ตอนนี้ NLP ในไทย ยังต้องการการพัฒนาอีกมากกกกกก กว่าจะสมบูรณ์ให้ใช้งานได้ดี) ซึ่ง จริงๆมันใหญ่กว่านั้นมาก แต่พอ chat ไม่สมบูรณ์ ไม่ smooth แล้วก็รู้สึกว่ามันจะไม่ work ในท้ายที่สุด

และเมื่อเราไม่คิดว่ามันคือ chatbot เราก็จะเห็นสิ่งต่างๆรอบตัวมากขึ้น เช่น alexa ,siri , echo มันก็เลยกลายเป็นทุกอย่างได้เลย

การทำงานของมันมีสองแบบ คือ action base เช่น เปิดแอร์ ปิดแอร์ , conversation base เช่น การเรียก uber

ทั้งหมด มันคือ การออกแบบใหม่ แค่นั้นเอง ก็คือการออกแบบในการโต้ตอบ เพราะว่าถ้าเราไปยึด flow การทำงานแบบเดิม start > end เหมือนการออกแบบ flow chart เราก็จะเห็นว่ามันยาก มันเอามาทำอะไรได้หลายอย่างมาก เพราะไม่ได้ติดอยู่กับแค่เป็นบทสนทนาท่านั้น

ข้อดีก็คือ มันติด push notification มาด้วย ทำให้เราสามารถส่ง message ไปหาลูกค้าได้ ซึ่ง UI เนี่ยไม่ต้องคิดมาก เพราะว่า line, facebook มี template พวกนี้ให้อยู่แล้ว เอาเวลาไปใส่ใจเรื่องข้อมูล และการให้ได้ซึ่งคำตอบที่ถูกต้องดีกว่า

user information access เป็นคีย์สำคัญ เช่น google ก็จะได้ข้อมูลพื้นฐานสำคัญ ตอนที่เราใช้งานมันจาก google อยู่แล้ว พวกนี้จะทำให้ข้อมูลที่เราต้องการสื่อ มีความเฉพาะตัวมากขึ้น

KRIS CHINOSORN

พูดเรื่อง number ต่างๆที่เกี่ยวข้องใน digital activity ซึ่งเราสามารถ วัดผลและคำนวน รวมทั้งเอามาใช้วิเคราะห์ต่อได้
ไม่ว่าจะเป็นเรื่อง ของ user , acquisition , sale, financial , marketing

ตัวอย่าง เราพูดถึงเรื่อง application ก็จะมีเลขที่เกี่ยวข้องคือ viral coeficient หรือ cohort & churn หรือ life cycle เลขพวกนี้ มันมีความสำคัญที่เราจะต้องใช้วัด เพื่อให้รู้ว่า เรากำลังทำอะไร มาถึงไหน ดีหรือแย่กว่าเมื่อก่อนอย่างไร

อีกตัวอย่าง พวกการวัดผลที่นิยมใช้กัน และจะได้ยินกันบ่อยๆ ก็จะมีตัวเลขเช่น cost of acquisition , payback , net promotor score

ถ้าเราเจาะลงไปที่ sale & marketing เค้าก็จะพูดถึงเรื่อง basket size , order velocity เป็นต้น

หรือ SaaS Magic number (http://www.thesaascfo.com/saas-magic-number-one/) ที่เราก็อยากให้มันมีค่ามากกว่า 1 หรือมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ มันจะบอกอะไรเราได้หลายอย่างมาก

ดังนั้น ถ้าหากเราไม่อยากเสียเงินไปกับการทำ marketing ให้มาก เราก็ต้องทำ application ออกมาให้ดีตรงใจ แล้วในท้ายที่สุด มันก็จะโตโดยที่เราไม่ต้องเสียเงินทำ marketing ไปมาก

PHASATHORN SUWANSRI

ทำ chat bot เพื่อติดตามสถานะของ พัสดุ เพื่อแจ้งสถานะต่างๆมาให้เราโดยอัตโนมัติ เหตุเกิดจากการสั่งซื้อของ online แล้ว ต้องมาคอย tracking สถานะสินค้าด้วยตัวเอง กระวนกระวายมาก app ต่างๆที่มีก็ต้องติดตั้ง พื้นที่มือถือก็ไม่เหลือ แล้วได้ยิน chatbot ก็เลยศึกษาแล้วลองทำดู

