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手握90%市占率,小i機器人想做的比智能客服更多

本文作者: AI金融評論 2018-03-01 14:39 專題:AI最佳掘金案列
導語:授人以魚不如授人以漁?

手握90%市占率,小i機器人想做的比智能客服更多

要說哪些職業(yè)最可能優(yōu)先被人工智能所占領,客服這個崗位相信一定會得到不少提名——大量的重復勞動,高昂的人力成本,客服在今天仍被視為最沒有技術含量的工種之一。

毫無疑問智能客服能夠擊中企業(yè)優(yōu)化服務過程中的痛點:

l 一方面,針對高頻次、高重復率的提問和海量客戶,高性能的智能客服機器人能夠提高工作效率,極大地降低人工成本。據(jù)統(tǒng)計,智能機器人客服可以解決85%以上的常見客服問題,一套智能客服系統(tǒng)可替代數(shù)百上千人工坐席的工作量。

l 另一方面,如何為客戶輸出更為全面的高質量的服務,更好地提升用戶在消費升級當中的體驗?Gartner的數(shù)據(jù)顯示全球89%的公司主要競爭領域就在客戶體驗,并預測,隨著企業(yè)想方設法提高客戶滿意度和降低運營成本,2019年虛擬客戶助手(智能客服機器人)的使用量將增至三倍。智能客服似乎更能滿足當下消費者們對于客戶服務的移動性、即時性和社交性以及多渠道化的需求。

然而在智能客服的落地應用的過程中,企業(yè)同樣要面對種種挑戰(zhàn):一是存在人工智能無法應對用戶提問不清晰、提問流程的差異性和提問方式的多樣性等等問題;二是并非所有企業(yè)都擁有自主研發(fā)的技術能力和資金。

一個優(yōu)秀的智能客服機器人,要在長期的交互過程中不斷學習和自我完善,達成對接收到的語句進行更精準的語義分析,能夠通過上下文關聯(lián)、場景管理、個性化推理等過程對自然語言進行準確理解,同時更需要積累龐大的知識庫,特別是在相關專業(yè)知識方面進行長期學習。

而幾度經歷轉型和挑戰(zhàn)的小i機器人,在智能客服這一領域,終于擁有了更大的話語權。日前,小i機器人入選雷鋒網發(fā)布的「AI 最佳掘金案例年度榜單」,并獲得“最佳智能客服獎”。該榜單根據(jù)企業(yè)提交的“解決方案/產品資料、商務合作(單個行業(yè)的業(yè)務統(tǒng)計)、企業(yè)自身情況”三個維度的信息,以20個明確評分項為標準,并同時邀請多位傳統(tǒng)企業(yè)CIO、系統(tǒng)集成商項目高管、AI企業(yè)解決方案負責人、投資機構合伙人、學界教授等數(shù)十位評委,對參選企業(yè)和脫敏后的信息,進行了第二輪分析評審。

早年間嘗試過VPA(虛擬私人助理)服務形式的小i機器人意識到,通用型人工智能目前還較難產生商業(yè)價值,轉為特定領域服務的人工智能或許才能得到相對更為廣泛的商業(yè)應用。小i創(chuàng)始人兼CEO朱頻頻表示,他們早在2006年就入局探索智能客服領域,這一市場發(fā)展到現(xiàn)在已形成以大中型企業(yè)如銀行、電信、電子商務等行業(yè)為主的格局,這也正是小i專攻的B端政企用戶群。主要做法是通過客服機器人系統(tǒng),幫助政府和企業(yè)提升工作效率,來代替售前、售后的客服人員,回復各類客戶咨詢。

如今的小i已為近千家大型企業(yè)和政府單位提供智能機器人產品,單是金融領域的合作企業(yè)就接近100家,粗略統(tǒng)計,2017年的合作金額近億元。截止至去年12月,其服務用戶數(shù)超過8億,遍布100多個國家和地區(qū),手握中國智能客服市場90%份額,小i能有這樣的成績絕非偶然。

