贴心機器人 人工客服的好拍档
Online Service
可提供無人值守的24小時客服咨詢服務，有效解答85%以上的用戶重複性咨詢，將有價值的用戶咨詢轉接給人工客服接待。有效降低人工客服壓力，降低人力成本30%以上
把控接待的各重點環節，實現智能學習、添加線索、智能轉接待組、自動生成工單、自動咨詢總結等
SKU问答、导购流程问答、物流问答、支付问答......多角色機器人客服，可提供 输入引导、反向引导、流程引導多样式化的专业服务
可根据地域不同、专业领域不同设置相应的专属機器人，專人專崗，做到同样的问题在不同的语境下回复不同的答案
機器人将某个复杂的问题分解为若干个连续的反问句式，通过用户的回复一步步地确定用户身份与意图，进而给出方案，解决问题。应用于订单查询、餐馆预定等场景
根据用户的问题，将某个复杂的知识或者操作分解为若干项选择，機器人引导用户一步步地做出选择的过程中，得到答案
自然語言理解(NLU)
可結合上下文的語境和業務類型，進行語義分析，深度分解用戶的提問，理解用戶的意圖，進行精准答複，提升應答准確度。
支持多達35個垂類領域的語義理解定制，如：交通，社交，娛樂等領域。
自然語言理解(NLU)
智能推薦
根據問題的相關性，推薦相關的問題或産品，實現精准的營銷導購服務。例如用戶咨詢奶粉的問題時，可以推薦奶粉、紙尿褲等相關的産品促銷活動。
智能推薦
輸入提示
用戶在輸入框輸入問題時系統會提示相關問題，用戶選中問題後自動給出回答。後台也能看到用戶正在輸入的內容。
輸入提示
人工客服会话时，機器人会根据用户的问题、关键词进行语义分析，并自动搜索知识库，给出问题备选答案，供人工选择回复，有效提高客服回复效率
通話過程中，利用語義分析用戶的情感，對用戶的情緒、整體滿意率進行打分，獲得真實准確的滿意度評價
響應超時、會話超時、資源超負荷、用戶投訴、敏感詞......系統根據企業設置的擴展場景實時預警，全面防止潛在風險
業務培訓
利用機器人宏大的知识库系统，让新客服在一问一答的过程中轻松掌握业务知识，达到自我培训、快速培训的效果，有效节省企业培训的时间和成本。
業務培訓
咨詢總結
在多维度和深度设置用户咨詢總結，能轻松找出问题咨询，也为后期用户跟踪提供方便，提高工作效率。支持导出，支持用户自定制。
咨詢總結
績效考核
通过报表的数据分析，对機器人客服同样可进行績效考核，清晰了解每各个機器人岗位的工作绩效情况，为进一步的优化提供依据。
績效考核
基于詞向量技術，對用戶輸入的句子進行檢查，去除冗余詞，減少知識點的盲點增加。同時也對知識庫中的標准問題進行檢查優化，使得知識點更符合語言表達習慣，讓知識庫遠離"亞健康"
機器人无法回答的问题或未知问法，经过学习后自动添加到知识库，由人工直接勾选，完成智能學習与知识库自成长过程
系統後台可與企業或站點業務系統對接，咨詢過程中，對用戶自有知識系統進行自由調用
用戶通過呼叫中心、語音等方式訪問時，利用攜帶言語信息的聲波頻譜來匹配用戶的聲音，從而識別用戶的身份信息，爲注冊用戶、VIP用戶等重要用戶提供友好的個性化服務
將通話過程中的語音信息轉化爲文字信息，讓機器輕松聽懂人類的語言。用于會議、培訓、直播、新聞采編、電話錄音等多種場景
將文字信息轉化爲具有高自然度的語音，給應用配上"嘴巴",可根據用戶語音資料信息合成有特色的語音庫。應用于地圖導航、文學閱讀、電話外呼等場景
基于CTI核心搭建的自動化外呼系統，實現批量呼叫等便捷功能，利用語音合成進行電話回訪、問卷調研、節日祝福、電話營銷等業務
基于IVR的自動語音導航系統，用戶可根據語音提示進行相應的操作，爲車載導航，智能家居和社交聊天等行業提供語音解決方案
銀行卡、身份證、名片、駕駛證、車牌等各類證件類信息識別，識別精度高、使用場景豐富、服務穩定
針對增值稅發票、銀行票據等票據及條形碼、二維碼進行識別，並轉化爲文字信息。可大幅度降低工作量，提高工作效率，快捷、准確的完成信息查詢和票據審核工作
將圖片中的信息轉化爲文本信息，支持多種語言及圖片格式，支持中、英文字及其混排，支持表格，具有多種輸出格式，具有識別正確率高，識別速度快的特點
人臉檢測、人臉特征提取、人臉關鍵點定位、年齡性別識別等。用于電腦、監控、娛樂等場景，如會場、大廈、家庭的人臉門禁，人臉美顔等
通過指紋識別用戶資料信息，進行身份識別，支持一對一確定，多選一辨識等多種方式，識別速度快、識別率高，應用于考勤、門禁、金融支付等場景
利用海量的互聯網大數據，深度洞察用戶的興趣愛好、性別、地域分布、消費習慣等數據。用于精准的用戶運營，爲個性化營銷提供依據
基于機器人的大数据算法，针对渠道来源、用户等级、来源关键词、来源页、地域等进行用户优先级计算评定，并结合用户业务类型定义优质分配方案，把优质的用户分配给专属客服
利用機器人算法进行实时安排分配，让VIP用户直接进入接待，其他用户按重要程度进行排隊分配，提高企业收益。如：電商行業优先接待正在支付购买的用户，餐饮行业优先接待消费额度高的用户
