智能客服



通过自然语言处理、智能化人机交互以及大数据处理与分析技术,使得联络中心拥有向客户提供智能服务的能力

通过智能客服系统支持多渠道(电话、微信、网页、APP)的客户业务办理或咨询请求

从而降低客户等待时间,提升应答效率,提高客户满意度。 



市场挑战

业务快速膨胀

业务知识体系日益庞大,客服人员工作难度增加,遇到问题越来越多,请求服务量持续上升。

服务渠道多样化

微信、微博、App等渠道涌现,多渠道的业务规范统一,语音、文字视频混合应用,未来可能会出现新的服务渠道。

注重效率和成本

降低人力成本,跨部门和渠道服务的高效协同,有效降低IT系统实施风险,提升IT服务周期,降低投入。

可持续性

7*24小时服务,新服务渠道出现后的快速适应能力,IT系统的连续服务作业保障,服务质量统一保障。

核心能力

多渠道自动应答
集成多种服务渠道接口,可接入Web微信、App、短信、微博,智能自动应答和人工客服服务有效协同无缝切换。

知识管理
成熟的知识模型和管理系统,提供业务类目、业务主题、知识点以及业务维度的全过程一体化管理。

应答训练
通用领域语义知识库资源,金融行业语义知识库支持,半自动语义/短语文法学习。

运营监控
强大的日志管理、多业务统计分析的报表可以使得管理部门及时掌握客服服务的第一手信息。

方案特点

· 深层语义分析,保证理解的高精度


精度更高、更可控,较少的人工参与和训练
利用业务知识库,从中实时产生答案避免了业务知识库和FAQ的一致性问题
独立的语义理解内核,可嵌入不同应用,有效用于指标统计和监控


· 文法自学习,持续性优化理解能力


系统自动提醒不能理解的用户问题

程序生成语义文法经专业人员确认后加入系统增加理解能力


· 基于自然语言理解的上下文交互引导


对于高频的、固定的交互场景,采用系统内置的方式实现
对于低频的、灵活的交互场景,系统提供引导配置能力

方案价值

客户服务能力
提高解决问题效率、营销效率,客户随时随地获得服务,提升客户满意度。

知识管理能力
系统化知识建模,结构化知识管理,降低了知识管理的成本和维度,提高了知识库的可维护性,提升了标准化的知识管理能力。

市场感知能力
实时把握客户满意度,多维度实时监控,实时掌握市场运行状态,客户信息统计分析,有益于市场营销,客户投诉分析等。

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