1、话术设计
提供所见即所得的话术设计界面，完全开放由客户维护话术，客户可以不断更新完善话术。话术通过多个语境、交互把话术逻辑的层次体现出来，实时展现了开放式与封闭式问题相结合，很好地体现谈单的层次。
2、语音识别
科大讯飞受图像领域CNN应用的启发，研发了深度全序列卷积神经网络（Deep Fully Convolutional Neural Network，DFCNN）语音识别框架，使用大量的卷积层直接将语谱图作为输入，相比传统语音特征作为输入，有效降低信息损失，非常出色地表达语音的长时相关性。
3、机器自然语言
自然语言理解是人工智能的核心技术，在智能客服、聊天助手、文本推荐、语义理解等领域都有非常多的应用。谷歌机器自然语言解析器SyntaxNet将神经网络和搜索技术结合起来，在解决歧义问题上取得显著进展，SyntaxNet 能像训练有素的语言学家一样分析简单句法。
4、数据分级
系统性能优越，系统设计之初就采用大数据模型开发建设，数据分缓冲层（BUFFER）、明细层（ODS/DWD）、轻度汇总层（DWB）、主题层（DWS）、应用层(APP)五层。
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