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智能在线呼叫CRM系统具备哪些优势？

CRM系统是企业呼叫中心系统中最重要的子系统之一，实现了客户资料的记录、导入、导出；客户联系历史、工单记录、工单派单、工单催单、工单撤单等工作流程系统管理以及服务小结，服务录音等服务过程中所有信息的整合，是企业客服中心为客户提供服务的最重要的平台。

OMS（运营管理系统）是企业呼叫中心正常运转的支撑管理平台，呼叫中心运营管理经理通过该系统可实现对呼叫中心的组织及资源的管理，功能及权限的管理，呼叫中心运行情况的实时监控，资源的临时调配、呼叫中心服务水平的动态管理，各种运营数据的动态展示等。OMS系统包括了实时监控、统计分析、质检评分、座席排班考勤、培训考试、绩效考核、计费等运营管理子模块。

CMS（内容管理系统）是基于企业知识的内容管理系统，又叫知识库，可以支持全文检索、关键词匹配、动态匹配、来电自动匹配、知识排名、智能学习等功能，通过不断个更新完善知识库，可以不断提升整体服务能力的呼叫中心专用内容管理系统。

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智能电话机器人如何批量、自动、智能地完成工作？

幽澜智能电话机器人整合智能语音、语义技术，在互联网上搭建一套可以灵活编辑、配置、训练的全智能语音交互机器人，该平台完全图形化、界面化、企业可以在我们提供的平台上快速实现智能语音对话功能，机器会对用户进行分类、帮助销售、运营人员有针对性地跟进、提升工作效率和转化率。

企业可以灵活配置业务场景流程、话术，根据业务需求设置变量和逻辑。支持话术手动添加和批量导入，批量导入客户资料，随心设置自动拨打参数，机器人会根据用户回复进行智能对话，识别和记录客户意愿，筛选有价值的客户提高外呼工作的效率和产出。

机器人可以根据对话，不断加深对用户对话习惯的理解，提升识别和匹配准确率。当机器人无法回答的问题或未知问法，可及时添加机器人未知问题，完成智能学习与训练过程。通过不断训练机器人，会让机器人对你的业务更加熟悉和全面。

幽澜智能电话机器人基于强大的智能语音识别、自然语言理解技术，支持真人语音交互，专业业务解答客户提问对答如流，可将用户电话中的语音通过语音识别转化成文字，再用自然语言处理技术，对文字信息进行理解，抽取关键信息做流程判断记录。

通过提供多维度的管理报表和对关键运营指标的可视化管理，实时了解机器人的工作状态和结果，包含监控智能外呼情况、监控IVR服务状态和监控智能在线客服沟通情况，帮助各层级管理人员了解服务运营情况，获取全面的运营管理决策支持。

智能电话机器人可以提供实时的数据分析统计，准确识别客户兴趣点，情绪通话完毕自动生成分析报表，未命中次数和话术访问次数一路了然，让企业了解客户关注问题，为企业产品和服务的改善提供数据支撑。

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人工智能座席助手功能简介

智能座席助手是以语音识别、语义分析、大数据处理技术为基础的实时业务指导及监控管理工具，提升联络中心的座席业务技能和监督效率，有效降低运营风险和人力成本。

智能座席助手可智能检测当前的话术阶段及话题，并能够智能提示接下来应该提及的话题，来帮助电销人员专注于销售过程，主导话题，并实时记录话术流程，提醒电话销售人员未谈及的关键话题。

智能坐席助手积累了丰富的行业知识库，对话数据与应用场景。不仅为企业提供对话式AI虚拟员工，更提供从AI战略顾问到AI平台建设的完整解决档案，帮助企业形成自己的AI能力。

为呼叫中心坐席人员提供智能辅助，通过语音识别呼入电话转为文本，并进行实时匹配标准答案，便于坐席人员快速获取最佳专业话术回复，提升服务效率及准确性。对话主题跟踪提醒，线索提醒与发现。

实时监测业务合规及时预警坐席情绪语速、礼貌用语等服务规范，预警提示客户情绪变化，并监管话题清淡、内容摘要、历史信息回溯等内容。

销售代表及销售主管可以在统计报表中查看所有团队内同事的工作情况，可以通过实践筛选来查看团队内代表的工作情况，包括销售工作数量统计，销售工作效率统计及表达规范统计。

