集客服、电销为一体的机器人智能客服，利用其灵活的扩展性与个性化需求赢得了众多企业的青睐。
智能呼叫中心可以进行智能语音质检，全量覆盖系统，语音自动转化文本，实现自动质检。智能语音分析功能可以进行热点与舆情收集，竞争情报检测，各类分析模型开发。智能客服助手包含智能知识库，可以进行用户和座席的画像，进行业务方案的实时推送。ASR语音识别，自然语言处理，智能TTS。
智能呼叫中心功能：
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智能客服机器人系统可以以问题为向导，将服务任务一站直达。
1、意图预判。
客户信息的全面获取。全面抓取并分析客户行为数据（浏览轨迹、历史订单、会话记录、身份信息等），让客服机器人能够第一时间了解客户。
客户意图快速预判。基于客户图像，行业知识构建以及精准的语义分析，让机器人能够迅速准确地理解客户的意图，为后续的会话交互提供支撑。
2、对轮会话
精准的上下文理解能力。准确的关键信息识别并提取。上下文逻辑理解，企业动态业务知识信息的提取、管理、反馈。行业知识图谱，预购建行业业务场景。
敏捷的主动发问机制。实体提取深层意图理解，主动分布式发问。
3、任务直达
完成客户信息查询/采集。提取企业业务动态知识库信息，提供基于客户身份或其他企业自定义核心要素的查询反馈，信息采集，营销推荐。
业务执行操作。全面覆盖咨询、推荐、查询等各类任务指令场景，在自然会话中跨场景完成任务，根据业务需求提供针对性的解决方案。
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智能机器人可以帮助企业节省人力成本约80%，客服效率提升100%，因为智能机器人可以提供7*24小时的在线服务，辅助人工座席，将效率提升至100%，进行自动判断问题，当客服不在线客户可以进行留言反馈，自动的场景识别，快速地位，准确理解客户问题。
智能机器人可以进行智能学习，对于无法应答的问法定义为未知问题，通过机器人无监督的学习方式来整理未解决问题，企业可自行配置是否将未知问题作为机器日人的知识物料。
完善有效的知识库是机器人的必备运营，为机器人构建一个健康生态的知识管理库，是管理知识的生命周期，机构化知识，支持多渠道化应用强有力的支撑。
机器人可以记录与观察机器人与用户的交流应答，为企业提供更全面的用户心声，沉淀用户信息，促进帮助企业进行商业决策，抵御风险，赢得先机。
当访客的某些问题无法通过单一的对话完成时，需要机器人在理解语言基础上，利用对话状态追踪技术记录历史对话中的信息，智能引导用户更精准快捷地解决问题。
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幽澜机器人可以与全媒体多渠道融合，统一坐席工作平台，可以进行有效灵活的分配策略，智能会话管理让客户服务准确高效。全新的沟通方式，让客户可以随时享受专业服务。
可以实时发起，主动邀请访客对话，实时了解客户动向；进行在线实时沟通，快速响应客户服务请求；当客服不在线时，客户可以通过留言进行反馈；客户可以进行座席或者技能组历史服务座席优先。
幽澜智能在线坐席平台可以 进行多渠道接入，网页端、手机端、APP、微信、电话语音样样精通；系统进行精心优化，不丢消息不掉线，不错漏一个客户；介意输入预知、知识库、客户信息聚合，让客服效率倍增；实时监控和详细的数据报表让管理更加轻松。
系统统一的工单记录业务，支持自定义，能够记录金额、数量、业务状态等和企业密切相关的信息，让系统与企业的联系更紧密。
幽澜智能在线系统可以进行智能分配，输入预知，快捷回复，知识库等多种功能，助力每一次沟通。实时监控服务现场，提供数据报表，全方位反映服务现场、咨询详情、人员绩效。
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1、人工智能系统面向客服的应用
信用评分：近年来，银行等金融机构已经慢慢开始使用新型的非机构化与半结构化的数据来源来捕抓借款人的信用，并用人工智能来评估消费者行为和支付意愿等定性因素，筛选借款人更快，成本更低。
保险业：保险业将人工智能用于大数据分析并以此作为保险定价的基础，保险公司运用人工智能来整合实时、高度细化的数据，以改进保险产品的定价或营销。人工智能还能在理赔方面用于确定维修成本并自动判定交通事故车辆的受损程度，减少索赔处理时间与运营成本。
聊天机器人：用于帮助处理客户处理问题的虚拟助手。使用NLP自然语言与客户进行交互，并使用机器学习算法来进行优化。除了可以协助客户做金融决策外，还能与客户交互所获得的客户信息。
2、面向运营的应用
优化资本：建立在计算机能力、大数据、最优化数据概念基础上的人工智能，能提高优化资本的效率、准确性与速度。
模型风险管理和压力测试：人工智能通过一系列金融设置，能观察市场行为与其他趋势的变化，评估银行风险模型的表现，以降低低估风险的可能性。
市场影响分析：通过对原有模型进行扩展或引入机器学习方法，建立市场影响模型，能获取更多信息，从而实现对市场价格或流动性影响的最小化。
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幽澜在线客服系统作为一款商用的自然语言交互方案专家，具备了一下的产品模块：
1、支持全渠道接入：网页、移动端、微信、微博、APP、小程序、邮件等客户咨询全渠道接入，统一的平台管理，提高客服的工作效率，减少用户等待时间。
2、呼叫中心系统：可实现所有通话的控制能力，支持市面上所有的IVR配置，可实现呼入弹屏、外呼弹屏等，支持通话控制能力对接，让企业快速实现通话控制能力。
