AI賦能客戶服務，巧解企業難題

智能客服系統是在大規模知識處理基礎上發展起來的一項面向行業應用的，適用大規模知識處理、自然語言理解、知識管理、自動問答系統、推理等等技術行業，智能客服不僅為企業提供了細粒度知識管理技術，還為企業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手段；同時還能夠為企業提供精細化管理所需的統計分析信息。

作為企業客戶關系管理的重要組成部分，客服是連接企業與客戶的重要橋梁，極大地影響著企業的銷售成果、品牌形象及市場地位。但是，長久以來，客服行業都存在諸多痛點，客服人員流動性大、培訓成本高、客服效果難以把控、大量重復性問題過度消耗人工客服，同時，如何提升售前轉化，如何優化客服流程，如何從客服數據中發現企業業務問題等，都是各類企業面臨的普遍問題。

智能客服系統運用自然語言理解、語音識別、語音合成等智能人機交互技術，通過微信、APP、網頁、短信、電話等渠道，以文字、語音等方式提供智能在線問答服務，可加載行業知識庫，并與業務數據庫和在線客服系統對接，大幅降低客服成本，全面提升服務質量、效率以及用戶滿意度。

智能語音導航：

直接說出用戶關心的問題，扁平化IVR語音菜單設計

良好的人機交互體驗，迅速轉至業務節點

方便快捷，減少用戶操作時間

返回分析結果，可直接轉入對應的業務節點，也可以合成語音直接播放

強大的容錯能力，提升用戶滿意度

支持智能電銷，真人語音對話，智能打斷

智能機器人：

自動回答業務問題

場景識別和反問

相關問題推薦

近似問題聯想

動態信息展示

感敏詞過濾

知識點檢索和語義匹配

智能錄音質檢：

全文轉寫

關鍵詞（服務用語/忌語）檢測

自動展現所轉寫的文字在語音中對應時間點

話者分離

情緒檢測

語速檢測

靜音檢測

百分百質檢

高度融合語音交互技術：可以方便地調用語音識別、語音合成、手寫識別、圖像識別、智能意圖理解等核心能力，且各能力針對客服知識庫進行了定制，實現多種HCI技度融合。

多核心自然語言理解引擎：將某個領域的客服知識庫，形成多個相互獨立的引擎模態，細化推理顆粒度。同時在軟件技術上采用多線程方式，在保證效率的前提下顯著提高了推理的準確性。

文本挖掘用戶行為分析：智能客服系統對用戶的使用行為進行數據挖掘分析，實現輿情監控，為市場營銷策略的調整提供支持。

對外開放標準協議接口：在傳輸層采用Http、Socket等標準的網絡傳輸協議，可以與現有的呼叫中心 CRM、人工在線客服、網上營業廳結合。

異構知識庫對接：可以方便地和第三方的知識庫的對接，目前已經在項目上和專業知識庫廠商的產品對接。

多渠道多用戶分組：統一系統可以統一滿足微信、APP、QQ、WEB、SMS、易信等渠道的智能服務，可以根據用戶屬性的不同進行客戶分級，不同的用戶提供不同的服務。

知識加工簡單：系統基于自然語言的加工方法，減少知識加工人員工作量。

嚴格權限管理：系統可對多個賬戶的同時管理，即可以知識隔離也可以知識融合。按照用戶的級別和權限來進行后臺管理的操作，支持多用戶同時在線。

呼叫中心客戶服務是連接用戶與產品之間的直接窗口，更是扮演著解決客戶問題的重要角色，而客戶來電咨詢的相關問題，往往都是高度重復的，在這個智能時代的“風口”上，智能客服系統能為客戶提供滿意的解決的方案，可與業務系統對接，通過電話、網頁、微信等在線客服的機器人交互，多種渠道服務于廣大用戶，并結合大坐席量全程通話的錄音質檢功能，大幅度降低客服成本，提升服務效率和用戶滿意度，對于企業降本提效發揮了重大作用。