精細(xì)化業(yè)務(wù)管理：支持精細(xì)化統(tǒng)計(jì)分析，支持近60個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分析，支持熱點(diǎn)業(yè)務(wù)精細(xì)分析；支持多渠道接入，可支持電話、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無(wú)縫接入支持面向CRM的數(shù)據(jù)深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產(chǎn)品，是CMO提出市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)策略的數(shù)據(jù)基石。性能指標(biāo)系統(tǒng)召回率達(dá)到：95%，準(zhǔn)確率達(dá)到：95%，產(chǎn)品穩(wěn)定性、兼容性、運(yùn)行效率、并發(fā)能力、危機(jī)處理能力等產(chǎn)品化要求已達(dá)到電信級(jí)實(shí)用水平，并已實(shí)際在廣東移動(dòng)通信公司全省上線運(yùn)營(yíng)20個(gè)月，在Lenovo運(yùn)行6個(gè)月。整合多部門(mén)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)政策咨詢、辦事指南一站式解答。巢湖本地智能客服對(duì)比價(jià)

模糊推理針對(duì)客戶的模糊問(wèn)題，采用模糊分析技術(shù)，識(shí)別客戶的意圖，從而準(zhǔn)確地搜索客戶所需的知識(shí)內(nèi)容遇到模糊咨詢，性能驟然降低縮略語(yǔ)識(shí)別根據(jù)縮略語(yǔ)識(shí)別算法，自動(dòng)識(shí)別縮略語(yǔ)所對(duì)應(yīng)的正式稱(chēng)呼，然后從知識(shí)庫(kù)中搜索到正確的知識(shí)內(nèi)容。沒(méi)有現(xiàn)成的方法支持細(xì)粒度知識(shí)管理，*對(duì)“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。錯(cuò)別字識(shí)別對(duì)客戶咨詢中的錯(cuò)誤字進(jìn)行自動(dòng)糾正不支持智能分詞在錯(cuò)別字、縮略語(yǔ)、模糊推理等引導(dǎo)下，進(jìn)行智能分詞；但分詞遇到失敗時(shí)，在進(jìn)行上述迭代處理，直至分詞成功傳統(tǒng)分詞技術(shù)，難以處理海量客戶發(fā)出的海量咨詢肥西附近智能客服現(xiàn)貨24/7在線：全天候服務(wù)，無(wú)時(shí)間限制。

02:14“智能客服”,我真沒(méi)空陪你鬧了,快讓人工客服出來(lái)和我說(shuō)話!AI客服無(wú)法準(zhǔn)確理解問(wèn)題，難以轉(zhuǎn)接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)和選擇權(quán)。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來(lái)敷衍應(yīng)付消費(fèi)者。當(dāng)前，AI客服的發(fā)展應(yīng)用是趨勢(shì)所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達(dá)，都不能忽視人**本真的情感、**真實(shí)的需求。 [3]（新華網(wǎng) 評(píng)）大家接到的*擾電話多為AI客服上陣，它們自說(shuō)自話、不知疲倦，令人不堪其擾又無(wú)可奈何。商家營(yíng)銷(xiāo)無(wú)可厚非，“營(yíng)銷(xiāo)+AI”亦是一種趨勢(shì)，問(wèn)題在于濫用與無(wú)序。任其蔓延，不僅將對(duì)消費(fèi)者造成極大困擾，還會(huì)影響市場(chǎng)的良性運(yùn)轉(zhuǎn)。事實(shí)上，有人已自行琢磨應(yīng)對(duì)之計(jì)，要么一聽(tīng)是AI“秒掛斷”，要么設(shè)置語(yǔ)音助手，讓“魔法打敗魔法”。（北京日?qǐng)?bào) 評(píng)） [2]

與機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，且不用人工進(jìn)行特征標(biāo)注，可以直接對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模。在基于深度學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)方法中，常用的模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory network，LSTM）以及相關(guān)的注意力機(jī)制等。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理歐氏空間的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常將圖像和視頻這類(lèi)歐氏數(shù)據(jù)作為輸入，利用歐氏數(shù)據(jù)的平移不變性來(lái)捕捉數(shù)據(jù)的局部特征信息。圖數(shù)據(jù)作為一種非歐數(shù)據(jù),可以自然地表達(dá)生活中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。與圖像與視頻不同，圖數(shù)據(jù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的局部結(jié)構(gòu)是不同的，缺乏平移不變性使得其無(wú)法在圖數(shù)據(jù)上定義卷積核。用戶體驗(yàn)：測(cè)試對(duì)話流暢度、響應(yīng)速度、轉(zhuǎn)人工便捷性。

管理的多層次支持多層次管理，從“地域—時(shí)間—客戶群—渠道—業(yè)務(wù)—主體—摘要—文法—詞類(lèi)”等多個(gè)層次管理企業(yè)知識(shí)。不支持多層次知識(shí)管理。管理的多層次由于是細(xì)粒度知識(shí)管理，系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計(jì)決策分析、深度挖掘，降低企業(yè)的管理成本。例如，客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。對(duì)企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。多層次語(yǔ)言分析從語(yǔ)義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個(gè)層面自動(dòng)理解客戶咨詢。通常*單層分析支持語(yǔ)音交互場(chǎng)景，如電話客服、智能音箱等。瑤海區(qū)附近智能客服工廠直銷(xiāo)

個(gè)性化服務(wù)：根據(jù)客戶的歷史記錄和偏好，提供定制化的服務(wù)和建議。巢湖本地智能客服對(duì)比價(jià)

技術(shù)支持：故障排查、系統(tǒng)操作指導(dǎo)等。通用查詢：訂單狀態(tài)、物流信息、賬戶管理等。智能路由與轉(zhuǎn)接根據(jù)問(wèn)題復(fù)雜度自動(dòng)分配至人工客服或繼續(xù)由智能客服處理，避免用戶等待。數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化記錄用戶行為數(shù)據(jù)，分析高頻問(wèn)題，優(yōu)化知識(shí)庫(kù)和對(duì)話流程。二、技術(shù)支撐自然語(yǔ)言處理（NLP）意圖識(shí)別、實(shí)體抽取、情感分析、多輪對(duì)話管理。示例：用戶說(shuō)“我想取消訂單”，NLP可識(shí)別“取消訂單”為關(guān)鍵意圖機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)通過(guò)大量對(duì)話數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，提升回答準(zhǔn)確率。示例：使用Transformer架構(gòu)（如BERT、GPT）優(yōu)化語(yǔ)義理解。巢湖本地智能客服對(duì)比價(jià)

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