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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2021-06-16 11:18:42
阅读量：4545
文章目录
仅人工的客户服务痛点繁多
人工效率低
工作量大，内容重复，情绪管理要求高
成本问题
人员流动带来的培训成本、管理成本高；人员、业务、系统维护复杂且困难
用户体验差
人工无法保证24小时在线回复用户问题，导致响应时间长、用户体验差，易遭到投诉
工作状态不稳定
多种因素影响状态、情绪化、年工作约250天
数据统计缺失、低效
记录主观无标准、过程混乱、难以控制、转化率低
大量重复性工作
人工回复大量重复性咨询问题，导致需要大量人工盯守，用户体验差，产生投诉
渠道管理、知识库、多轮对话、智能推荐、报表统计
虚拟客服 降低成本
重复问题简单快速处理（95%准确率、85%自助率）
咨询、查询、办理、预约、人工前预处理、信息采集、调研、评价
精准回答、服务直达、解决用户真实需求
聪明且很懂业务
基于深度学习的语义理解，C端体验更智能
单轮会话，寒暄问候咨询解答；多轮对话，问答办理答疑营销
多轮会话定制工具，用户只需要在后台绘制业务逻辑，即可自主定制多轮会话；
流畅的交互效果，支持对接业务接口、一次性输入多个信息、中途打断、修改等复杂逻辑。
精准的意图识别预判
基于前沿神经网络技术，在亿万级数据集上训练得到的意图识别模型，能够自动抽取用户问句中的时间、地点、人名等关键性信息，自动识别同一意思的不同问法，正确理解用户的意图。
智能学习的知识库
摒弃传统语法模型，从聊天记录中自动学习，生成知识库，降低人工编写知识点的成本。通过智能清理，自动检测处理知识库中的异常问和相似问，提高机器人准确率。
主动反问
对一个知识点可以设置不同情况下的答案，用户咨询时，机器人会主动反问确定是哪种情况，然后给出对应的答案。
关联上下文理解信息
机器人在聊天过程中，自动记录上下文信息。当用户再询问该信息相关的其它问题时，自动补全已记录信息，给出更准确的答案，使机器人交互更加自然顺畅。
多机器人协同作战
集团型客户可以按部门、业务等需求创建不同的机器人，来服务不同渠道不同场景的用户。机器人与机器人之间共享基础知识库，部门间可以分工协作共同维护知识库。
坐席在同一页面可完成电话、会话、视频等业务
智能
在智能页面进行文本（聊天）机器人的相关配置及操作，使聊天机器人能够投入实际工作中，进行客户服务
机器人知识库的创建、编辑、删除、查询
可批量导入、批量导出知识，也支持单条知识新增
单条知识可以停用/启用或删除
可编辑、新增知识答案，可配置时效答案，可配置关联推荐问题，回复答案后推荐给用户，可配置关键词，及命中关键词后出的答案
可配置多个企业内部接口
可自定义数据字典
支持配置元数据，用于封装接口、存储变量
增删改查流程
用户进入会话页面，推荐问题列表
自定义推荐问题，禁用推荐问题列表维护
无法精准应答的对话，提供推荐问题列表，无法精准应答的对话，推荐近似问题
针对用户每个问题，提供下一个可能问题的推荐列表
未识别会话问题：支持对无法应答问题进行标注，支持对标注结果进行在线学习
风险会话问题：支持对风险会话进行标注，支持对风险会话进行学习
清晰直观的报表统计，一目了然机器人服务情况
可查询并导出分类统计数据
意图识别、实体识别、情绪识别、知识图谱、语义检索、语料增强等服务；
实体与关系识别服务、分词服务、词向量等表示服务、模型训练/发布/管理、语料标注/管理服务。
核心引擎
问答引擎：领域/意图/实体识别的联合学习，使用预训练模型增强语义理解泛化能力；
对话引擎：基于目标的对话模型、基于互动学习的对话模型；
推荐引擎：通过大数据、用户画像、深度学习，推荐点击率在50%以上。
深度AI模型、算法能力
根据用户画像、用户语境、推理出最近的用户意图并主动发问进行相关推荐；
融合对话状态和数据驱动的多轮对话技术，解决多轮、复杂场景对话的设计与应答；
