人工智能应用案例——智能客服
智能客服
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使用智能语音识别技术,将传统客服电话的通话内容以文本形式记录下来,再进一步做文本结构化和信息挖掘,对客服质量监测、做舆情分析和风险控制。
业务痛点及需求
- 在不少企业的售前咨询、售后客服场景中,每天有很多的客户提问一些常规性问题,导致人工客服工作繁琐重复,客服人力成本居高不下。
- 在企业的反馈高峰时段,如电商行业促销活动期间、房产行业上新楼盘期间,由于人工客服有限,导致在线用户提问排队时间很长,极大的影响了用户的体验。
- 人工客服人员水平层次不齐,导致服务质量高低不平。不但无法给出最合理规范的服务,而且连对客服人员的服务质量评估都非常困难。
系统架构
- 企业在阿里云开通账号。
- 企业通过阿里云提供的接口,将知识库按照固定格式上传到阿里云上。
- 企业通过阿里云提供的接口,更新数据库到自己的专用服务上
- 企业通过阿里云提供的接口,即可传入用户的问题并获取到合适的答案返回给用户。
- 企业可将平时的一些业务积累如人工客服,电话记录(使用阿里云的转文本服务转成文本),其他文档数据等,提供给阿里云的大数据平台,从而通过阿里云的特征及模型训练,不断的完善知识库。
优势
- 阿里云的客服机器人解决了用户最核心的问题匹配准确度问题。阿里云采用了基于深度学习Paraphrasing的算法。从而极大的提高了问题的命中率。
- 阿里云的客服机器人后台采用了大规模的数据库集群,确保了企业用户在海量用户调用情况下的稳定可靠和数据安全。
- 阿里云的客服机器支持单轮多轮问答,帮助企业从容应对客户提问。
- 阿里云客服机器人接入简单,基于http协议的接口提供问答服务,对系统侵入性几乎为0.
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