客戶可按自己的意愿選擇自動語音播報及人工座席應(yīng)答；對于新客戶可以選擇自動語音播報，了解服務(wù)中心的業(yè)務(wù)情況、如需人工幫助可轉(zhuǎn)入相關(guān)人工座席。二、智能話務(wù)分配(ACD)自動呼叫分配系統(tǒng)(ACD)是客戶服務(wù)中心有別于一般的熱線電話系統(tǒng)的重要部分，在一個客戶服務(wù)中心中，ACD成批的處理來話呼叫，并將這些來話按話務(wù)量平均分配，也可按 指定的轉(zhuǎn)接方式 傳送給具有相關(guān)職責或技能的各個業(yè)務(wù)代理。ACD提高了系統(tǒng)的效率，減少了客戶服務(wù)中心系統(tǒng)的開銷，并使公司能更好的利用**。截至2025年，智齒AIAgent系統(tǒng)實現(xiàn)多渠道知識庫整合，維護成本降低70%。崇明區(qū)辦公用大模型智能客服銷售廠

該系統(tǒng)是一種點式或條式的知識管理系統(tǒng)，因此是一種細粒度的管理工具。這中細粒度的知識管理工具，使得大型企業(yè)更有效，更能從知識的運行中實時地掌握企業(yè)的運行狀態(tài)，從而更有效地進行科學(xué)決策。例如，在客戶的統(tǒng)計信息、熱點業(yè)務(wù)統(tǒng)計分析、VIP統(tǒng)計信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。這是一般知識管理工具所不支持的。下表具體給出了該系統(tǒng)與其它主要知識管理工具的重要區(qū)別。具有通用化的知識管理建模方案，可以迅速地幫助大型企業(yè)對龐雜的知識內(nèi)容進行面向客戶化的知識管理。沒有內(nèi)置的知識管理方案，需要企業(yè)從頭設(shè)計。崇明區(qū)評價大模型智能客服供應(yīng)電商場景：雙11期間實現(xiàn)3秒極速響應(yīng)，日均分流80%基礎(chǔ)咨詢量。

三 、流程編輯用戶可以根據(jù)系統(tǒng)提供的控件任意組合，方便、快捷地生成所需要的業(yè)務(wù)。對業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的訪問，通過系統(tǒng)提供的外部服務(wù)控件可以方便地實現(xiàn)。不同業(yè)務(wù)流程之間可以相互轉(zhuǎn)移。利用業(yè)務(wù)生成系統(tǒng)，可在短的時間內(nèi)生成大量的自動語音處理流程。如與交換數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)傳遞，可用以實現(xiàn)各種各樣復(fù)雜的功能，實現(xiàn)各種動態(tài)信息的查詢。由于采用開放動態(tài)鏈接庫的形式進行數(shù)據(jù)及控制交互，所以這些功能既可以由系統(tǒng)提供商負責開發(fā)，也可以由系統(tǒng)維護人員生成，并可隨時添加新的功能。四、錄音管理同時進行多路電話錄音、***的設(shè)備。 是計算機技術(shù)與語音技術(shù)的完美結(jié)合。由于采用了先進的 數(shù)碼錄音技術(shù)，配以功能強大、可靠的軟件，并借助大容量計算機硬盤作為存儲介質(zhì)，完全突破了傳統(tǒng)的電話錄音概念。

人工智能大模型通常是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一類具有大量參數(shù)的人工智能模型。大模型通常通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)在大量數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練。**初，大模型主要指大語言模型（Large Language Models, LLM）。隨著技術(shù)的發(fā)展，逐漸擴展出了視覺大模型、多模態(tài)大模型以及基礎(chǔ)科學(xué)大模型等概念。大模型是一個新興概念，截止目前并沒有*****的定義。因此，大模型所需要具有的**小參數(shù)規(guī)模也沒有一個嚴格的標準。目前，大模型通常是指參數(shù)規(guī)模達到百億、千億甚至萬億的模型。此外，人們也習(xí)慣性的將經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練（***多于傳統(tǒng)預(yù)訓(xùn)練模型所需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)）的數(shù)十億參數(shù)級別的模型也可以稱之為大模型，如LLaMA-2 7B等。能同時接入短信、飛信、BBS、Web、WAP渠道。

基礎(chǔ)科學(xué)研究大模型正成為加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新范式。生物醫(yī)藥領(lǐng)域通過蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型AlphaFold2突破傳統(tǒng)實驗瓶頸；上海人工智能實驗室構(gòu)建的"風烏GHR"氣象大模型，突破了傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法對物理方程的高度依賴，將風烏GHR的預(yù)報分辨率提升至0.09經(jīng)緯度（9km*9km），對應(yīng)的地表面積約為81平方公里，較此前的0.25經(jīng)緯度（25km*25km），范圍精確超過7倍，并將有效預(yù)報時長由10.75天提升至11.25天 [13]。這類科學(xué)大模型通過融合領(lǐng)域知識與數(shù)據(jù)規(guī)律，正在催生"AI forScience"研究范式采用企業(yè)知識管理系統(tǒng)，對文法、詞典進行維護管理。長寧區(qū)評價大模型智能客服供應(yīng)

根據(jù)縮略語識別算法，自動識別縮略語所對應(yīng)的正式稱呼，然后從知識庫中搜索到正確的知識內(nèi)容。崇明區(qū)辦公用大模型智能客服銷售廠

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險決策的透明度，可能引發(fā)監(jiān)管機構(gòu)與投資者的信任危機（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，難以及時追溯風險源頭（羅世杰，2024）；○ 隱性偏見：算法隱含的主觀價值偏好可能導(dǎo)致輸出結(jié)果的歧視性偏差（段偉文，2024）。崇明區(qū)辦公用大模型智能客服銷售廠

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