智能客服即时响应消费者需求,智能回答部分重复性及结构性问题,缩短消费者等待时间,优化消费体验。消费者对智能客服的接受层度也随着之增高。根据2018年埃森哲对中国消费者进行的洞察调研71%的用户消费者希望自身的消费问题可以通过智能客服解决,76%的用户希望企业能够更多的通过科技手段来提供更好的客户服务。
机器人智能应答,自助完成业务咨询、查询和办理。强大的自然语言问答能力,有效拦截 80%以上简单、重复性问题。
基于自研NLP处理能力的FAQ知识库,有别于传统的关键字识别知识库
服务渠道统一接入,一个工作台解决所有终端交互,提高工作效率;统一平台接待:打通所有渠道消息,同一界面快速接待,无需切换;答案多样化:支持文本、表情、音频、视频、富文本。
排队规则支持自定义设置,重塑用户服务交互体验
个性化转人工配置,提升交互体验,留言自动转工单,优化服务流程,提升服务效率
精细质检每通会话,客服质量有效把控,提升服务水平
多数据多维度实时监控看板,助力管理者更好的掌握服务状态
利用NLP语义理解能力,智能监控聊天敏感词等信息,实时智能监控预警
开放、开源的系统自定义配置,助力客服管理更灵活,服务更高效
知识图谱(Knowledge Graph)是一种语义网络,一种实体之间关系的语义描述,是新一代的知识库技术。应用于诸多人工智能相关领域的关键技术,主要应用在数据结构化处理、解析、关联以及后续的分析推理。
从提升工作效率、到释放人力资源、以及形成智能决策,知识图谱驱动AI人工智能从感知智能到认知智能的转型
结构化、半结构化、非结构化数据通过知识抽取、数据的融合形成行业化的知识图谱
项目需求背景1.采用智能对答/选择交互方式明确并响应客户提出的问题及需求。2.对存在购买需求的用户进行销售引导,并推荐合适的产品。3.对公司信息类、保险通识类、产品条款类问题提供准确答案。