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來源: 發(fā)布時間:2025-12-12

用途使得用戶體驗從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互,**改善用戶體驗感覺。幫助企業(yè)統(tǒng)計和了解客戶需要,實現(xiàn)精細化業(yè)務(wù)管理。技術(shù)層面上支持多層次企業(yè)知識建模;支持細粒度企業(yè)知識管理;支持多視角企業(yè)知識分析;支持對客戶咨詢自然語言的多層次語義分析;支持跨業(yè)務(wù)的語義檢索;支持企業(yè)信息和知識融合。業(yè)務(wù)層面支持企業(yè)面向客戶的知識管理;支持人工話務(wù)和文字話務(wù)的有效結(jié)合,成倍的提高人工話務(wù)效率,大幅度降低企業(yè)客服成本;支持文本、語音、多模態(tài)(如圖片+文字)輸入,理解用戶意圖并生成自然回復(fù)。包河區(qū)本地智能客服對比價

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在自然語言理解語義檢索技術(shù)方面,我們讓公眾以**自然的方式表達自己的信息或知識需求,并能夠獲得其**想要的精細信息。我們的系統(tǒng)首先對用戶的查詢進行自然語言分析,這種分析在三個層次上進行:語義文法分析、代詞類的短語文法分析、特征詞檢索。同時,對上述用戶的自然語言查詢繼續(xù)擰縮略語識別、錯別字識別、模糊推理、特征術(shù)語識別,以進一步增強自然語言理解的準確性。如圖1。在支持多渠道、多用戶的知識服務(wù)技術(shù)方面,根據(jù)多年的技術(shù)推廣經(jīng)驗以及對多個行業(yè)的需求分析,我們設(shè)計一種可支撐不同用戶、不同渠道的統(tǒng)一的知識服務(wù)模式。該模式不僅融合了人工智能的研究成果和我們的**技術(shù),也融合了**、話務(wù)員、知識管理員等人工因素,是一種人機結(jié)合的服務(wù)模式。該模式可以統(tǒng)一的方式服務(wù)不同的用戶,應(yīng)用于不同的渠道(可支持短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入)。因此,**降低了企業(yè)客服成本。巢湖辦公用智能客服服務(wù)熱線多渠道支持:可以通過網(wǎng)站、社交媒體、手機應(yīng)用等多種渠道與客戶互動。

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自然語言認知和理解是讓計算機把輸入的語言變成有意義的符號和關(guān)系,然后根據(jù)目的再處理。自然語言生成系統(tǒng)則是把計算機數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言。自然語言處理的任務(wù)包括研制表示語言能力和語言應(yīng)用的模型, 建立計算框架來實現(xiàn)并完善語言模型,根據(jù)語言模型設(shè)計各種實用系統(tǒng)及探討這些系統(tǒng)的評測技術(shù)。 [1]自然語言處理的歷史可以追溯到20世紀50年代,隨著計算機科學(xué)的發(fā)展而逐漸形成。早期研究早期自然語言處理研究(1950s-1980s):**早的自然語言理解方面的研究工作是機器翻譯 [2]。1949年,美國人威弗首先提出了機器翻譯設(shè)計方案 [3]。1954年的喬治城-IBM實驗涉及全部自動翻譯超過60句俄文成為英文。研究人員聲稱三到五年之內(nèi)即可解決機器翻譯的問題 [4],不過實際進展遠低于預(yù)期,1966年的ALPAC報告發(fā)現(xiàn)十年研究未達預(yù)期目標,機器翻譯的研究經(jīng)費遭到大幅削減

智能客服系統(tǒng)是在大規(guī)模知識處理基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一項面向行業(yè)應(yīng)用的,適用大規(guī)模知識處理、自然語言理解、知識管理、自動**系統(tǒng)、推理等等技術(shù)行業(yè),智能客服不僅為企業(yè)提供了細粒度知識管理技術(shù),還為企業(yè)與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語言的快捷有效的技術(shù)手段;同時還能夠為企業(yè)提供精細化管理所需的統(tǒng)計分析信息。知識管理知識管理系統(tǒng)是基于我們十余年面向客戶服務(wù)的大型知識庫建立方法的經(jīng)驗而形成的精細化結(jié)構(gòu)知識管理工具。系統(tǒng)內(nèi)設(shè)立一套通用化的知識管理建模方案,該方案可以迅速地幫助大型企業(yè)對龐雜的知識內(nèi)容進行面向客戶化的知識管理。而該套方案是一般知識管理系統(tǒng)工具(如MS Sharepoint和IBM Lotus)中所沒有的。處理套餐變更、流量查詢、故障報修等高頻問題。

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金融領(lǐng)域:中國移動"移娃"系統(tǒng)月處理咨詢超6000萬次,通過風(fēng)險偏好分析提供個性化產(chǎn)品推薦 [1-2]。電商場景:雙11期間實現(xiàn)3秒極速響應(yīng),日均分流80%基礎(chǔ)咨詢量。醫(yī)療行業(yè):在線咨詢系統(tǒng)記錄用戶行為數(shù)據(jù),建立健康檔案關(guān)聯(lián)機制。出版行業(yè):處理到貨查詢、缺貨賠償?shù)仁聞?wù),*在復(fù)雜場景轉(zhuǎn)接人工 [3]。智能語音導(dǎo)航系統(tǒng)壓縮IVR菜單層級,自助服務(wù)成功率提升45% [1]虛擬客服助手(VCA)實時推薦應(yīng)答話術(shù),人工服務(wù)效率提升60% [1] [4]語音質(zhì)檢系統(tǒng)自動識別服務(wù)缺陷,質(zhì)檢覆蓋率從15%提升至100% [1]銀行智能客服:通過語音識別實現(xiàn)申請、賬單查詢等業(yè)務(wù)辦理。廬陽區(qū)辦公用智能客服銷售電話

通過技術(shù)迭代與場景深化,未來將進一步模糊人機邊界,提供更智能、更人性化的服務(wù)體驗。包河區(qū)本地智能客服對比價

該系統(tǒng)是一種點式或條式的知識管理系統(tǒng),因此是一種細粒度的管理工具。這中細粒度的知識管理工具,使得大型企業(yè)更有效,更能從知識的運行中實時地掌握企業(yè)的運行狀態(tài),從而更有效地進行科學(xué)決策。例如,在客戶的統(tǒng)計信息、熱點業(yè)務(wù)統(tǒng)計分析、VIP統(tǒng)計信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。這是一般知識管理工具所不支持的。下表具體給出了該系統(tǒng)與其它主要知識管理工具的重要區(qū)別。語言應(yīng)答智能應(yīng)答系統(tǒng)首先對客戶文字咨詢進行預(yù)處理系統(tǒng)(包括咨詢無關(guān)詞語識別、敏感詞識別等),然后在三個不同的層次上對客戶咨詢進行解析——語義文法層理解、詞模層理解、關(guān)鍵詞層理解。包河區(qū)本地智能客服對比價

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