3、智能客服机器人：新一代智能客服机器人采用先进的深度学习、自然语言处理等技术提供更强大的系统，全面提升机器人的回答准确率，为企业提供真正的AI解决方案。
4、丰富的知识库：支持内外部的知识库，可以配合客服实现快速的资料检索，提高客服回复速度，支持批量导入、导出。
5、便捷的CRM系统：轻量级的CRM可以贯穿整个系统。
6、智能报表：支持平台所有功能模块的数据统计、支持多种图形展示，可自定义报表内容，支持导出。
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伴随着人工智能技术的告诉发展，用机器惹代替医护人员已经不是电影中出现的画面了，像一些沃森机器人、智能物流机器人、配药机器人都已经投入到各大医院进行工作了。
伴随着人工智能加医疗领域的进一步融合、深入，加上国家的政策和资金层面的大规模投入，人工智能技术在医疗行业的多个领域提供了实在的帮助，基于大数据的深度学习将改变医疗行业，对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗。
人工智能在医疗领域上的应用，意味着全世界人都能得到更普惠的医疗救助，获得更好的诊断与治疗。智能诊疗就是将人工智能技术应用在疾病诊疗当中，机器人可以帮助医生进行病理、体检报告等数据的分析与统计。
机器人还能够通过自主学习相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠的诊断和治疗方案。依据大数据的信息，人工智能系统可以进行快速、准确的挖掘和筛选出合适的药物。通过计算机的模拟，人工智能可以对药物、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。
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在人工智能发展的时代，人工智能一般有三大商用方向：一个是信息的聚合，一个是评估用户的情绪反应，一个是与用户建立关系，人工智能可以通过这几点建立与用户这件的社交纽带。
人工智能可以帮助大规模地收集用户数据，利用系统能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验，企业就能获得相应的商业价值。
比如说像之前脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会一样，人工智能的发展也将由当前数据密集型的机器学习、通过机器学习和人工智能会话系统而又延伸出很多的领域，也会带来很多的工作机遇。
但是人工智能的发展也会导致很多员工失业，因为机器人不会犯错、不会累、不需要休息、不需要工资，可以替代很多职业，如此便会导致大批量的人失业。人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰，也将引起空前的人才争夺扎，严重可将会导致巨头的垄断、分化加剧。
对待人工智能，我们应该以客观的角度看待，扬长避短，充分利用人工智能的优点，才能避免一些现象的发生。
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近年来随着人工智能突飞猛进的发展，引起了社会上某类人的担忧，其中的一个担忧就是人工智能可能会导致大规模的失业。
其实这种担忧也并非空穴来风，自智能时代的到来，人们对技术进步产生失业的担心就一直存在。然而，相比一些发达国家，越是广泛应用高科技的地区，越是技术发达，对劳动力的需求也越是旺盛。
但是人工智能却并非属于这种情况，在极端的情况下，如果某个行业大量采用人工智能，相关的从业人员可能会减少90%以上，因为人工智能丢了工作的人该怎么办？
其实，问出这样的问题实际上是未能理解科技的进步，包括人工智能发展的真正意义。技术进步意味着能以更少的投入能生产出同样的产品，甚至更好的产品。从生产者的角度来看，是生产成本的降低，从消费者的角度看，是商品价格的下降，也是财富的增加。
所以说，人工智能必然会取代某些职位，但是同时也会提供新的工作机会，市场需求增加了，供应也会相对扩大，也会需要更多的资源投入生产内，劳动力需求也会增加。
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根据目前市场上智能客服行业的资料数据来看，无论是从底层技术、产品服务、获客或者是业务上都存在着明显的痛点和问题。从接入的第三方情况看，目前行业中也存在着智能云客服、客服机器人、智能语音客服等产品和公司，相对于大厂环境，小厂的竞争比较激烈，各家的服务、产品等体系都还不够完善。
1、技术方面：AI的投入大，回报慢，底层技术不够成熟，真正的智能化有待提升，NLP相关底层技术尚未完全成熟，更多的是利用AI来进行其他能力的完善。
2、产品服务方面：产品同质化，深度服务能力有待提升。由于互联网行业业务较浅，导致专业的客户服务深度不够，提供的产品并不能解决客户的实际情况。
3、市场方面：大客户获客成本高，获客难度大。不同行业提供的对接方式不一样，主要的获客成本经历需要多个环节，也由于市场信息不透明，寻找到一定量的客户对于企业来说是比较困难。
4、战略方面：业务布偶聚焦，难以形成行业壁垒。无论是云客服还是客服机器人，各家公司的聚焦都不一样，产品体系很丰富，服务很多标杆企业、从而进行复制，以至于当前智能客服行业切入的大公司技术壁垒不是很高。
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