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AI赋能客户服务,巧解企业难题

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智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的,适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业,智能客服不仅为企业提供了细粒度知识管理技术,还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段;同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

作为企业客户关系管理的重要组成部分,客服是连接企业与客户的重要桥梁,极大地影响着企业的销售成果、品牌形象及市场地位。但是,长久以来,客服行业都存在诸多痛点,客服人员流动性大、培训成本高、客服效果难以把控、大量重复性问题过度消耗人工客服,同时,如何提升售前转化,如何优化客服流程,如何从客服数据中发现企业业务问题等,都是各类企业面临的普遍问题。

智能客服系统运用自然语言理解、语音识别、语音合成等智能人机交互技术,通过微信、APP、网页、短信、电话等渠道,以文字、语音等方式提供智能在线问答服务,可加载行业知识库,并与业务数据库和在线客服系统对接,大幅降低客服成本,全面提升服务质量、效率以及用户满意度。

智能语音导航:

直接说出用户关心的问题,扁平化IVR语音菜单设计

良好的人机交互体验,迅速转至业务节点

方便快捷,减少用户操作时间

返回分析结果,可直接转入对应的业务节点,也可以合成语音直接播放

强大的容错能力,提升用户满意度

支持智能电销,真人语音对话,智能打断

智能机器人:

自动回答业务问题

场景识别和反问

相关问题推荐

近似问题联想

动态信息展示

感敏词过滤

知识点检索和语义匹配

智能录音质检:

全文转写

关键词(服务用语/忌语)检测

自动展现所转写的文字在语音中对应时间点

话者分离

情绪检测

语速检测

静音检测

百分百质检

高度融合语音交互技术:可以方便地调用语音识别、语音合成、手写识别、图像识别、智能意图理解等核心能力,且各能力针对客服知识库进行了定制,实现多种HCI技度融合。

多核心自然语言理解引擎:将某个领域的客服知识库,形成多个相互独立的引擎模态,细化推理颗粒度。同时在软件技术上采用多线程方式,在保证效率的前提下显著提高了推理的准确性。

文本挖掘用户行为分析:智能客服系统对用户的使用行为进行数据挖掘分析,实现舆情监控,为市场营销策略的调整提供支持。

对外开放标准协议接口:在传输层采用Http、Socket等标准的网络传输协议,可以与现有的呼叫中心 CRM、人工在线客服、网上营业厅结合。

异构知识库对接:可以方便地和第三方的知识库的对接,目前已经在项目上和专业知识库厂商的产品对接。

多渠道多用户分组:统一系统可以统一满足微信、APP、QQ、WEB、SMS、易信等渠道的智能服务,可以根据用户属性的不同进行客户分级,不同的用户提供不同的服务。

知识加工简单:系统基于自然语言的加工方法,减少知识加工人员工作量。

严格权限管理:系统可对多个账户的同时管理,即可以知识隔离也可以知识融合。按照用户的级别和权限来进行后台管理的操作,支持多用户同时在线。

呼叫中心客户服务是连接用户与产品之间的直接窗口,更是扮演着解决客户问题的重要角色,而客户来电咨询的相关问题,往往都是高度重复的,在这个智能时代的“风口”上,智能客服系统能为客户提供满意的解决的方案,可与业务系统对接,通过电话、网页、微信等在线客服的机器人交互,多种渠道服务于广大用户,并结合大坐席量全程通话的录音质检功能,大幅度降低客服成本,提升服务效率和用户满意度,对于企业降本提效发挥了重大作用。


文章分类: 行业资讯
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