企業計算（enterprise computing）是一個新名詞。傳統的企業計算涵蓋企業信息系統的構建與應用範疇，如ERP軟件（企業資源規劃）、CRM軟件（客戶關係管理）、SCM軟件（供應鏈管理，即物流軟件）銀行證券軟件、財務軟件、電子商務/政務（包括各種網站）、數據倉庫、數據挖掘商務智能等企業信息管理系統。而隨著人工智能與大數據的技術發展與應用，企業計算在增加營收、降低成本、提高效率、保障安全等方面的價值得以大幅提升。
新時代企業計算的一個典型應用場景是市場營銷。市場營銷關心潛在受眾和渠道的獲取，以及通過內容優化等來增加用戶交互並最終增加營收。常見的如頭條等信息流網站或短視頻網站，都會結合用戶足跡數據（包括瀏覽、點擊和搜索等）進行數據挖掘與分析，推薦一些熱門的或者用戶感興趣的內容，再如各種包含商品詳情信息的著陸頁，通過挑選要展示的內容並調整其展示形式等，來進一步提升用戶的消費轉化。
企業計算（enterprise computing）是一個新名詞。傳統的企業計算涵蓋企業信息系統的構建與應用範疇，如ERP軟件（企業資源規劃）、CRM軟件（客戶關係管理）、SCM軟件（供應鏈管理，即物流軟件）銀行證券軟件、財務軟件、電子商務/政務（包括各種網站）、數據倉庫、數據挖掘商務智能等企業信息管理系統。而隨著人工智能與大數據的技術發展與應用，企業計算在增加營收、降低成本、提高效率、保障安全等方面的價值得以大幅提升。
新時代企業計算的一個典型應用場景是市場營銷。市場營銷關心潛在受眾和渠道的獲取，以及通過內容優化等來增加用戶交互並最終增加營收。常見的如頭條等信息流網站或短視頻網站，都會結合用戶足跡數據（包括瀏覽、點擊和搜索等）進行數據挖掘與分析，推薦一些熱門的或者用戶感興趣的內容，再如各種包含商品詳情信息的著陸頁，通過挑選要展示的內容並調整其展示形式等，來進一步提升用戶的消費轉化。
企業計算升級的另一個應用場景則是客戶服務，作為企業客戶關係管理的重要組成部分，客服是連接企業與用戶的重要橋樑，極大影響著企業的銷售成果、品牌營銷及市場地位。傳統的人工客服是一個勞動與知識雙重密集型的工作，而隨著智能聊天機器人技術的發展，機器人可以解答越來越多原來必須由人來回答的業務問題，從而極大提升了行業效率併為商家降低了成本，客服行業也隨之向智能諮詢行業轉型。中國大約有500萬全職客服，以年平均工資6萬計算，再加上硬件設備和基礎設施，整體開支規模約4000億民幣，按照40%~50%的替代比例，大概會有200-300億規模留給智能客服公司。企業計算應用廣泛，市場潛力巨大。對比中國和美國的市場，在美國從事企業服務（即2B）的有諸如IBM、微軟和Oracle等耳熟能詳的巨頭，而中國尚無市值或估值超過百億美元的2B企業；但在面向最終用戶（即2C）市場的企業，中美平分秋色。這說明企業服務市場是一個被嚴重低估的具有巨大潛力的市場，這其中既有很大的機遇，也面臨不小的挑戰。
上述提及的智能諮詢的本質是智能問答，屬於聊天機器人技術範疇。問答系統由最初的搜索需求發展而來，是搜索的下一代範式，針對用戶用自然語言提出的問題，直接給出精準的答案。搜索旨在解決信息過載的問題，通過輸入的關鍵字，返回包含關鍵字的候選答案供人們進一步消費，而問答則是機器人在充分理解用戶問句的基礎上，從候選中找到該問題的精準答案，更適合於日益發展的移動互聯網場景與對準確率要求更高的企業服務市場。問答系統近幾年得到長足的發展，其中針對特定領域知識的問答系統，側重於知識體系的構建、知識的融合與知識的推理。
2011年， IBM Watson登上了美國著名智力問答競賽節目《危險邊緣》（Jeopardy！），對問題做出分析並從龐大自然語言庫中尋找線索，組成答案，壓倒性地擊敗了節目中“最聰明的”人腦。智能問答技術快速發展、方興未艾，並逐漸應用於企業計算。Watson系統繼電視節目一戰成名後，逐漸滲透到智能問診、健康管理、法律諮詢等各行各業。
然而，機器人智能問答仍然面臨著許多挑戰，其一是如何讓機器理解用戶成千上萬種自然語言表達的問題，其二是如何從海量問答知識中匹配出精準的答案。本文依次介紹機器人智能問答的主流技術方向，並且著重介紹這些技術方向各自的侷限性，以及樂言科技公司在企業計算服務中構建多策略問答引擎的實踐。