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智能客服系统产品技术特点

幽澜智能客服系统采用的自然语言处理系统（NLP）和语音合成系统（TTS），对接了国内主流的语音识别系统（ASR），构建多行业知识图谱，通过可视化机器人训练平台结合机器学习和深度学习技术，让机器人准确识别并理解用户意图，实现多轮对话的关联理解，精准挖掘用户需求，定义用户画像，让交流更自然更流畅。

1、语音识别 – 准确率高达99%

语音识别是利用计算机实现从语音到文字自动转换的技术。在人机交互对话过程中，机器人通过识别和理解进一步给出反馈，与客户进行深入的沟通。目前，华云天下智能机器人在与国内主流语音识别厂商广泛合作的基础上，利用最先进的深度学习算法模型，语音信号增强技术，有效分离噪音和混响等环境噪音，以确保语音识别准确率高达99%。

2、语义理解 – 精准掌握客户意图

语义理解基于深度学习技术，利用深度神经网络模型判别用户的意图、挖掘用户的关键信息点，帮助机器人更准确的理解用户意图。对文本内容进行结构化语法分析，并结合专业领域知识图谱和上下文信息进行语义理解和对话反馈能有效解决语义歧义性，能够进行语义的逻辑推理与验证，能更精准理解当前用户意图。

3、语音合成 – 满足千人千面自然沟通

语音合成是人机对话的重要一部分，幽澜智能机器人基于深度学习可将文本实时准确的转换为自然、流畅、清晰的语音。语音合成系统运用了基于深度神经网络技术，优化了训练数据和算法，运用了高音质合成器，造就出韵律抑扬顿挫、节奏错落有致、音色真实细腻的出色效果，从而提供自然的语音合成服务。

同时，基于深度学习的 TTS 合成系统可满足电话场景下业务需求的千人千面播报效果，使用真人发音和 TTS 拼接，为用户个性化定制专属音色，拟人化场景，用户仿佛与真人客服沟通，使交互过程自然贴心。

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智能座席服务系统能给企业带来的价值

1、迎接传统行业挑战，助力企业降本增效

企业在“互联网+”转型的过程中，需要更大范围地接触客户，更快速地响应客户需求。于是智能客服应运而生，为企业节约用人成本、提升服务效率。智能客服则能够在很大程度上释放企业的成本压力。

其中原因在于：客户服务作为高重复率的工种，使得人工智能拥有了代替其处理部分工作的可能性。以当前的人工智能水平，已经能够回答超九成重复结构化机械式问题。而与此同时，智能机器客服还具备能够同时接待上万人、全天候在线的工作能力，使相关成本大为降低。

随着人工智能技术的不断发展，人工智能事前预测能力和人机协作能力也在不断提升。这种预测能力的提升，可以为客户提供服务直达，使用户能在服务场景下快速定位、解决问题；而智能坐席助手，则能够自动判断用户的问题并推荐最佳的答案给人工客服，使客户服务人员快速回复用户。

智能坐席系统的出现让行业对于客服人员的基础能力要求和客服培训要求都大大的降低，这种工作方式将显著提升客服的工作效率，降低服务响应时间，极大缓冲业务发展对客服需求的压力

2、主动触达客户，实现流量有效转化

与传统意义上的客服不同，智能客服能根据历史数据，用户在网站或者APP的浏览行为，形成用户画像，主动分析用户需求，更能够主动邀请客户会话，并对客户进行正向引导，最终促成潜在客户交易成功。最新的智能客服解决方案，能有效的与企业商品系统打通，代客户完成下单及先关查询，从而进一步提高成单率。

3、数据精细化管理，让决策有据可依

众所周知，我们如今的生活早已离不开各种各样的数据。对于企业而言，数据起到的指导作用不言而喻。要了解员工工作成果，产品服务的问题，甚至是市场规律，都得通过数据体现。而在高度信息化的服务中，企业积累了大量的原始数据，如何筛选出更有价值的数据并有效使用，就显得尤为重要了。

实质上，人工智能与大数据是不分家的，基于AI技术的智能客服，在为企业提供精细化数据方面，优势无可比拟。通过对客服与访客对话数据的深度挖掘，为企业提供访客特征多维度的分析，形成客户画像和客户价值分层。客户需求一目了然，企业服务的进一步优化也有了指导。

4、更流畅的服务体验，打造良好口碑

在这个高度互联的世界里，需求无处不在，客户希望获得全天候的服务。下班后、周末、节假日，以及任何他们需要获得支持的时间，都得到客服人员的快速响应。有时客户需要的仅仅是一个回应，而这正是人工智能发挥更大价值的地方。

智能客服7*24小时提供服务的能力，能够让客户感到被重视，自己的声音有人倾听，客户与企业的良性互动就形成了。依靠舒适的服务与体验，在客户心中，树立起了企业重视客户、服务智能化的品牌形象。

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人工智能在客服领域上的应用

幽澜机器人非常重视AI的发展，并率先推出了面向不同行业的AI产品和解决方案。在客服领域，幽澜推出的智能客服解决方案在探索如何利用AI能力降低运营成本，提升客服效率，改善客户体验方面已经通过验证。

幽澜具备强大的AI自研能力，包括一系列自然语言处理模型、对话流情境意图管理、序列识别模型、在线纠错等；同时，幽澜还与许多AI创新公司建立了合作伙伴关系，共同开发高效、优质的解决方案。

幽澜智能客服解决方案的原理十分简单：系统接到电话后，自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）功能提供语音识别和语音合成能力，相当于智能客服的耳和口。经过识别的客户语音内容传输至智能客服的大脑—多轮会话引擎，分析理解客户意图并与客户对话。当智能客服无法理解客户语音时，可向人工求助。

幽澜智能客服的关键优势在于：支持通过开放API与现有计费系统、业务支撑系统或其他任何企业应用连接，实时获取丰富的业务信息，快速响应客户问询。

从运营数据来看，幽澜智能客服解决方案已经实现预期的商业目标，客服中心的运营指标已基本达成，其中首次呼叫解决率（FCR）达到90%，客户满意度为88%，越来越多的客户通过与智能客服对话获取需要的服务。智能客服必将为客户带来服务体验的变革，为运营商带来巨大的商业效益。

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幽澜智能座席系统产品优势

幽澜智能知识库是基于幽澜机器人知识库多年的产品研发和项目实践经验，因此幽澜智能知识库从诞生之初就具备了以下五方面的产品优势：

1、创新领先的智能引擎技术

综合了语言学、统计学、人工智能等多种学科的知识，具有场景反问和上下文关联处理，其智能交互算法经过每月10亿多次交互的验证，确保良好的用户体验和应答准确率，支持高并发和平行扩展服务能力。

以NLP语义搜索、智能全文搜索、机器学习等多种技术融合而成的知识搜索解决方案。

2、独家支持全渠道多媒体的知识应用

支持全渠道多媒体的应用，包括网站、微信、易信、来往、微博、短信、QQ、WAP、基于Android的客户端、基于iOS的客户端、PC桌面端等，接入时间小于一周，并具有统一管理维护机制和灵活的应用前端逻辑二次开发框架；

3、知识库构建模型的创新和优势

针对企业对知识应用和管理的需要，将企业知识分类为结构化知识、半结构化知识、非结构化知识，以各自相应的知识模型来管理和支撑企业这三种知识资产。针对企业不同的知识目标，建立了相对应的知识模型：本体语义知识模型，碎片信息结构模型，长文本文库模型，知识库关联模型。

基于语义而非词形的语言词典结构，以及基于领域本体的动态多维度智能知识库模型利于知识的积累和重用；语言知识库和业务知识库的分离维护机制方便知识库系统的维护和扩展，有利于维护人员对于企业知识进行规范的精细化管理。

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智能电销机器人的核心价值

1. 管理无负担

智能电话机器人拥有标准的应对话术，无需担心各种应对情况，没有任何额外管理成本的高级电话员工。

2. 效率提高 成本降低

每日可完成的电话量是原先人工坐席的五到六倍，生产效率大大提高。

3. 固话优秀员工能力

机器人固定优秀员工的话术应对技巧，无需担心员工情绪起伏，实现意向客户筛选与快速挖掘。

4. 智能化CRM管理

帮助企业全面、客观、高效的管理客户信息。同时智能电销机器人还为已经加盟的客户提供完善的后期服务：

5、产品培训

售后指派专人进行产品的现场使用培训，无需为不会操作犯难，保障每一位客户都能够正常使用。

6、话术录入

话术数据库建立初始，安排专人协助制作，不收取任何额外费用，并给出针对性建议。

7、优化升级

随时根据客户的需求，对部署系统进行定期升级服务。

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AI智能开启电销新模式

在科技不断发展与进步的当下，伴随着物联网、大数据、云计算等科技的深度融合和推动，机器人不断形成新的发展形态，智能化的发展方向日益突显，同时机器人的应用领域也在不断的扩大。

智能电销机器人的出现，不断的应用于金融行业、教育培训、房地产行业等行业，并且使得上述行业80%的公司工作效率明显提高。那么，电销机器人具体具备哪些功能呢？

1.信息自动读取：设置好场景话术提交给机器人，通过自动读取数据及行业关键词，实现机器与客户无缝对话。

2.真人语音群呼：自定义真人录制语音，一键启动、机器人会自动以真人语音方式群呼目标客户群。

3.客户自动分类：机器人通话完成后自动评分并对客户进行分类，分析客户属性、自动记录数据，为后期多次跟进提供依据，避免客户流失。

4.精准识别对答：国内领先的语音识别技术加上稳定外呼线路，保障了智能电销机器人准确识别和清晰回答客户所提的问题。

5.一键自动群呼：将客户号码导入机器人系统，一键群呼拨打客户电话，过程由机器人自动完成。

6.智能化CRM管理：帮助企业全面、客观、高效管理客户信息

7.高效率高利润：一个AI智能营销机器人每日可完成原来5-10个人的工作量，大大提高生产效率。

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人工智能的自然语言处理与语音识别

人工智能作为当下科技领域最热门的技术，吸引了众多行内和行外人士的关注。人工智能产业链，包括AI技术、底层硬件(AI芯片、视觉传感器)、应用领域(智能家居、智能硬件、机器人、自动驾驶、行业应用)三大部分，让大家对人工智能产业有一个全面、清晰的认识。

目前，AI技术包括大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习五大部分。我们主要说下自然语言处理与语音识别这两部分。

1、语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

2、自然语言处理

自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。

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人工智能语音机器人四大产品优势

一、提高工作效率

据数据统计，一般销售员工一天拨打客户最多300个，并且还要不间断的打，但其意向客户却寥寥无几。可是人工智能语音机器人能每天拨打2000多通电话，远远超过人工，每日可完成原来5到10个人的工作，大大提高了工作效率。

二、实现业绩最大化

传统电销公司为了实现公司业绩最大化都会增加更多的电销人员来实现目标，需要付出底薪+提成+补贴+管理+加班费+培训+电话费+办公耗材等，而人工智能语音机器人只需付出少量租金，便可快速完成电销人员的工作，可以让企业更省心省力。

三、系统标准化执行

同员工相比，人工智能语音机器人永远标准化执行，不会生病，不会感冒，不会请假，态度始终如一，情绪标准化、话术标准化、客户分类标准化，永不受情绪、环境、身体状况等影响，稳定标准化进行工作。

四、全年无休

人工智能语音机器人全年无休上岗，无需发放各种工资福利，无需社保，无需公积金，永不离职，大大降低了公司的人工成本、招聘成本、培训成本、硬件成本、流失成本。

幽澜人工智能语音机器人是一款适用于产品业务或服务推广需求的语音营销服务平台，通过精准语音平台外呼潜在客户群体，并模拟销售专家沟通进行信息筛选的人工智能语音机器人，集筛选意向客户、锁定目标客户、精准客户分类三重营销于一体，全面实现市场营销！

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人工智能与机器人的区别

人工智能，这无疑是需要大数据来支撑的。主要是识别类、感应器方面的。就好比说语言翻译，以前是每个单词的翻译，随着搜索引擎的崛起，人们把自己想说的话都发到了网上，然后搜索引擎蜘蛛网抓取下来，就成了一些例句，例句再经过语言的拼凑，电脑语法的组织，选出最佳的表述，这样就得出了翻译的语句，如果需要再人工智能一点，那就加上我们的语音识别与语音朗读（这一切语音的来源也都来自于大数据一点一点的取得的）。这就是我们的人工智能。

机器人，所需的条件基本就是人工智能+物理外壳，最基本的就是所说到的扫地机器人。如果想要变成终结者那样的机器人，那当然得具备有各种识别，各种感应器，我来预见一下，如果中国的机器人行业发展，首先会用到哪些公司的识别系统吧。

语音识别，讯飞科大

物体识别，百度识图

人脸识别，阿里巴巴

视频识别，迅雷公司等等的各种识别，再加上温度感应，距离感应方向感应等等，其实最重要的一点就是要有个脑袋，我想如果中国可以，应该会是阿里巴巴的大数据大脑吧。

一个是系统，靠算法实现，另外一个是实体，也依靠一些内置的程序进行设定好内容交流。

机器人不过是人工智能的一个载体，人工智能笼统来说分为强人工智能与弱人工智能之分，目前我们所见到的还是弱人工智能，智能专注于某一领域，比如人工智能客服回答数据库中的问题，当然随着数据库内容丰富，回答的准确率也会进一步提升。想特斯拉的无人驾驶也是属于人工智能的范畴，根据路况，速度等参数快速的做出决定。未来有一天强人工智能会与我们看到科幻电影中的机器人一样，用于判断、情感、超强学习能力，但是不知道这种强人工智能在有生之年能不能见到。

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2019人工智能产品发展趋势

如今，人工智能已成为科技界的热门话题。它不仅改变了人们的生活，而且还颠覆了各行业领域。尽管如此，人们对它有不同的看法。有些人可能认为这是一件坏事，因为他们的工作岗位可能被人工智能取代。另一方面，人工智能倡导者仍将人工智能视为一种推动因素，将显著减轻人们的工作负担，并通过自动化使人们的生活更轻松。

2019年人工智能发展趋势：

1.支持人工智能的芯片将成为应用主流

与其他技术和软件工具不同，人工智能严重依赖于专用处理器。为了满足人工智能的复杂需求，芯片制造商将创建能够运行支持人工智能应用的专用芯片。即使像谷歌、Facebook和亚马逊这样的科技巨头也会在这些专用芯片上投入更多资金。这些芯片将用于涉及人工智能的专门用途，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别。

2.人工智能和物联网在边缘的应用

2019年将是人们看到各种技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层面与人工智能携手合作。工业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本性原因分析，执行机器的预测性维护，并自动检测问题。

人们将在2019年看到分布式人工智能的兴起，并且将更加接近企业的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化以便在边缘运行

3.专业的人工智能系统成为现实

企业对专业系统的需求将在2019年成倍增长。很多企业拥有的数据有限，但需要的是专业数据。这将迫使企业采用可以帮助他们在内部生成高质量人工智能数据的工具。2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为人工智能奠定基础，可以在现实世界中发挥作用。企业将寻求能够访问关键数据源，并帮助他们理解非结构化数据的专业人工智能解决方案提供商。

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