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多角度可配置的統(tǒng)計(jì)分析智能監(jiān)控系統(tǒng)截圖我們?cè)O(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)是一種統(tǒng)一的系統(tǒng)，可以監(jiān)控不同的地區(qū)、渠道、品牌、業(yè)務(wù)、時(shí)間、話務(wù)員、客戶類型等9個(gè)基本維度，同時(shí)也可以將上述基本維度進(jìn)行復(fù)合，形成復(fù)合型監(jiān)控維度，極大地?cái)U(kuò)展了現(xiàn)有監(jiān)控技術(shù)。人工輔助在系統(tǒng)不能自動(dòng)回復(fù)用戶的問(wèn)題時(shí)，將轉(zhuǎn)人工處理。為此，我們研制并提供話務(wù)員操作系統(tǒng)，供話務(wù)員操作使用。該系統(tǒng)具有精確的語(yǔ)義檢索能力，并且話務(wù)員可以在線編輯知識(shí)庫(kù)，供其他話務(wù)員使用，或者經(jīng)過(guò)審核后，供智能客服系統(tǒng)自動(dòng)使用。具有通用化的知識(shí)管理建模方案，可以迅速地幫助大型企業(yè)對(duì)龐雜的知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行面向客戶化的知識(shí)管理。靜安區(qū)附近大模型智能客服銷售電話該系統(tǒng)是一種點(diǎn)...

基礎(chǔ)科學(xué)大模型的快速發(fā)展開(kāi)始于2020年。該年，AlphaFold2 [8]以圖網(wǎng)絡(luò)**蛋白質(zhì)折疊難題。2022年，華為盤(pán)古氣象大模型 [9]是較早精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)提速10000倍以上。2023年DeepMind發(fā)布材料發(fā)現(xiàn)模型GNoME [10]，兩周內(nèi)發(fā)現(xiàn)220萬(wàn)種晶體結(jié)構(gòu)；同年浦江實(shí)驗(yàn)室"風(fēng)烏" [11]模型實(shí)現(xiàn)0.09°全球氣象預(yù)報(bào)，超越傳統(tǒng)數(shù)值模型?；A(chǔ)科學(xué)大模型對(duì)基礎(chǔ)科學(xué)研究產(chǎn)生了巨大的推動(dòng)作用。2025年4月1日，飛槳框架3.0正式發(fā)布，其具備動(dòng)靜統(tǒng)一自動(dòng)并行、大模型訓(xùn)推一體、科學(xué)計(jì)算高階微分、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器，異構(gòu)多芯適配五大新特性 [16...

支持多渠道接入，可支持電話、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無(wú)縫接入支持面向CRM的數(shù)據(jù)深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產(chǎn)品，是CMO提出市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)策略的數(shù)據(jù)基石。性能指標(biāo)系統(tǒng)召回率達(dá)到：95%，準(zhǔn)確率達(dá)到：95%，產(chǎn)品穩(wěn)定性、兼容性、運(yùn)行效率、并發(fā)能力、危機(jī)處理能力等產(chǎn)品化要求已達(dá)到電信級(jí)實(shí)用水平，并已實(shí)際在廣東移動(dòng)通信公司全省上線運(yùn)營(yíng)20個(gè)月，在Lenovo運(yùn)行6個(gè)月。人機(jī)交互愛(ài)客服智能機(jī)器人5大引擎擺脫人機(jī)交互困境，提升客服體驗(yàn)。語(yǔ)義分析引擎、分詞標(biāo)注引擎可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題應(yīng)付各種相似問(wèn)法的效果；知識(shí)庫(kù)更新機(jī)制引入自動(dòng)爬取技術(shù)，信息實(shí)時(shí)性提升。虹口區(qū)安裝大模型智能客...

AI客服無(wú)法準(zhǔn)確理解問(wèn)題，難以轉(zhuǎn)接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)和選擇權(quán)。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來(lái)敷衍應(yīng)付消費(fèi)者。當(dāng)前，AI客服的發(fā)展應(yīng)用是趨勢(shì)所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達(dá)，都不能忽視人**本真的情感、**真實(shí)的需求。 [3]（新華網(wǎng) 評(píng)）大家接到的*擾電話多為AI客服上陣，它們自說(shuō)自話、不知疲倦，令人不堪其擾又無(wú)可奈何。商家營(yíng)銷無(wú)可厚非，“營(yíng)銷+AI”亦是一種趨勢(shì)，問(wèn)題在于濫用與無(wú)序。任其蔓延，不僅將對(duì)消費(fèi)者造成極大困擾，還會(huì)影響市場(chǎng)的良性運(yùn)轉(zhuǎn)。事實(shí)上，有人已自行琢磨應(yīng)對(duì)之計(jì)，要么一聽(tīng)是AI“秒掛斷”，要么設(shè)置語(yǔ)音助手，讓“魔法打敗魔法”。（北京日?qǐng)?bào) 評(píng)）客戶...

