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技術指標
產品重點聚焦于醫療行業領域的智能機器人服務,采用基于深度學習的語義相似度算法和意圖模型,通過積累的海量的高質量的問答模型和訓練數據,能夠輔助系統更好的進行學習和訓練。相比于傳統客服機器人用采用基于規則的方法,標注量大且難度高,并且需要專人知識庫的更新維護,產品在系統綜合成本和應答成功率上有很大的提升。
響應時間
<1秒
系統自帶主備切換和負載均衡機制,各模塊均采用冗余部署,配合HA解決方案和類似于F5的負載均衡,可有效避免單點故障。
無故障時間間隔
>300天
系統經過300小時壓力測試,并且多個實際項目無故障應用時間超過1年,保持穩定性。
語言理解準確率
>99%
語言預測模型包括意圖識別引擎和句子相似度計算要基于BERT模型。在對話的每一輪次對用戶的目標進行預估,管理每個回合的輸入和對話歷史,輸出當前對話狀態。
產品簡介
項目立足于互聯網+人工智能+醫療行業,主要是開發并提供國內某知名??萍瘓F專用的智能客戶服務及智能在線推廣服務所需的SaaS平臺及模塊化服務,基于語音、文字等多模態機器人系統,運用深度學習技術整合各模態內容在語義層面上不同的表現形式,按照該集團及機構客戶的業務需求,為其在互聯網化趨勢下進行市場營銷,品牌推廣,客戶服務等工作提供多模態智能交互引擎模塊,智能CRM表單管理工具,智能IM在線交流工具,智能客服能力分析工具等能力模塊。
第一階段
開發基于語音、文字的多模態系統產品,實現自然語言與用戶交互的智能服務機器人應用。項目團隊開發包括NLP在內的多項智能人機交互技術,使用雙循環神經網絡(RNN)對音頻和文本序列中的信息進行編碼,結合這些信息源中的信息來預測情感類別,融合多種模態準確的識別和理解用戶提出的問題意圖,再模擬人類底層智能信息處理機制生成問題答案,并以人性化的方式與用戶溝通,向用戶提供信息咨詢和相關服務。
第二階段
整合視覺、語音、文字及其他傳感器的智能多模態深度融合的智能化信息系統。人-機互動中的語音+視頻,從幀序列中提取出語音和圖像視頻特征。按語音對應的視頻片段,在各個中間階段的不同模態之間的特征可以融合,在最后把不同模態的特征合并連接在一起又會形成混合的特征向量。最后融合的特征集,可以用支持向量機(SVM)自動進行二分類或Softmax進行多分類。
產品優勢
多模態人機交互的智慧醫療客戶服務機器人的價值不言而喻,特別在成本、效率以及靈活管理方面的優勢是不可比擬的,若企業能夠將智慧醫療客戶服務機器人的優勢有效地融入至現有業務中,實現客服業務的智能升級,企業的競爭優勢有望快速提升。
打破傳統客服局限性
相比人工客服,機器沒有由于生理局限性或經驗局限性所導致的運營層面的問題。例如:在實際的應用中,經常面臨的大并發時刻,需要削峰填谷的處理,或是提供個性化、按需實時的服務,在此類服務上,智能客服具有顯著的優勢。
高效率低成本
智能客服在處理簡單、枯燥與重復的業務上具有高效率與低成本的優勢。以會議通知為例,若采用千次并發,在同樣呼叫量的情況下,機器人客服的呼叫效率肯定更快,服務質量更加的穩定,并且機器人客服的成本結構單一。
不受經驗的約束
傳統的人工客服無法全面的記錄企業與客戶交互行為,機器人客服能夠全面的保留這些信息,從而存進企業流程的優化。企業能夠做到對客服流程進行隨時隨地隨需的調整或優化。
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