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快速创建智能、强大、持续进化的客服机器人

幽澜智能客服机器人让企业可以方便快捷地创建智能、强大的客服机器人。可以通过微信公众号、PC网站、HTML5网页以及API方式接入个客服渠道，同时向多渠道客户提供精准、高质量的自动问答服务。只需要整理数据、批量导入、快速接入三个步骤，就可以轻松完成一个专属机器人的制作和上线。

幽澜智能机器人知识库系统，支持批量导入，可以在回答中添加图片、超链接等，机器人也能不断地自动学习人工座席的回答，人工辅助机器人，快速搜索知识库，座席点击精准回复再编辑回复。

幽澜在线客服系统可以连接微博、微信、网页和APP以及API方式接入，与呼叫中心无缝集成，先进的机器人客服可以智能识别和分配客户给上次对应的专属客服，也可根据客服能力值、工作负荷状态进行分配。

移动客服，帮助客服实现24小时随时随地接受客户消息，保证不漏掉任何潜在客户，提升企业效益和客户体验。

会话实时监控预警，前面防止会话潜在风险，对当前座席状态整体负载情况的在线数据监控，方便管理人员对工作概况、趋势和分布比例进行监控和总结回顾。全面质检，允许对历史会话进行抽样检查，为后续客服工作质量改进提供依据。

网站访客数量、访问次数、浏览量统计报表，客服工作情况报表，客服满意度报表，为客服绩效考核提供依据，让客服管理更轻松。基于客服数据，提供运维监控、热点分析等功能，及时发现用户行为趋势，为客户产品运营提供保障和决策支撑。

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人工智能需要研究的主要学科有哪些？

人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要的任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，与原子能技术，空间技术一起被称为20世界三大尖端科技。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能目前在计算机领域内得到了愈发广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用，在机器视觉上可应用为：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统等。

想要研究人工智能还需一下几门学科的积累：

• 需要数学基础：高等数学、线性代数，概率论述理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
• 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等，当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM，总之算法很多需要时间的积累。
• 需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是需要编程，如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

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人工智能中的自然语言理解含义是什么？

人工智能自然语言理解（NLP）即文本理解，和人工智能另外的组成部分语音图像的模式识别技术有着本质的区别，语言作为知识的载体，承载了复杂的信息量，具有高度的抽象性，对语言的理解属于认知层面，不能仅靠模式匹配的方式完成。

自然语言理解的应用：自然语言理解最典型的两种应用为搜索引擎和机器翻译。搜索引擎可以在一定程度上理解人类的自然语言，从自然语言中抽取出关键内容并用作检索，最终达到搜索引擎和自然语言用户之间的良好衔接，可以在两者之间建立起更高效，更深层的传递。

自然语言理解技术在机器人翻译中的应用。事实上搜索引擎和机器翻译并不分家，互联网、移动互联网为其充实了语料库使得其发展模态发生了质的改变。互联网、移动互联网除了将原先线下的信息进行在线化外，还衍生出新型的UGC模式：知识分享数据，像维基百科、百度百科等都是人为校准过的词条，噪声小；社交数据，像微博和微信等展现用户的个性化、主观化、时效性，可以用来做个性化推荐、情感倾向分析、以及热点舆情的监测和跟踪等等。社区、论坛数据，像果壳、知乎等为搜索引擎提供了问答知识，问答资源等数据源。

在另一方面，因为深度学习采用的层次结构从大规模数据中自发学习的黑盒子模式是不可解释的，而以语言为媒介的人与人之间沟通应该要建立在相互理解的基础上，所以深度学习在搜索引擎和机器翻译上的效用没有语音图像识别领域来得显著。

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国外人工智能龙头企业的发展趋势是什么？

人工智能作为全世界科研人员着重研究的领域，不仅中国对其重视，国外的学者在这方面也做出了很大的贡献。国外的人工智能龙头企业主要有：谷歌、苹果、亚马逊、微软等等，他们未来的发展趋势又将是怎样的呢？