智能客服是依托自然語(yǔ)言處理（NLP）、深度學(xué)習(xí)與大規(guī)模知識(shí)處理技術(shù)構(gòu)建的自動(dòng)化服務(wù)系統(tǒng)，具備24小時(shí)響應(yīng)能力和多任務(wù)并發(fā)處理能力 [1]。其**技術(shù)包括語(yǔ)義解析引擎、動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)管理和多模態(tài)交互設(shè)計(jì)，在電商、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自助應(yīng)答、智能導(dǎo)航與人機(jī)協(xié)作功能 [3]。通過(guò)自動(dòng)化分流機(jī)制降低企業(yè)30%以上人力成本，并通過(guò)用戶咨詢數(shù)據(jù)分析提供業(yè)務(wù)決策支持。2022年中國(guó)智能客服市場(chǎng)規(guī)模達(dá)66.8億元，預(yù)計(jì)2027年將突破180億元?；谏疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)意圖識(shí)別，準(zhǔn)確率達(dá)89.6% [1-2]。動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)整合多源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合預(yù)處理糾錯(cuò)機(jī)制構(gòu)建語(yǔ)義關(guān)聯(lián)圖譜...

七、電子郵件的收發(fā)管理電子郵件是商務(wù)領(lǐng)域的重要的溝通手段，當(dāng)然也是為不方便用電話的客戶(如聾啞人)，擁有這個(gè)功能***是對(duì)客戶的關(guān)懷。其使用的形式與短信、傳真類似。八、人工坐席的應(yīng)答根據(jù)客戶的需要，將進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答(IVR)的話路轉(zhuǎn)接到人工座席上，客戶將和業(yè)務(wù)代理進(jìn)行一對(duì)一的交談，接受客戶預(yù)定、解答客戶的疑問(wèn)或輸入客戶的信息。另外，坐席員也可以將查詢的結(jié)果采用自動(dòng)語(yǔ)音播報(bào)給客戶。坐席掛機(jī)后，通過(guò)按鍵對(duì)坐席評(píng)價(jià)或投訴。功能上可以分為普通坐席和班長(zhǎng)坐席。使得用戶體驗(yàn)從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，改善用戶體驗(yàn)感覺(jué)。崇明區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服圖片人類對(duì)齊：為確保模型輸出符合人...

2025年4月，張洪忠表示研究顯示，目前國(guó)內(nèi)主流媒體已經(jīng)將大模型技術(shù)應(yīng)用在內(nèi)容生產(chǎn)的全鏈條之中，技術(shù)的采納程度比較高。在使用水平和工作績(jī)效上，縣級(jí)媒體、市州級(jí)媒體、省級(jí)媒體、**級(jí)媒體呈現(xiàn)逐級(jí)遞增的特點(diǎn)?？傮w上，媒體從業(yè)者對(duì)大模型技術(shù)抱持積極的態(tài)度，技術(shù)的接受程度比較高，年齡、學(xué)歷等都成為影響AI大模型使用的***因素 [17]大參數(shù)量人工智能大模型的一個(gè)***特點(diǎn)就是其龐大的參數(shù)量。參數(shù)量是指模型中所有可訓(xùn)練參數(shù)的總和，通常決定了模型的容量和學(xué)習(xí)能力。隨著大模型參數(shù)量的增加，它能夠捕捉更多的特征和更復(fù)雜的模式，因此在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)高維度的關(guān)系時(shí)具有更高的表現(xiàn)力。例如，OpenAI的GPT...

2. 模型透明性與可信度挑戰(zhàn)“黑箱”特性：大模型的算法復(fù)雜性與可解釋性不足降低了高風(fēng)險(xiǎn)決策的透明度，可能引發(fā)監(jiān)管機(jī)構(gòu)與投資者的信任危機(jī)（Maple et al., 2022）。具體表現(xiàn)為：○ 決策不可控：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤或誤導(dǎo)性信息可能生成低質(zhì)量結(jié)果，誤導(dǎo)金融決策（蘇瑞淇，2024）；○ 解釋性缺失：模型內(nèi)部邏輯不透明，難以及時(shí)追溯風(fēng)險(xiǎn)源頭（羅世杰，2024）；○ 隱性偏見(jiàn)：算法隱含的主觀價(jià)值偏好可能導(dǎo)致輸出結(jié)果的歧視性偏差（段偉文，2024）。支持多層次管理，從“地域—時(shí)間—客戶群—渠道—業(yè)務(wù)—主體—摘要—文法—詞類”等多個(gè)層次管理企業(yè)知識(shí)。上海辦公用大模型智能客服廠家供應(yīng)人類對(duì)齊：為確保模...

