目前, 市场上的智能客服机器人已经是一款成熟的 Sass 产品, 90% 以上的企业都可以直接接入, 数据保存在云端或者机器人公司的数据库, 部署非常方便. 同时, 对于一些大型集团公司或者金融类企业, 对数据保密性要求比较高的, 也可以实施落地化部署, 所有数据均存放在企业本地服务器上.
智能客服机器人的应用场景有哪些
寒暄闲聊, 有趣互动
丰富的寒暄语库, 贴合业务场景, 模拟真人对话亲切自然.
意向初筛, 精准分流
机器人通过消息过滤实现客户意向捕捉, 精准分流并触发人工服务, 通过高效率的问答处理, 过滤出更有价值的高净值用户.
辅助人工, 高效协同
AI 客服机器人全场景辅助人工客服, 智能引导及快捷转人工, 提升机器人至人工的流转效率, 提升客户服务满意度.
未来, 智能客服企业将通过大数据, 智能 AI 交互, 智能数据分析等技术, 为企业实现全业务和服务流程的智能化, 从售前到售后, 从产品到服务, 打造企业的全智能模式.
KGB 知识图谱现已实现以下功能: 1. 文档解析: KGB 知识图谱引擎, 可轻松解析多种格式与版本文档: TXT,DOC,Excel,PPT,PDF,xml 等. 尤其是 PDF 文件, 可直接解析输出为 Word 格式文件, 保留文件中表格与文字格式等重要信息. 对于图片信息, OCR 可自动识别并抽取图片中的文字信息. 2. 知识抽取: KGB 知识图谱引擎, 可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识 (主体, 客体, 时间, 地点, 金额, 条款等), 准确率高达 90%, 实现知识的快速生成. 3, 知识关联: KGB 知识图谱引擎深入挖掘知识关联, 将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实. 并具有强大的知识推理能力, 推理出暗含的知识与结论, 丰富知识图谱. 4, 知识较验: KGB 知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验, 包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正, 更有知识工程师进行知识精准校验, 保证知识图谱的准确性.
在应用方面, KGB 知识图谱具有以下特色: 1, 跨领域可扩展: 知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎. 知识抽取, 知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识, 结合用户知识图谱构建的需求, 可以快速构建用户领域知识图谱. 2, 知识质量智能核查: 知识图谱加工厂实现对多种知识错误与冲突的智能核查与校验, 并对知识库进行实时自动更新, 保证知识图谱准确性. 3, 人机结合的服务: 知识图谱加工场人机构成: 90% 机器 + 10% 的人工, 只需要提供语料, 就可以快速得到对应的知识图谱构建成果.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3383378.html