通过一些资料我们可以看到各大公司的主要系统或多或少都是开放的，这样的好处是大公司利用技术和资源建设好基础平台，无论中小企业是否能够颠覆他们的产品，但是本质上是绕不开的，也是为大公司的平台舔砖加瓦。对于中小企业而言，也可以节省在基础技术上的投入，专注于做应用。

国外企业的IBM偏保守状态，谷歌的技术优势，亚马逊商业化很强，在人工智能上，也依然是这样，公司基因会伴随公司一直发展。

健康医疗将会是人工智能的主要突破点，随着时代的发展，解决医疗问题以及健康长寿会是主要需求，理论上人工智能也具备这个能力。因为对大众来说，健康医疗最大的问题就是缺乏个性化和长期追踪，对于人来说这是很难做到的，但是对于机器来说却不是问题，特别是加上人工智能后。

因此我们可以看到很多大公司都会在这上面做文章，包括谷歌，他们在这方面做的工作也是走在前列的。

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人工智能技术得以飞速发展的原因是什么？

近年来，随着计算机视觉、语音识别、机器翻译等技术的发展和商业化，数字广告和智能基础设施等领域基于机器学习的后台技术进行普遍部署，人工智能已经从实验室的研究项目编程了实际生产系统不可或缺的关键技术。

也正式因为积累的海量数据、计算能力得到了前所未有的高度发展，机器人学习方法的不断进展、系统软件和架构的持续创新，以及方便相关技术落地的开源项目和云计算平台，促使了人工智能技术的广泛应用。

下一代的人工智能系统也将更广泛地影响我们的生活，人工智能将会通过与环境交互替人力日进行更关键的和更个性化的对策。人工智能之所以能够得到快速发展，主要是因为以下几个原因：

• 大数据技术
• 高扩展性的计算机和软件系统
• 开源软件以及公有云服务的兴起和流行，使得研究人员可以很容易地租用服务器来验证他们的算法。

虽然人工智能已经应用到了众多的领域，但是我们希望能在更多领域发挥人工智能的作用，包括医疗健康、交通运输、工业制造、国防、娱乐、能源、农业、销售也等等领域，大规模系统和机器学习框架已经帮助人工智能取得了一定程度的成功，我们期待计算机系统能够可以更进一步地促进人工智能的发展。

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面向人工智能行业解决方案可以给企业带来哪些优势？

人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能计算任务的策略化管理提供专业的企业级作业管理功能和强大的调度策略。

人工智能计算任务的负载均衡与资源优化使用，能够保证CPU、GPU等资源的合理高效的利用，最大化资源利用率。

可视化人工智能开发环境提供了一整套可扩展定制化的可视化框架，提高人工智能的建模和训练效率。

同时支持多种人工智能计算框架，且与HPC集群或大数据集群共享计算资源。

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智能呼叫中心外包业务解决方案

呼叫中心外包服务通常承接的是不同地域不同行业的业务，要求外包企业在全国范围内对各行业用户提供专业的客户服务，应对不同用户的各种千变万化的需求，对于呼叫中心技术和应用提出更为严格的要求。

智能呼叫中心核心功能展示：

• 成本量化：智能语音系统整合线路，系统，运营商资源，企业仅需按照自身业务规模和要求进行租用即可，前期硬件投入“零”，IT成本降低。
• 外呼任务：系统提供预测外呼、预览外呼、一键外呼三种高效外呼方式，可使企业在同等人力资源条件下快速有效提高外呼效率。
• 问卷调查：电话问卷模块协助客服更快地完成业务，系统自动统计问卷结果，适合赠险外呼业务的电话问卷功能模块。
• 通话弹屏：电话接通时客户资料，问卷主动弹出，帮助客服更好更快地进行业务。
• 座席管理：对坐席进行分组，及权限自定义，并能通过后台监控座席的工作状态。
• 自定义字段：根据不同项目的不同需求，可以进行客户资料字段的自定义
• 报表：系统统计业务的华五郎，业务结果，呼损等任务结果，并生成报表，可以查询或导出。可以针对每个任务生成独立报表，大大方便业务和业绩管理与结算。

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