以一家快遞公司客服熱線為例，AI客服先給出了兩個(gè)選項(xiàng)，當(dāng)記者想直接轉(zhuǎn)人工時(shí)，AI客服仍是“自說(shuō)自話”，重復(fù)著固定話術(shù)。然而，這還*是開(kāi)始，接下來(lái)，AI客服共細(xì)分了4個(gè)二級(jí)菜單。在記者回答完***一個(gè)問(wèn)題，成功轉(zhuǎn)接到人工客服時(shí)，時(shí)間已經(jīng)過(guò)去了2分25秒。成功轉(zhuǎn)人工后記者再次描述了訴求，卻發(fā)現(xiàn)此前AI客服設(shè)置的分類選項(xiàng)未能實(shí)現(xiàn)精細(xì)導(dǎo)流，客服表示需轉(zhuǎn)接至負(fù)責(zé)該業(yè)務(wù)的客服處理，**終記者用時(shí)3分鐘才轉(zhuǎn)接到正確的人工客服。 [4]虛擬客服助手（VCA）實(shí)時(shí)推薦應(yīng)答話術(shù)，人工服務(wù)效率提升60%。崇明區(qū)辦公用大模型智能客服銷售電話張先生意識(shí)到，與機(jī)器對(duì)話是不會(huì)有結(jié)果的，便要求“轉(zhuǎn)人工”，但回應(yīng)他的依然是那句...

AI客服是指一種利用人工智能技術(shù)，為客戶提供交互式服務(wù)的智能客服系統(tǒng)。這種系統(tǒng)通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等，能夠理解客戶的需求、回答客戶的問(wèn)題、提供解決方案等。AI客服在處理簡(jiǎn)單、重復(fù)的問(wèn)題時(shí)，效率高于人工客服，而且24小時(shí)隨時(shí)在線，節(jié)省人力成本。 [3]AI客服局限性很明顯，比如不能解決個(gè)性化問(wèn)題，交流缺乏情感，尤其是轉(zhuǎn)人工流程復(fù)雜，堪比“九九八十一難”。一邊是消費(fèi)者著急希望能解決問(wèn)題，一邊卻是AI客服機(jī)械地羅列一些無(wú)關(guān)痛癢的通用條款。如此無(wú)效溝通，AI技術(shù)是用上了，客戶服務(wù)卻全然沒(méi)有了。 [3]針對(duì)客戶的模糊問(wèn)題，采用模糊分析技術(shù)，識(shí)別客戶的意圖，從而準(zhǔn)確地搜索客戶所...

基礎(chǔ)科學(xué)大模型的快速發(fā)展開(kāi)始于2020年。該年，AlphaFold2 [8]以圖網(wǎng)絡(luò)**蛋白質(zhì)折疊難題。2022年，華為盤(pán)古氣象大模型 [9]是較早精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)提速10000倍以上。2023年DeepMind發(fā)布材料發(fā)現(xiàn)模型GNoME [10]，兩周內(nèi)發(fā)現(xiàn)220萬(wàn)種晶體結(jié)構(gòu)；同年浦江實(shí)驗(yàn)室"風(fēng)烏" [11]模型實(shí)現(xiàn)0.09°全球氣象預(yù)報(bào)，超越傳統(tǒng)數(shù)值模型?；A(chǔ)科學(xué)大模型對(duì)基礎(chǔ)科學(xué)研究產(chǎn)生了巨大的推動(dòng)作用。2025年4月1日，飛槳框架3.0正式發(fā)布，其具備動(dòng)靜統(tǒng)一自動(dòng)并行、大模型訓(xùn)推一體、科學(xué)計(jì)算高階微分、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器，異構(gòu)多芯適配五大新特性 [16...

