按日归档：2019-03-04

人工智能如何与各个领域相互促进

随着人工智能与各个领域的结合不断地在加强与相互促进，推动了很多新兴学科领域的研究和发展，人工智能研究和应用进入了一个新的阶段。新既体现在人工智能相关理论和知识体系的日渐成熟，也体现在人工智能的技术应用逐渐走出了实验室，与各类传统产业发生深度联系。

比如人工智能+医疗。在医疗的众多场景中，影像数据标准化程度最高、数据量最大，这为人工智能在医疗领域的应用提供了重要基础。以肺结节辅助诊断为例，通过大数据的学习，人工智能可以对肺结节CT影像进行智能检测与识别，将探查到的疑似结节标记出来。这样做一方面能够代替医疗人员进行重复的机械性工作，提高效率，另一方面也能帮助医生提高诊断的准确度。
从通过长期血压数据推测未来潜在病症，到用美颜相机拍一张自己满意的照片，人们在时刻享受人工智能带来的便利。近年来，大数据和深度学习的融合及计算能力的提升使人工智能技术取得突破性进展，推动人类社会从信息化时代走向智能化时代。人工智能技术正在或即将促进制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车、环境等行业的升级重构。

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智能客服系统是如何辅助企业收获客户满意度的？

智能客服系统的自动化客服任务分配与流程执行，提升了工作效率与客户满意度，

自定义业务流程并自动运行，大幅度提升业务处理速度，可以减少手动操作造成的错误。数十种自动触发条件与自动执行动作，帮助企业打造全自动的业务处理流程。

自动触发条件可以用于网站在线客服，微信，微博，邮件，工单等多个沟通渠道，自定义的客户任务分配方式，让合适的处理合适的客户问题。贴心地依据客户历史行为, 将客户任务自动分配给上次服务客服人员，依据客户属性自动分配客服任务，按照客户地理位置，客户等级进行分配，根据客服人员历史数据，让优先分配给技能好，转化率高的客服人处理任务，还能依据访客来源，搜索关键字，浏览页面自动分配任务到相应部门处理。

智能客服系统能进行客户的质量实时监测，提升客户的满意度，降低客户的流失率。系统可以自定义预警规则，出现问题可以自动通知。还能自动创建质检任务，监控服务质量，提升客户的满意度。

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幽澜智能客服系统的全能优势体现在哪里？

幽澜智能客服系统支持全客户沟通渠道的接入，一个平台可以解决所有的问题。网站在线客服，app客户服务一键开通，微信、微博社交客服渠道全接入，公共邮件地址，将接受邮件自动转入工单，智能客服机器人可以解决企业85%以上的常见问题，灵活的即时沟通插件，可以添加到企业的任意网页和系统中。

智能客服系统可以提升在线服务的获客能力，为企业带来更多的收入。自动识别客户，推荐极优解决方案。全渠道自动识别客户，自动调取客户档案与服务记录。动态客户字段，个性化服务内容，快速拉近与客户的距离。为服务人员自动推荐话术，提升在线客服人员的获客能力。

访客行为自动记录，帮助企业极大化市场推广效果。自动记录客户的网站浏览行为，提升服务人员的获客机率。基于客户行为主动邀请，降低访客流失率，提升在线咨询效果。客户来源自动记录，帮助市场推广部门提升推广效果。搜索关键词自动统计，自动生成市场推广报告

避免由于访客离线，客服回复不及时造成的丢单损失。离线消息发送，即使客户离开网页也可以接收信息。无客服在线时，自动启用客服机器人或者留言表单，避免客户流失。实时客户服务量统计与预警，协助企业调配客服资源，减少客户流失。

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幽澜智能机器人为何能如此聪明？

幽澜智能机器人的系统特点是聪明高效、快速上线与简单运维，系统是如何做到这几点的呢？

幽澜智能机器人具备了三层的立体式的引导、也可以输入自动补位的引导、模糊推理反向引导以及职能语句横向拓展这几大功能，可以给客户提供平滑流畅的交互式体验。

系统还可以自动收集类似问题和问法，匹配相似问法自动进行学习以及具备了口语化算法处理的引擎，能让机器人能智能学习、自主成长。

系统具备了网状的业务知识图谱，可以进行业务知识结构的搭建，还能在基于语境频次关联式知识图谱，海量标注语料以及行业吸粉数据支撑。

总的来说，幽澜的智能机器人简单可靠，接入、操作也方便，可以进行轻松的管理。精心设计的对话流程和寒暄内容让聊天过程自然随意。可以24小时快速响应客户需求问题，即问即答。大规模的知识库，强大的自然语义检索引擎，能准确回答用户的问题。

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如何理解人工智能的深度学习？

深度学习（Deep Learning）是目前炙手可热的AI研发中的一种机器学习技术。从广义上来说，所有的多层神经网络都是属于深度学习范畴。在此之前，神经网络达到3层以上，学习的效果就会大打折扣，很难实现多层构造，但是现在已经研究出很多种方法，可以自如运用10-20层的神经网络。

人工智能的深度学习最大的意义就在于能够提取对象的特征表示。特征表示（又称内在/潜在表示、特征值），指的是已经进行过前期处理的数据形式，可以应用在各种任务之中。能否找到合适的特征表示，对任务的完成情况至关重要。比如说只要能够朱雀抓取图像的特征，就能将其轻松地进行归类。

你可以把深度学习看做是一个电脑专家系统，无需具备过多的专业知识（比如你需要根据一组基于七八个维度的信息，推断这个月在某个产品上的消费，就无须过多的营销专业知识，或者甚至都不需要这些知识）就能解决一些与数据相关的专业问题。

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