小i的中文深度語義開放平臺主要依靠多年來數(shù)千億次交互積累的自然語言處理技術,為開發(fā)者和合作伙伴提供開放的接口。當前如百度、騰訊、訊飛都在這一方面有所投入,注重交互式語音語義的研發(fā),面向更廣大開發(fā)者,但適合做語音助手的內容未必能適配專業(yè)領域的需求。朱頻頻告訴雷鋒網,像銀行等商業(yè)領域,客服交流過程中會出現(xiàn)大量的術語,銀行需要的產品技術與服務是要助其實現(xiàn)自身商業(yè)價值,而不是為了有客服而客服,這就必須建立在更專業(yè)的知識庫和更高標準的語義理解上。深耕行業(yè)做到專注,是小i能夠在業(yè)內形成超高占有率的核心因素之一。

手握90%市占率,小i機器人想做的比智能客服更多

以小i為浦發(fā)銀行打造的智能客服系統(tǒng)為例,機器人應用自然語言處理技術,領域內多項專利技術及海量行業(yè)知識庫和語義庫,幫助浦發(fā)銀行打造的高效先進的智能客服體系。該系統(tǒng)能夠確保良好的用戶體驗和應答準確率,支持高并發(fā)和平行擴展服務能力。

在浦發(fā)銀行,智能客服機器人覆蓋并打通電話熱線、網站、短信、QQ、微信和APP等全渠道,浦發(fā)銀行客戶可通過現(xiàn)有任何應用隨時隨地通過機器人獲得各類服務。

該智能客服系統(tǒng)通過漏斗式的服務方式,能夠顯著提升服務效率,分流大量人工壓力,降低人工服務成本,有效改善用戶體驗和提高用戶滿意度。

特別是在一直為人詬病的電話熱線上,小i機器人為浦發(fā)銀行打造的智能語音IVR,用戶可以在撥打電話的時候直接說出自己的需求,系統(tǒng)識別后可直接轉接到相應節(jié)點,一步即達,完全顛覆了過去傳統(tǒng)的多層按鍵選擇方式。使用智能語音IVR,電話熱線分流率可提升3.5%,語音導航準確率高達91%,客戶平均交互時長從127s降低到27s,電話誤轉率降低16%。

數(shù)據(jù)顯示,使用智能語音可有效提升IVR利用率,銀行每年可節(jié)省話務成本數(shù)千萬。

人工智能技術為金融服務所帶來的創(chuàng)新價值是多方面的,除了提升服務體驗和促進業(yè)務發(fā)展,還有綜合性的效益提升和運營優(yōu)化。除了浦發(fā)銀行,小i機器人智能客服解決方案也被其他多個大型金融企業(yè)和機構所采用,正在幫助金融行業(yè)實現(xiàn)傳統(tǒng)呼叫中心向智能化客戶聯(lián)絡中心的轉型。據(jù)雷鋒網(公眾號:雷鋒網)了解,前50大銀行已有超過40家都采用了小i的智能客服系統(tǒng),這一占比還在不斷增加。

當然,對企業(yè)而言,小i帶來的最顯著的改變是人工成本的縮減。以建行為例,智能客服的工作量差不多相當于9000名員工,僅在工資層面便可省掉一大筆天文數(shù)字。但智能客服的運用也不僅僅是為了成本——面對“智能客服取代人工”之類的言論,朱頻頻認為這并非為取代而取代,目的應當是要高效自動地完成那些大規(guī)模常規(guī)性、重復率高的服務需求;而在之前的人工服務體系也產生了大量的日志數(shù)據(jù),機器學習可以一步步實現(xiàn)智能服務、智能機器人等不同層次的需求。

對于智能客服未來的發(fā)展藍圖,朱頻頻的設想更加具體可行:“以前的客服主要是被動地開展對外服務,但現(xiàn)在大量的營銷服務也可以投入到這一渠道來完成,這是很自然的一種延伸?!北M管小i已經占據(jù)了頗高的市場份額,但他希望并不止步于提供一個簡單的解決方案,而是能更快速地掌握到客戶企業(yè)的核心知識,再基于此打造更具執(zhí)行力的服務體系,做到應用場景的深化。

然而,小i的進階之路也不全是一帆風順。朱頻頻直言,當前智能客服或者說人工智能市場的客戶需求著實強烈,但很多時候他們所見到的規(guī)劃都過于平面,大家容易產生太美好的設想,落地應用的完成度就會與期望值產生很大的落差。如何進一步減少客戶對人工智能落地的理解偏差,或許就是小i下一步要攻克的難關。

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