多角度可配置的統(tǒng)計(jì)分析智能監(jiān)控系統(tǒng)截圖我們?cè)O(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)是一種統(tǒng)一的系統(tǒng)，可以監(jiān)控不同的地區(qū)、渠道、品牌、業(yè)務(wù)、時(shí)間、話務(wù)員、客戶類型等9個(gè)基本維度，同時(shí)也可以將上述基本維度進(jìn)行復(fù)合，形成復(fù)合型監(jiān)控維度，極大地?cái)U(kuò)展了現(xiàn)有監(jiān)控技術(shù)。人工輔助在系統(tǒng)不能自動(dòng)回復(fù)用戶的問(wèn)題時(shí)，將轉(zhuǎn)人工處理。為此，我們研制并提供話務(wù)員操作系統(tǒng)，供話務(wù)員操作使用。該系統(tǒng)具有精確的語(yǔ)義檢索能力，并且話務(wù)員可以在線編輯知識(shí)庫(kù)，供其他話務(wù)員使用，或者經(jīng)過(guò)審核后，供智能客服系統(tǒng)自動(dòng)使用。知識(shí)面向客戶的知識(shí)管理，使得客戶可以直接有效訪問(wèn)到客戶化知識(shí)庫(kù)。同時(shí)也面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)管理。寶山區(qū)安裝大模型智能客服供應(yīng)可解決通用任務(wù)由...

隱私使用爭(zhēng)議：○ 隱私侵犯：個(gè)人信息收集與使用可能違背知情同意原則（段偉文，2024）；○ 匿名推理風(fēng)險(xiǎn)：即使數(shù)據(jù)匿名化，模型仍可能通過(guò)關(guān)聯(lián)分析還原個(gè)體身份（蘇瑞淇，2024）；○ 法律爭(zhēng)議：數(shù)據(jù)使用邊界模糊，易引發(fā)監(jiān)管合規(guī)糾紛（羅世杰，2024）。4. 行業(yè)資源分配挑戰(zhàn)成本投入差異加劇“兩極分化”：大型金融機(jī)構(gòu)憑借技術(shù)、數(shù)據(jù)與人才優(yōu)勢(shì)占據(jù)主導(dǎo)地位，而中小機(jī)構(gòu)因資金與規(guī)模限制陷入“強(qiáng)者愈強(qiáng)，弱者愈弱”的困境。大型機(jī)構(gòu)通過(guò)擴(kuò)大模型規(guī)模鞏固競(jìng)爭(zhēng)力，導(dǎo)致行業(yè)資源加速集中（蘇瑞淇，2024）；中小機(jī)構(gòu)則需權(quán)衡投入產(chǎn)出比，若無(wú)法規(guī)?；瘧?yīng)用，AI投入可能難以為繼（羅世杰，2024）。 [18]在系統(tǒng)不能自...

多模態(tài)大模型多模態(tài)大模型則能夠同時(shí)處理和理解多種類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖像和音頻，從而實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的信息融合與生成。這類模型在圖文生成、視頻生成等任務(wù)中表現(xiàn)突出，能夠打破單一模態(tài)的局限，實(shí)現(xiàn)更加豐富的交互與創(chuàng)作。OpenAI的CLIP模型就是一個(gè)典型的多模態(tài)大模型，通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練圖像和文本，成功實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)的信息對(duì)齊。多模態(tài)大模型的應(yīng)用涵蓋了內(nèi)容創(chuàng)作、智能搜索、輔助醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域?；A(chǔ)科學(xué)大模型08:54AI讓生物學(xué)界變了天,98.5%人類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)被預(yù)測(cè)出來(lái),到底意味著什么?基礎(chǔ)科學(xué)大模型則主要應(yīng)用于生物、化學(xué)、物理和氣象等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，旨在通過(guò)學(xué)習(xí)大規(guī)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)，輔助科學(xué)研究和實(shí)驗(yàn)。這些模型能夠...

錄音編輯與查詢：可采用多種方式對(duì)錄音文件查詢，并可根據(jù)通話內(nèi)容及聯(lián)系人等重要信息對(duì)錄音文件進(jìn)行編輯。 網(wǎng)絡(luò)查聽(tīng)：LinkTel-VR錄音系統(tǒng)引入了先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使用戶可通過(guò)電腦網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程查聽(tīng)。 自動(dòng)備份：可設(shè)置自動(dòng)備份的時(shí)間、備份介質(zhì)(如：硬盤(pán)、CD-R、MO等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備)。 系統(tǒng)管理：可設(shè)定不同等級(jí)的密碼保護(hù)，除了系統(tǒng)管理員使用***的密碼外，還有用戶密碼、錄音文檔查詢密碼等多種保護(hù)措施。 錄音文件的兩級(jí)保護(hù)：除了按用戶要求進(jìn)行備份外，LinkTel-VR錄音系統(tǒng)還增加了錄音文件整理程序，整理程序可以恢復(fù)由于用戶誤操作而刪除的重要信息。 多種壓縮方式：PCM(35hr/G)、ADPCM(7...

支持多渠道接入，可支持電話、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無(wú)縫接入支持面向CRM的數(shù)據(jù)深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產(chǎn)品，是CMO提出市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)策略的數(shù)據(jù)基石。性能指標(biāo)系統(tǒng)召回率達(dá)到：95%，準(zhǔn)確率達(dá)到：95%，產(chǎn)品穩(wěn)定性、兼容性、運(yùn)行效率、并發(fā)能力、危機(jī)處理能力等產(chǎn)品化要求已達(dá)到電信級(jí)實(shí)用水平，并已實(shí)際在廣東移動(dòng)通信公司全省上線運(yùn)營(yíng)20個(gè)月，在Lenovo運(yùn)行6個(gè)月。人機(jī)交互愛(ài)客服智能機(jī)器人5大引擎擺脫人機(jī)交互困境，提升客服體驗(yàn)。語(yǔ)義分析引擎、分詞標(biāo)注引擎可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題應(yīng)付各種相似問(wèn)法的效果；知識(shí)面向客戶的知識(shí)管理，使得客戶可以直接有效訪問(wèn)到客戶化知識(shí)庫(kù)。同時(shí)也...

由于是細(xì)粒度知識(shí)管理，系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計(jì)決策分析、深度挖掘，降低企業(yè)的管理成本。例如，客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。對(duì)企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。語(yǔ)言應(yīng)答智能應(yīng)答系統(tǒng)首先對(duì)客戶文字咨詢進(jìn)行預(yù)處理系統(tǒng)（包括咨詢無(wú)關(guān)詞語(yǔ)識(shí)別、敏感詞識(shí)別等），然后在三個(gè)不同的層次上對(duì)客戶咨詢進(jìn)行解析——語(yǔ)義文法層理解、詞模層理解、關(guān)鍵詞層理解。知識(shí)管理系統(tǒng)是基于我們十余年面向客戶服務(wù)的大型知識(shí)庫(kù)建立方法的經(jīng)驗(yàn)而形成的精細(xì)化結(jié)構(gòu)知識(shí)管理工具。寶山區(qū)國(guó)內(nèi)大模型智能客服現(xiàn)價(jià)錄音編輯與查詢：可采用多種方式對(duì)錄音文件查詢，并可根據(jù)通話內(nèi)容...

張先生意識(shí)到，與機(jī)器對(duì)話是不會(huì)有結(jié)果的，便要求“轉(zhuǎn)人工”，但回應(yīng)他的依然是那句冷冰冰的話：為了節(jié)約您的時(shí)間，請(qǐng)簡(jiǎn)單描述您的問(wèn)題。張先生連試了七八次，甚至提高了音量，但AI客服依然堅(jiān)持著自己的“套路”?！拔覈L試線上溝通，但回答都是千篇一律的自動(dòng)回復(fù)，問(wèn)題依然沒(méi)有得到解決?！睆埾壬鸁o(wú)奈稱，他**終給該快遞公司濟(jì)南分公司打了電話，其工作人員查詢后發(fā)現(xiàn)并未收到物流信息。**終，張先生選擇線上平臺(tái)退貨，經(jīng)過(guò)多天**后，張先生終于解決了此事。同時(shí)還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供精細(xì)化管理所需的統(tǒng)計(jì)分析信息。青浦區(qū)提供大模型智能客服供應(yīng)可進(jìn)行復(fù)雜推理經(jīng)過(guò)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，大模型不僅能夠回答涉及復(fù)雜知識(shí)關(guān)系的推理問(wèn)題，還...

人工智能（AI）與大型語(yǔ)言模型（LLM）的深度融合雖帶來(lái)效率提升，但也催生了多重風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，亟需從技術(shù)、倫理與制度層面加以應(yīng)對(duì)。1. 技術(shù)與數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)敏感性與共享限制：金融數(shù)據(jù)的敏感性導(dǎo)致跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享受限，制約了模型訓(xùn)練集的擴(kuò)展（Nie et al., 2024）。數(shù)據(jù)偏差風(fēng)險(xiǎn)：AI驅(qū)動(dòng)的金融系統(tǒng)可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差（如歷史數(shù)據(jù)中的群體偏好）導(dǎo)致決策失真（Peng et al., 2023a）。算力限制：實(shí)時(shí)AI決策系統(tǒng)對(duì)邊緣計(jì)算能力提出更高要求，尤其在制造業(yè)等依賴實(shí)時(shí)反饋的場(chǎng)景中，輕量化模型與邊緣計(jì)算優(yōu)化成為關(guān)鍵（Zhai et al., 2022）。在系統(tǒng)不能自動(dòng)回復(fù)用戶的問(wèn)題時(shí)，將轉(zhuǎn)人...

