利用语义理解技术实现工单的智能化管理,实现工单的自动分类、派单,根据问题的解析快速推送解决方案,实现敏捷自动化处理,降低投诉量。
根据业务分析需求,从全网主流网站和社交媒体平台实时、高效地采集数据,让散落在各处的用户数据永远地沉淀在企业内部。
实时监控全渠道客户意见洞察,可结合多种预警方式自动识别危机事件,预警消息及时通过站内、邮件的方式通知相关人员。
基于先进的自然语言深度语义分析技术,可以从文本数据中提炼出精细化的信息,不止于笼统的标签化处理,充分挖掘数据的价值。
目前人工构建分类体系的成本很高,需要业务经验深厚的员工参与,且容易遗漏重要分类或者划分不科学。
通过自然语言理解处理,协助运营商从大量杂乱的客户回访数据中,洞察客户的需求、快速定位产品问题,更好地实现服务智能化。
通过识别大机构、公司、财团等对同业公司的资本注入动作,判断被投公司业务、技术或产品可能存在的商机。
通过解析相关政策及重要人物观点,识别出对行业内技术或产品类型有利好线索的政策。
基于先进的自然语言处理技术,对海量公开数据进行深度挖掘,化繁为简、扬清激浊,从中提炼对投资有价值的商业情报。
针对手机、厂商、品牌相关的重要舆论事件,挖掘事件的前后始终,用于了解事件详情,辅助决策。
需求背景:借助大数据与AI技术,定期获取卡车新闻媒体及论坛等信息并进行分析处理,构建社交媒体大数据分析能力,利用自然语言处理和理解技术洞察用户评论内容,形成系统、有效的知识积累,赋能洞察业务开展。