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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。