智能客服系統(tǒng)是在大規(guī)模知識(shí)處理基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)面向行業(yè)應(yīng)用的，適用大規(guī)模知識(shí)處理、自然語(yǔ)言理解、知識(shí)管理、自動(dòng)**系統(tǒng)、推理等等技術(shù)行業(yè)，智能客服不僅為企業(yè)提供了細(xì)粒度知識(shí)管理技術(shù)，還為企業(yè)與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語(yǔ)言的快捷有效的技術(shù)手段；同時(shí)還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供精細(xì)化管理所需的統(tǒng)計(jì)分析信息。知識(shí)管理系統(tǒng)是基于我們十余年面向客戶服務(wù)的大型知識(shí)庫(kù)建立方法的經(jīng)驗(yàn)而形成的精細(xì)化結(jié)構(gòu)知識(shí)管理工具。系統(tǒng)內(nèi)設(shè)立一套通用化的知識(shí)管理建模方案，該方案可以迅速地幫助大型企業(yè)對(duì)龐雜的知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行面向客戶化的知識(shí)管理。而該套方案是一般知識(shí)管理系統(tǒng)工具（如MS Sharepoint和IBM Lotus）...

AI客服無(wú)法準(zhǔn)確理解問(wèn)題，難以轉(zhuǎn)接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)和選擇權(quán)。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來(lái)敷衍應(yīng)付消費(fèi)者。當(dāng)前，AI客服的發(fā)展應(yīng)用是趨勢(shì)所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達(dá)，都不能忽視人**本真的情感、**真實(shí)的需求。 [3]（新華網(wǎng) 評(píng)）大家接到的*擾電話多為AI客服上陣，它們自說(shuō)自話、不知疲倦，令人不堪其擾又無(wú)可奈何。商家營(yíng)銷無(wú)可厚非，“營(yíng)銷+AI”亦是一種趨勢(shì)，問(wèn)題在于濫用與無(wú)序。任其蔓延，不僅將對(duì)消費(fèi)者造成極大困擾，還會(huì)影響市場(chǎng)的良性運(yùn)轉(zhuǎn)。事實(shí)上，有人已自行琢磨應(yīng)對(duì)之計(jì)，要么一聽(tīng)是AI“秒掛斷”，要么設(shè)置語(yǔ)音助手，讓“魔法打敗魔法”。（北京日?qǐng)?bào) 評(píng)）采用...

電腦傳真：如果業(yè)務(wù)代理在與客戶交談時(shí)需要立即為客戶發(fā)傳真，她可以啟動(dòng)座席電腦上的桌面?zhèn)髡?，則當(dāng)前客戶的資料如客戶名、傳真號(hào)等就會(huì)自動(dòng)調(diào)出，再選擇客戶所需的傳真內(nèi)容，然后業(yè)務(wù)代理就可以點(diǎn)擊發(fā)送按鈕把傳真發(fā)送出去了。六、短信自動(dòng)收發(fā)與管理短信是現(xiàn)代人新獲得的一個(gè)重要的溝通手段，實(shí)現(xiàn)短信的自動(dòng)收發(fā)與管理能夠很方便的實(shí)現(xiàn)與客戶的溝通，及時(shí)方便。坐席人員用鼠標(biāo)就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)客戶發(fā)送及時(shí)信息或近期公司的促銷信息，客戶發(fā)來(lái)的信息可以保存在相關(guān)的目錄下，方便后期的管理。隨著業(yè)務(wù)知識(shí)的不斷增長(zhǎng)，系統(tǒng)的性能不會(huì)降低，因此具有良好的可擴(kuò)展性。寶山區(qū)附近大模型智能客服現(xiàn)價(jià)大模型起源于語(yǔ)言模型。上世紀(jì)末，IBM的對(duì)齊...

人類對(duì)齊：為確保模型輸出符合人類期望和價(jià)值觀，通常采用基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）方法。這一方法首先通過(guò)標(biāo)注人員對(duì)模型輸出進(jìn)行偏好排序訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型，然后利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計(jì)算需求高于指令微調(diào)，但總體上仍遠(yuǎn)低于預(yù)訓(xùn)練階段。信息檢索傳統(tǒng)搜索引擎正面臨來(lái)自人工智能信息助手（如 ChatGPT）這種新型信息獲取方式的挑戰(zhàn)：基于大語(yǔ)言模型的信息系統(tǒng)可以通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的交互式解答。例如，微軟推出的增強(qiáng)型搜索引擎New Bing將大語(yǔ)言模型與傳統(tǒng)搜索技術(shù)融合，既保留了搜索引擎對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的抓取能力，又?jǐn)U展了語(yǔ)義理解與答案整合功能。然而，大語(yǔ)言模型仍存在信息精確性不足、...

由于是細(xì)粒度知識(shí)管理，系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計(jì)決策分析、深度挖掘，降低企業(yè)的管理成本。例如，客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。對(duì)企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。語(yǔ)言應(yīng)答智能應(yīng)答系統(tǒng)首先對(duì)客戶文字咨詢進(jìn)行預(yù)處理系統(tǒng)（包括咨詢無(wú)關(guān)詞語(yǔ)識(shí)別、敏感詞識(shí)別等），然后在三個(gè)不同的層次上對(duì)客戶咨詢進(jìn)行解析——語(yǔ)義文法層理解、詞模層理解、關(guān)鍵詞層理解。對(duì)客戶咨詢中的錯(cuò)誤字進(jìn)行自動(dòng)糾正。楊浦區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服廠家直銷客戶服務(wù)系統(tǒng)是圍繞服務(wù)展開(kāi)的，它的**理念是客戶滿意度和客戶忠誠(chéng)度，是通過(guò)取得顧客滿意和忠誠(chéng)來(lái)促進(jìn)相互有利的交換，**終實(shí)...

客戶服務(wù)系統(tǒng)是整合人員、業(yè)務(wù)流程、技術(shù)和戰(zhàn)略的協(xié)調(diào)體系，通過(guò)多渠道交互實(shí)現(xiàn)客戶與企業(yè)價(jià)值共創(chuàng)。其**功能包括智能話務(wù)分配（ACD）、自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答（IVR）、工單流程管理及數(shù)據(jù)分析模塊，支持電話、郵件、社交媒體等全渠道服務(wù)整合，旨在優(yōu)化服務(wù)響應(yīng)效率與客戶體驗(yàn) [1]。該系統(tǒng)概念于20世紀(jì)90年代隨呼叫中心技術(shù)興起，2003年進(jìn)入學(xué)術(shù)研究高峰期。2010年后隨計(jì)算機(jī)電話集成（CTI）技術(shù)成熟，逐步發(fā)展為涵蓋CRM、知識(shí)庫(kù)、智能質(zhì)檢的綜合平臺(tái) [1]。當(dāng)前系統(tǒng)融合自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)答、客戶畫(huà)像分析及預(yù)測(cè)***，并通過(guò)云端部署支持多行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。技術(shù)演進(jìn)呈現(xiàn)從單一呼叫中心向全渠道智...

大模型起源于語(yǔ)言模型。上世紀(jì)末，IBM的對(duì)齊模型 [1]開(kāi)創(chuàng)了統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言建模的先河。2001年，在3億個(gè)詞語(yǔ)上訓(xùn)練的基于平滑的n-gram模型達(dá)到了當(dāng)時(shí)的先進(jìn)水平 [2]。此后，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，研究人員開(kāi)始構(gòu)建大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)料庫(kù)，用于訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型。到了2009年，統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型已經(jīng)作為主要方法被應(yīng)用在大多數(shù)自然語(yǔ)言處理任務(wù)中 [3]。2012年左右，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始被應(yīng)用于語(yǔ)言建模。2016年，谷歌（Google）將其翻譯服務(wù)轉(zhuǎn)換為神經(jīng)機(jī)器翻譯，其模型為深度LSTM網(wǎng)絡(luò)。2017年，谷歌在NeurIPS會(huì)議上提出了Transformer模型架構(gòu) [4]，這是現(xiàn)代人工智能大模型的基石。這是一般知識(shí)...