识别互相之间有复杂关联关系且能够形成知识图谱的相关问题；
基于主动学习、众包学习、关联分析、高质量的提高数据规模，并降低模型对数据的依赖。
获得多项专利技术
意图识别准确率 93%；
NLP领域专利32篇：2017-11篇，2018-21篇，2019-33篇；
Session整体解决率80%，一次解决率>90%
高弹性大容量高并发技术能力
五年研发沉淀，最大20000座席，业内大容量大并发呼叫；
灵活增减容可按需调整座席数量；
计算能力弹性，能灵活应对话务量波峰波谷；
稳定性强，系统可用性高；强大的业务接口能力。
系统集成能力
一次开发可对接智能全系列产品，满足各种规模和组网的场景；
丰富的二次开发接口，支持快速、无缝对接。
1、精选案例——重庆百货
重庆百货大楼股份有限公司（以下简称“公司”）始建于1950年，是重庆市最早的国有商业企业。公司旗下拥有重百、新世纪百货、商社电器三大著名商业品牌，涉足百货、超市、电器等经营领域。
业务场景：
客户服务
使用得助智能产品：
得助·聊天机器人、工单、CRM系统等
使用效果：
1.重百业务范围广，覆盖多种业态，来询客户的咨询问题多样，统一平台可处理多业态多渠道的客户来询工作；聊天机器人分担人工客服压力，重复的问题又聊天机器人进行接待解决；
2.重百员工人数众多，分散在数个城市，部门架构复杂，内部沟通不便、管理困难，工单系统的应用，让内部的解决过程清晰可视，确责确权，大大的缩短了整体的服务时间；
3.CRM系统提升数据跟踪记录能力，完善数据报表，形成完整的数据分析体系。
业务场景：
客户服务
使用得助智能产品：
得助·聊天机器人、在线客服
使用效果：
1、使用得助智能智能客服的知识库、多轮对话、知识图谱、智能推荐、智能学习等功能；
2、智能客服持续为客户提供7*24小时的咨询服务。有效解答80%以上的重复性咨询，将有价值的用户客诉转接给人工客服接待。有效降低人工客服压力，降低人力成本70%以上；
3、得助在线客服实现全渠道覆盖、智能化分配策略、统一服务台、服务质量监管、客服坐席实时监控等功能。
客服中心日均通话量动不动就数千通甚至上万通。然而质检人员每日最多仅能够精确复核30条录音，这使得多数企业的实际抽检率远远达不到标准。传统人工抽检模式好似探查冰山的一角，给企业合规以及服务质量管理带来巨大的“盲区”。大量隐藏风险只能被动等待客户投诉才暴露。质检系统如何实现100%全量覆盖，正成为企业合规管理最紧迫的问题。
伴随监管合规要求不断持续收紧，以及客户体验期望迅速快速提升，传统的人工抽检质检模式已然完全根本无法适配企业精细化管理的核心关键需求。抽检覆盖率不足3%，存在违规问题事后才进行追溯，质检标准随着执行人而产生波动等这些共性痛点，正在倒逼各领域主体转向智能化的质控方案。智能质检系统应用场景有哪些？
在银行数字化转型当中培训评估反馈周期滞后得严重，培训结束后，常常要数周乃至数月时间，才能够观测到业务表现出现变化，进而拉长了培训优化的节奏，使得无法快速构建起“训练—评估—改进”的闭环体系。
某头部人力咨询机构，其全球业务覆盖数十个国家和地区，日常承载海量企业HR端多元咨询需求，当业务规模持续扩张，原有客服体系短板快速显现。最终，该机构引入得助智能客服系统完成全面升级，交出了远超业界平均水平的亮眼答卷。
保险监管“全面双录”政策加快落地，陕西、辽宁等多个地方推行人身险销售整个流程录音录像，再加上银行代销新规的严格要求，传统那种“人工盯、手动录”的双录模式，正把险企拽进效率与合规的双重困境之中。
信贷行业监管不断朝着更加严格的方向发展，催收投诉涌现频繁，违规处罚也是频发不断。监管对此有清晰明确的要求，传统的电催模式特别容易触碰监管红线。一套科学高效的 贷后质检管理方案已成为合规经营的生命线。得助智能质检系统以AI大模型技术为核心，为信贷机构提供从通话质检、话术合规到客户洞察的全链路智能化方案，帮助机构在合规高压下提质降本、防范风险。
专家一对一服务
咨询热线: 15701358274
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