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容联云AIGC应用案例:智能客服更自然,辅助决策更高效
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容联云AIGC应用案例:智能客服更自然,辅助决策更高效

‍‍‍‍AIGC正在刷新智能客服的“智能”上限,容联云正在结合实际业务场景,辅以专业知识、业务逻辑、去精调模型、训练专业能力,在智能客服场景中呈现主动、预测、规律的分析,提升理解和决策能力,提供准确应答交互,保障客户优质服务体验,解决实际问题。以强大的自然语言理解、表达、认知和推理能力实现产品变革,为银行、保险、汽车、证券行业客户打造全闭环、一体化、可落地的智能客服解决方案。 案例一 助力车企打造更自然更高效的客户服务紧随当下营商环境,响应“以车主为中心”的服务策略。容联云为某车企打造了新一代数智化客户联络体验中心。其中包含:智能语音导航、智能外呼、智能知识库、智能坐席辅助、智能质检等全闭环的智能化改造。对外,为消费者提供更加自然、高效的服务体验。对内,有效提升智能对话质量和效率,节约坐席人力成本,实现营销型客户联络中心转型。智能联络中心系统架构通过智能联络中心系统,容联云应用日渐完善的AI技术,结合企业各类系统及数据,为企业提供基础平台、在线网聊、IB工单、OB管理、智能知识库、智能质检、报表等七大功能。容联云为该车企打造智能联络中心系统,实现全渠道整合,统一接待客户,管理坐席;数据自动对接,多系统数据支撑,系统操作流程精简、优化系统从实际业务角度出发对系统进行调优,降本增效,同时实现灵活办公,提升业务效率。 案例二 AI模型自学习平台提升证券业转化效率证券行业回访场景受国家监管,是证券行业强需求,而某大型证券企业由于回访量大、范围广、回访业务难的业务属性,再加上客户情绪化高、回访客服人员不足,造成业务线受阻。因此,探索客户服务的智能化水平、提高客服效率和水平成为亟待解决的问题。容联云以云通讯技术+AI深度融合,助力该证券客户原有联络中心进行创新化和智能化升级,打造了高智能、高转化、高效率的全渠道智能联络中心系统。1、搭建智能服务基础平台2、构建智能语音联络中心系统通过语音技术和语义理解技术,为企业提供高质量的外呼服务,有效降低人工坐席外呼工作量;和现有的联络中心架构无缝衔接,实现AI转型和升级;场景流程组件拖拽式设计,并可根据实际需求进行流程复制及调整,设计灵活,易于管理。3、运营管理容联云提供AI模型自学习平台,其内置常用模型及算法,可根据业务类型进行选择建模;后续模型更新可以通过自学习平台进行线上初检、复检,数据标注统一管理,不断优化模型成熟度;自学习平台还提供开放式模型,可将模型原子化能力开发给第三方应用系统使用,并且提供数字化模型分析;4、应用效果随着AIGC技术在智能客服场景应用中的不断深入渗透,一个面对千行百业、智能高效的智能客服最优解决方案正在落地形成。未来,容联云将持续加码AI技术沉淀、行业know-how,以及持续的技术投入,加速AI技术的商业化落地和价值挖掘。‍‍‍ ‍
文章普通嵌入式算法应用工程师的自我修养之路
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文章普通嵌入式算法应用工程师的自我修养之路

这篇文章讲述了一名普通嵌入式算法应用工程师的工作经验和心得。他建议首先要理解AI的基本概念和应用,然后根据自己的业务需求选择合适的深度学习框架,如tensorflow、caffe、pyTorch等。同时,重点掌握C/C++编程,以便在嵌入式环境中高效地进行模型部署和执行。此外,他还强调了数据的重要性,认为数据的积累和处理是实现有效AI应用的关键。最后,他认为团队的构成应包括既有丰富经验的嵌入式工程师,也有AI领域的专家,以及负责数据采集和标注的专职人员。
AIGC生成客服虚拟人
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AIGC生成客服虚拟人

最近在研究怎么生成虚拟形象,想生成一个客服人员的形象,无奈水平有限,只能做到这样了。aigc让我开始有机会审视一些习以为常的概念,比如说你要弄个虚拟人形象,要求是专业和亲和力,还体现金融行业和企业品牌文化。如何语言描述呢,这是个大问题。什么样的女性形象是专业的,什么发型,什么衣服样式,什么样的发型长相身材有亲和力,露齿笑笑还是闭嘴微笑,这事儿好像之前没有一个人说明白。总不能大家都照着空姐那种样子来吧,那也不合适。再说了,谁定的空姐才是职业女性是标杆,这算不算物化女性。总之做这件事开始让我思考,我对世界的理解是不是有问题,我是不是完全不知道这个世界的基础规则,只是用偏见来看世界而已。提示词就不放了,水平有限,露怯了。如果想复制直接用tagger,然后图生图就好了,很简单的​​​​​​​​​​​​​
大模型时代来临:ChatGPT引领AI军备竞赛新潮流
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大模型时代来临:ChatGPT引领AI军备竞赛新潮流

本文介绍了ChatGPT诞生引发了现代AI军备竞赛的第一枪,引起了全球关注。结合ChatGPT底层技术逻辑,未来中短期内ChatGPT产业化的方向主要有四类:智能客服、文字模态的AIGC应用、代码开发相关工作以及图像生成。其中,最适合直接落地的项目是智能客服类的工作。智能客服正在从根本上改变传统的人机交互过程,提升运营效率和用户体验。然而,当前大模型在智能客服领域的应用还处于初级阶段,需要完成多项步骤,如选型、数据采集清洗、模型训练、模型测试与评估、模型微调、部署应用等。同时,也需要注意避免引入大模型带来的风险,如不可靠的结果和信任问题。

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