可解決通用任務(wù)由于在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)接觸到來(lái)自各個(gè)領(lǐng)域的大量信息，如新聞、書(shū)籍、網(wǎng)頁(yè)等多種類型的文本數(shù)據(jù)，它們能夠獲取***的背景知識(shí)和事實(shí)（有時(shí)稱為“世界知識(shí)”）。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，大模型能在沒(méi)有經(jīng)過(guò)特定下游任務(wù)優(yōu)化的條件下展現(xiàn)出對(duì)較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力。可遵循人類指令大模型能夠理解并執(zhí)行用戶使用自然語(yǔ)言給出的指令（又稱“提示學(xué)習(xí)”）。這種指令遵循能力使得大模型能夠完成從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的任務(wù)，例如文本生成、信息提取、推薦系統(tǒng)等，甚至在一些復(fù)雜場(chǎng)景下，能夠根據(jù)指令自動(dòng)生成合適的響應(yīng)或解決方案。這為人機(jī)交互相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景有重要的意義。截至2025年，智齒AIAgent系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多渠道知識(shí)庫(kù)整合，維護(hù)成本降低...

“AI客服雖然快捷，但我認(rèn)為AI客服無(wú)法替代人工客服?！睆埾壬硎?，他希望未來(lái)的智能客服能夠在提升效率的同時(shí)，更加注重人性化服務(wù)，讓消費(fèi)者能夠真正感受到溫暖和關(guān)懷。 [4]記者撥打了包含快遞、旅游、支付等行業(yè)在內(nèi)的十余家**企業(yè)的客服熱線，測(cè)試時(shí)發(fā)現(xiàn)多數(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)接人工服務(wù)的時(shí)間較長(zhǎng)，且過(guò)程繁瑣。AI客服通常會(huì)先詢問(wèn)用戶的問(wèn)題類型，并要求用戶回答一連串的問(wèn)題，而在整個(gè)過(guò)程中，往往缺乏明確的轉(zhuǎn)人工選項(xiàng)。用戶需經(jīng)多個(gè)問(wèn)題的“拷問(wèn)”，才能有望“喊出”人工客服這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。寶山區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服哪里買錄音編輯與查詢：可采用多種方式對(duì)錄音文件查詢，并可根據(jù)通話內(nèi)容及聯(lián)系人等重要信息對(duì)錄音...

錯(cuò)別字識(shí)別對(duì)客戶咨詢中的錯(cuò)誤字進(jìn)行自動(dòng)糾正不支持智能分詞在錯(cuò)別字、縮略語(yǔ)、模糊推理等引導(dǎo)下，進(jìn)行智能分詞；但分詞遇到失敗時(shí)，在進(jìn)行上述迭代處理，直至分詞成功傳統(tǒng)分詞技術(shù)，難以處理海量客戶發(fā)出的海量咨詢業(yè)務(wù)擴(kuò)展性隨著業(yè)務(wù)知識(shí)的不斷增長(zhǎng)，系統(tǒng)的性能不會(huì)降低，因此具有良好的可擴(kuò)展性可擴(kuò)展性差易于管理采用企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)，對(duì)文法、詞典進(jìn)行維護(hù)管理不支持多渠道接入能同時(shí)接入短信、飛信、BBS、Web、WAP渠道不支持配套的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)配以話務(wù)員補(bǔ)發(fā)系統(tǒng)、話務(wù)質(zhì)檢系統(tǒng)、話務(wù)員小休管理模塊、短信網(wǎng)關(guān)接口、惡意攻擊檢測(cè)系統(tǒng)等。不支持客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。浦東新區(qū)...

智能體03:**模型上新!讓自然流暢的語(yǔ)音交互成為可能在智能體領(lǐng)域，大模型技術(shù)正推動(dòng)語(yǔ)音助手、服務(wù)機(jī)器人等實(shí)體向認(rèn)知智能躍遷。通過(guò)多模態(tài)感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，智能體不僅能完成語(yǔ)音交互、圖像識(shí)別等基礎(chǔ)任務(wù)，還能實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景自主決策。當(dāng)前研究重點(diǎn)在于突破環(huán)境建模、長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)等關(guān)鍵技術(shù)，使智能體在開(kāi)放環(huán)境中實(shí)現(xiàn)類人的適應(yīng)性。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，大模型已滲透至辦公、教育、法律等垂直場(chǎng)景。例如，文檔智能系統(tǒng)可自動(dòng)生成會(huì)議紀(jì)要、優(yōu)化合同條款；教育領(lǐng)域中，大模型可以協(xié)同教學(xué)，如作文批改、啟發(fā)式教學(xué)、試題講解等；法律領(lǐng)域中，大語(yǔ)言模型經(jīng)過(guò)領(lǐng)域適配以后，能夠助力完成多種法律任務(wù)，如合同信息抽取、法律文書(shū)撰寫(xiě)和案...