ตอนนี้ Mr.Tracky มีคนใช้ 400-500 คน โดยปากต่อปาก แต่ก็ไม่ได้ง่ายเพราะก็ต้องมี NLP และอื่นๆอีก ก็เลยคิดว่า มันน่าจะต้องมี platform เพื่อช่วยให้เราทำงานได้ง่ายและเร็วขึ้น

THANYATHAT ANGSUPHISIT

เพราะว่ามีความฝัน และเริ่มต้นความฝันด้วยคำว่าไม่รู้ โดยกลับมาจากเรียนต่อ ก็คือ อยากทำ technology ที่ให้มีชีวิตขึ้นมา และเห็นว่า AI มันเป็นสิ่งที่ตอบได้ ก็เลยตั้งบริษัท ขึ้นมา ต่อมา ก็เงินหมด เลยเข้าไปอยู่ ธนาคาร แล้วไปเจอ ดร โกศล และ ได้โอกาสทำอะไรไปเรื่อยๆ จนเจอ chatbot แล้วรู้สึกว่า platform นี้มาแน่นอน ผมเชื่อเรื่อง connect the dot และเชื่อว่า มันจะไปต่อได้จริงๆ

ลองคิดว่า ถ้าโรงแรมบ้านนอก ที่พูดภาษาจีนไม่ได้ แล้วจะบริการลูกค้าได้อย่างไร แต่ chat bot จะช่วยเค้าได้ และยิ่งมีข้อมูลวิ่งผ่าน platform มากขึ้นเท่าไร ก็ยิ่งได้ data มากขึ้น

ตอนนี้ไม่ได้สนับสนุนให้คนทำ mobile app แล้ว เพราะการทำ app แล้วจะมีคนมาใช้ ก็มีค่าใช้จ่ายแฝงไม่น้อยกว่า 60 บาทต่อหัวแล้ว แต่ chatbot ที่ทำนี้ เริ่มได้ง่าย เร็ว โดยอาศัยช่องทางที่มีอยู่แล้ว ทั้ง facebook, line และอื่นๆ

เรื่องสุดท้ายคือ fight for home screen ลองนึกสภาพ iOS ที่จำกัดจำนวน application ที่ปรากฏบนหน้าจอ ดังนั้น การที่จะทำ app เยอะๆ เพื่อเอามาขึ้นเต็มจอ เราก็ต้อง fight กับอีกหลาย app ใหญ่ เช่น facebook , line และอื่นๆ ดังนั้น หากรวม platform ทุกอย่างอยู่ใน app เดียวได้ user ก็ตัดสินใจใช้ได้ง่ายขึ้นแน่นอน

ทั้งหมดนี้ อาจจะมีตกหล่นบ้าง หากใครไปงานต้องการแก้ไขตรงไหนอย่างไร ก็ comment ทิ้งเอาไว้ได้นะครับ จะได้เพิ่มเติมแก้ไขให้ถูกต้องครับ

2 thoughts on “สรุปงานเปิดตัว HBOT (CHATBOT)

  1. คนปกติอ่านไม่รู้เรื่อง ไทยปนอังกฤษ ถ้าแปลหรือเน้นใช้ไทยมากขึ้น data = ข้อมูล technology = เทคโนโลยี
    ถ้าเน้นกลุ่มคนฟังที่สนิทกันก็ ok ครับ แต่ผมอ่านไม่จบ ผมเข้าใจว่าใช้ศัพท์แล้วจะทำให้คนคิดว่าเก่ง แต่ไม่ครับ การพิมพ์ให้คนอ่านกับสลับคีย์บอร์ด ไปมา คงน่าจะไม่สะดวก ลองแนะนำครับ ถ้าพูดอาจปนกันได้ ถ้าพิมพ์ อยากให้ใช้ไทยก่อน คนธรรมดาจะได้ความรู้ด้วยครับ
    อย่างไรก็ของคุณ ที่แบ่งปัน ขอบคุณครับ

    1. ขอบคุณครับ อันนี้ ผมไม่ได้เขียนขึ้นมาใหม่ แต่ว่าเป็นการพิมพ์ตามที่เค้าพูดในงาน มันเลยกลายเป็นภาษาพูดที่ถ่ายทอดออกมาเป็นตัวหนังสือครับ และบางคนก็พูดเป็นภาษาอังกฤษเลย ก็ต้องค่อยเรียบเรียงใหม่อีกทีเลยจะมีศัพท์เทคนิคปะปนเยอะแยะไปหมด แต่ก็เป็นคำแนะนำที่ดี ที่จะได้นำไปปรับปรุงครับ

      ขอบคุณครับ

Leave a Reply to dusit Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *