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智能客服系统可以应用在哪些行业领域？

1、电商/零售

当前，电商行业的客服需求主要集中在在线客服，以售前咨询和售后服务为主，由于咨询量大、重复问题多，且服务效果难以把控，因此需要通过智能客服机器人减轻人工客服工作压力，同时提升客服体验，及时跟踪和把握客服效果。

餐饮、生活消费、零售商超等领域客户服务逐渐从线下向线上延伸，需要智能客服系统提供随时随地的服务。

同时，无论是传统消费品牌，还是零售商超，都对客户数据的积累和智能分析提出了新的需求，智能客服系统能够显著提升其客户管理水平。由于市场上最大的几家电商平台都是自主研发的客服系统，也拥有自己的智能客服机器人，智能客服公司只能聚焦垂直电商平台。

2、生活服务

从早期的O2O模式到近两年兴起的共享乘车、共享单车等OMO模式，各类生活服务平台由于连接两端用户，具有比一般平台更大的客服工作量。

由于使用量大、不定时，对人工客服的工作造成了巨大压力。因此，这类平台急需通过智能客服机器人分担一部分工作，减轻人工客服压力，降低成本，同时提升客服体验。

3、教育培训

目前，智能客服系统在教育行业的应用主要集中在教育培训机构以及在线教育领域，此外一些高校网站或学生服务产品也会对客服机器人存在少量需求。

对于教育机构来说，售前获客转化痛点最强，该场景主要以人工客服为主，一方面要求在线客服产品具备访客浏览轨迹追踪和分析功能，以帮助提高销售转化，另一方面要求电销系统稳定、易用，且能与在线客服产品、企业内部CRM系统高度融合。

从市场情况看，中小型规模在线教育机构普遍采用SaaS产品，由于客服岗位对于教育培训机构非常重要，对客服系统的流程设计、数据报表分析、智能化等方面都要求较高。

4、金融行业

目前，智能客服系统在金融行业的应用主要在证券、银行、保险、互联网金融等细分领域。

从需求上看，因金融行业对数据安全性要求较高，可以采用本地部署的方式;售后则主要以用户咨询、回访为主，对智能客服机器人的准确性以及智能电话机器人的易用性等要求较高。

从服务形式上看，互联网金融领域主要以SaaS模式为主，中大型客户续费率高，小型客户死亡率高，主做SaaS的公司应聚焦大中型客户。

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智能会议助手在企业中起到什么有利作用？

会议的召开是企业的重要组成部分，是进行技术、经验及工作总结的沟通平台，随着会议系统的不断发展完善，会议的人性化、高效化以及智能化被越来越多的企业所重视。而传统的会议形式不仅在开启会议时步骤繁琐，会议资料获取还比较困难，纸质化的会议宣传资料携带不便等问题无形中增加了会议的成本，影响会议效果。

针对以上难题，幽澜智能为了帮助企业获取更加出众的会议效果，以人工智能的方式提出了智能会议的相关解决方案：

• 无需携带的电子手册

在会议召开前，提前通过小程序、网页等形式分发会议电子手册，可包含会议介绍、组织机构简介、特邀报告、会议专家介绍、会议交通指引等信息，帮助参会人员快速了解会议相关内容，解放双手。

• 实时的公告显示

针对参会人数较多的会议，难免会遇到消息传达不到位的问题，使用智能会议助手，通过小程序等方式即可快速接收公告通知，重要的的通知还支持一键短信通知功能，避免参会人员错过重要的通知信息。

• 可视化的会场信息

可在程序中提前录入会场的三维地图信息，精准地呈现会场会议室等位置分布情况，进行中的会议信息也可实时可视化，为参会人员提供更加直观的会场分布信息。

• 资料共享功能

针对会议中会使用到的PPT、文档、宣传视频等重要会议资料，可经过系统提供统一的资料共享平台，支持参会人员快速查找需要的会议资料。

• 线上宣传功能

可以以小程序或公众号的形式，接通系统，制作会议助手小程序，通过二维码、微信分享等方式进行线上的分享推广，同时支持虚拟赞助商推广、产品展示等，大大提高会议的推广效果和曝光程度。

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人工智能在制造行业上有哪些发展趋势？

据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临两大发展趋势。

第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。

智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。

限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。

第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。

智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。

从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分(SFC、MES、ERP、PLM)的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。

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人工智能在指挥系统上面临的八大挑战

人工智能技术在指挥控制系统中已经有了一些成功应用的实例,但它的广泛应用正面临着挑战,其中有人工智能技术本身的原因,更多的则是指挥控制系统的使命和任务对人工智能技术提出了更高的要求:

• 思维活动是人脑的高级智力活动,它本身所固有的特征、如模糊性、并行性和联想能力,是目前人工智能系统所无法比拟的。指挥控制系统要完成复杂的指挥控制,对人的智能要求很高,同样对人工智能的要求也很高,不仅需要模拟一般的逻辑推理能力,还需要模拟人的思维中的对模糊信息的处理能力、对相关信息的联想处理能力和人的神经网络的并行处理能力,以使指挥控制系统达到增强人的指挥控制能力的目的。
• 对人的思维活动的运行过程、思维活动的基本工具和思维活动的加工对象的描述能力仍无法满足实现人工智能系统的功能的需要。同样对于指挥控制过程中的信息和指挥控制方法的描述手段也难以满足指挥控制系统对信息和知识的需求、如对信息中的不确定性的表示、对指挥控制方法的可信度和适用性的表示、对指挥控制过程的描述等,都不仅仅是一些规则和一些数学模型所能充分表示出来的,需要针对指挥控制过程、方法和信息的特点,结合人工智能的新技术研究适合使用的描述手段。
• 广泛存在于指挥控制过程所需要的输人信息、处理方法和控制策略中的不确定性仍然是实现智能化指挥控制系统的一个无法回避的难题。这些不确定性主要来自信息不完全、度量不精确、信号不清晰、情报不一致、欺骗、干扰、指挥控制过程的解题路径的不确定性以及人的主观意向与客观实际的差异等,’它们代表了指挥控制系统面对的真实环境。对于这些不确定性,不能完全用确定性的假设来解决,必须用处理不确定性的方法处理,如模糊方法、概率方法等。应该研究适合指挥控制系统的近似推理和不确定性信息表示方法,有效地利用这些包含不确定性的信息和方法。
• 知识获取技术和自动学习技术的缓慢发展是制约人工智能技术在指挥控制系统中广泛应用的重要因素.人工智能无法在创造性思维上超过人的智能,人工智能系统如果不在知识、解决策略等方面不断补充修正,终究会被人的智能系统击破,智能化的指挥控制系统也面临同样的问题。知识获取技术和自动学习技术是智能系统扩充修正其知识和银题策略的关键技术手段,但是这些技术本身还并未成熟,还不能直接应用于指挥控制系统中。
• 人工智能系统,主要是基于知识的系统,存储和使用的知识一般局限于解决二个范围狭窄的指定领域中的问题,系统既不能大量存储常识性知识,又缺乏对知识的融汇贯通能力,因此,这种系统在解决问题时往往表现出相当严重的脆弱性(或称不稳定平衡性),问题一旦稍微超出系统指定的约束,系统提供的方案就可能根本不具备实用性、甚至是完全错误的。指挥控制系统面临的问题的范围是很广泛的,处理这类问题的系统应该具有很强的健壮性,才能适应实际应用的需要。
• 人的主观能动作用是指挥控制过程的主导因素,人的因素如何反映到指挥控制系统中.指挥控制系统如何跟上指挥人员的思路,如何满足不同的指挥人员的决策偏好,使指挥控制系统和指挥人员融为一体,发挥人机大系统的综合效益,达到指挥径制系统的目的,是人工智能应用与指挥控制系统要认真解决的问题。
• 人与指挥控制系统的交互技术对于实现一个优秀的指挥控制系统是十分重要的,但人机交互对于一个人工智能系统来说又是十分复杂的,它包括:紧迫实时任务时的人机交互.系统输出方案和对方案的解释,人输人自己的设想、意见、提示等。人机界面的研究工作,对于人工智能技术在指挥控制系统中的应用是十分重要的。
• 人工智能系统的运行速度往往难以满足指挥控制过程的需要。人工智能技术在不断地发展到,近年来尤其在模糊推理与软计算、并行处理技术的应用和人工神经网络等方面取得了许多新成果,这些成果无疑为人工智能技术在指挥控制系统中应用提供了更为广阔的前景,随着人工智能技术的不断成熟和发展,人工智能技术必将在指挥控制系统中得到越来越多的应用,也必将为提高指挥控制系统的整体性能提供越来越多的手段。

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部署智能问答机器人对企业的客服中心有什么意义？

随着自然语义理解（NLU）、语音识别技术（ASR）等智能技术的发展，智能问答机器人渐渐实现商业化，应用于企业的日常客服工作中，目前的智能问答机器人主要包括在线智能问答机器人和语音问答机器人两种，分别可以通过文字和语音的形式实现自动化客户服务，帮助企业收集客户信息，建立用户画像，为企业运营决策提供客服服务数据。

智能问答机器人的优势：

1、提高整体客服效益

智能问答机器人具备快速处理简单重复问题的能力，可以帮助企业解决大量重复工作，企业客服在有机器人的前提下可以承担更大的客服工作量；使用在线智能问答机器人时，在简单问题的回复上，机器人更加快速、 标准化，困难的问题转接给人工客服服务，可以使整体的服务质量更高，客户体验更好；使用语音智能问答机器人，很多企业可以通过机器人外呼实现客户的自动筛选，把高价值客户转接到人工，提高客服工作的转化率；对业务形态比较成熟的企业来说，智能机器人承担大量重复工作的情况下，企业对人工客服的需求会降低，可以帮助企业节约人工成本。

2、调节客服人员情绪

全人工客服的企业，客服工作中一般存在大量简单重复客服工作，在工作中的价值感和成就感很低，容易导致客服人员流动性高，增加企业的招聘、培训成本，最终导致整块客服工作的成本较高，管理较难，智能问答机器人解决简单重复问题，可以很好地帮助企业缓解客服压力，客服通过疑难问题的解决中凸显专业性，获得的成就感更高，工作的积极性会更高。

智能问答机器人可以帮助企业解决大量简单重复问题，提高企业客服接待上限、优化客户体验、提高客服售前转化、节约客服成本，还能调节客服人员情绪，稳定企业的客服组织结构，使客服人员工作更加积极。

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云计算服务可在企业办公中起到哪些作用？

通过云计算服务的云端一体化认识管理系统，为企业构建统一的人资管理一体化平台，全面整合企业人才战略、人事业务、人事流程和组织文化等各项业务，实现对内部人事业务统一管理。适用于各种企业个性化的人事业务特点、高效处理人事业务，进一步降低人事管理成本、全面提高人力资源从业人员的工作效率。

• 移动考勤功能

手机签到功能简单易操作，摆脱传统考勤设备手工打卡的局限，让企业的考勤签到更方便，外出人员的考勤监管更直接，显著提升考勤人员的出勤效率。

• 个性化设置

可配套相关的手机办公APP，随时随地都可以进行移动办公；后台修改个人资料信息、设置登陆密码、查询登陆日记等，还可根据使用的习惯及爱好进行系统的桌面设置和界面设置。

• 多功能一体化

具备基础的OM平台功能，支持手机APP业务；灵活拓展其他业务。

• 人事管理

建立企业员工的人员信息档案，管理各类人员基本信息和变动信息，实现人员信息方便快捷的统计和变动，支持人员变动操作，试用期、转正、离职人员一目了然。

• 人事档案

通过便捷的信息采集、人员类别规则控制企业人员信息结构，通过审批流程、业务流程实现人事制度的管控。提供强大的高级查询功能，可按教育背景、外语水平、工作经历、任职信息等进行档案查询。

• 培训管理

灵活对企业内部员工培训体系的管理，发挥培训技术与资源的最大价值；支持员工提出培训申请，根据培训资源拟定培训计划；强大的数据支撑，统计分析和评估培训效果，帮助企业优化培训。

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智能教育系统所具备的功能有哪些？

智能教育系统在人工智能的大环境下帮助学校、机构、教师等搭上科技发展的快车，实现现代化教育。智能教育系统一般具备以下优势：

1、赋能中国教育，促进教育均衡

大数据赋能中国教育，促进教育均衡发展，让教育欠发达地区的师生也能享受优质教育资源。

2、海量学习数据 支持教学分析

海量学习行为数据积累——实时精准采集教学前、教学中和教学后产生的学习数据。

3、助力教师减负 促进个性化教学

为学校建立完整数据仓库，深度挖掘教育数据价值，帮助老师减负的同时，让学生享受到了个性化的教学。

智能教育系统的具体应用场景：

1、作业批改：AI老师给你作文意想不到的精批细改，支持中英文双语批改。

2、作业推荐：自适应深度学习系统，支持大语文学科、英语、数学学科等。

3、试卷评阅：学科测评系统，打通线下测评和线上评阅流程的智能系统。

4、智能备课：海量教学资源，教案、讲义、PPT一键下载，实时共享京优质教学资源。

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从人工智能助力疫情抗战中，看人工智能未来的发展

在今年的抗击新型冠状病毒的防控战疫中，让我么看到了大数据与人工智能发挥出的巨大作用，科技赋能防疫，人工智能将助力早日打赢这场疫情防控战。

人工智能不单单是在这次防控战中表现优异，其实在其他的领域也都引发着人么的无限畅想。安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、娱乐等行业都是可以通过人工智能创造更加智慧的生活。

人工智能在未来会创造强大的引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各个环节，形成从宏观到微观领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态以及新模式。

人工智能行业的就业前景：人工智能替代人类某些工作已经是不可逆的存在。

 

在破坏掉一部分工作岗位的同时，人工智能毫无疑问会刺激新的工作岗位形成。首先吃香的自然是人工智能“大厦”的建筑工们。在《中国人工智能ABC人才发展报告》中，人工智能领域人才走势持续高涨，就业形势良好。在当下国内人口红利耗尽，移动互联网发展触顶的时期，人工智能领域在未来趋势、国家战略、商业落地上都必然会成为“香饽饽”。

据AI Lab报告数据指出，2019年人工智能人才缺口为110万，其中领域涵盖了算法、深度学习、自然语言处理等多个方面，而这一缺口在2022年将会增至594万。现在无论是BAT，还是字节跳动、科大讯飞等厂商都在进行激烈的人才争夺战。

落到岗位上，在当下算法和深度学习成为热门岗位。无论是产品的驱动还是功能属性的添加，算法和深度学习都是必不可少的存在。

因此，在未来，人们的生活必将与人工智能更加紧密，其发展也会不断进步，人工智能将成为影响全世界发展的一个重要因素。

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人工智能和5G技术存在哪些关系？

AI和5G是相互促进的关系，AI会让5G网络变得更加智能，5G网络智能定制切片，让5G更加贴近用户需求，人工智能技术大部分应用都需要基于大数据，依赖庞大的模型和海量的统计计算，5G可以使云到边缘、到端的链接更近、更紧密，使AI将更顺畅、更广泛的落地。

人工智能与5G技术将有以下合作：

• 人工智能与物联网深度整合：物联网是人工智能落地应用的重要载体，尤其在当前人工智能发展的初期，智能设备对于应用场景有较高的要求，而物联网则能够在很大程度上完成各种智能化场景的搭建，这对于人工智能的落地应用有重要的意义。

移动互联网未来在5G的支持下，必然要走向智能化，由于5G能够提供更高的传输速率，同时也能够全面提升移动网络的容量和可靠性，所以在车联网、可穿戴设备等领域都会释放出大量的机会。

• 基于AI的大规模天线技术：5G大规模输入多输出的波束赋型，基于射频指纹库，结合数据地图，通过AI算法训练形成规则，能够在波束跟踪、联合波束管理、室内外判决、基站定位等领域发挥至关重要的作用。
• 无线覆盖智能优化：基于人工智能的无线覆盖智能优化，可以利用大数据和人工智能技术，通过对历史覆盖数据，关联数据进行学习，训练生成优化控制模型，自动输出无线参数规划和调优建议，实现无线覆盖的智能优化。

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在疫情期间人工智能可以发挥哪些优势？

目前国内的疫情情况正在趋于好转的趋势，但是想要完全解除防备，还需要一段时日。在疫情发生期间，人工智能技术是赢得防疫攻坚战胜利的重要保障，在这次与众不同的防疫攻坚战中，人工智能都发挥了哪些优势呢？

• 利用AI技术的测温仪：智慧提问监控测量系统集人工智能和大数据系统于一身，通过温感摄像头系统结合了人脸识别和热成像体温检测功能采集相关信息，身份信息与体温匹配形成数据报表，自动启动预警机制并实时传输给疾控管理部门。

在医院、火车站、机场、学校等人员密集的场所增加体温检测，安全可靠，减少了检测人员的感染风险，同时大大提升检测的效率。

• AI模型预测

加拿大的一家健康监测平台将医疗和公共卫生专业知识与先进的数据分析技术相结合，帮助跟踪并预测传染病的全球蔓延趋势。通过AI技术，每天分析65种语言的约10万篇文章，来跟踪100多种传染病爆发情况，这些数据有助于了解潜在的传染病爆发和扩散。

• 利用深度学习算法寻找肺炎病毒宿主

在近期的一篇研究论文指出，基于深度学习的病毒宿主预测方法，检测出蝙蝠和水貂可能是新型冠状病毒这两个潜在宿主，其中水貂可能为中间宿主。基于AI技术的深度学习推测病毒宿主的方法已经有所应用，可以减少病毒检测过程中的重复工作，可以帮助减少病毒检测过程中的重复工作。

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