成功案例
品牌评测
智能知识库的搭建通常需要从以下三个方面着手：1.问题管理；2.智能学习；3.未知问题学习。
智能知识库搭建的核心在于信息同步和共享。也就是说对于企业而言，智能知识库不是独立于企业知识库而存在的，分别搭建PC和移动知识库成本高，而且后期维护也需要大量的人力和时间成本。但并不是说移动知识库可以完全采用原有知识库的内容，毕竟移动和PC场景下，用户需求是会有很大的不同的。
从用户的角度看，移动的咨询场景决定了用户对信息的呈现形式、信息深度的预期与PC场景是不同的，移动场景下用户希望获得更简洁更明确的回复，对于语音识别的需求会明显高于PC。虽然移动和PC知识库在信息上是共享的，但是在知识库的问题管理上有必要建设单独的移动客服知识库分类，从而实现更有针对性的问答匹配。
从客服人员角度而言，移动场景更加碎片化，除了回复必要的用户咨询外，基于移动知识库进行自主学习也是一种常见的需求。因此客服端的知识库需要开发面向客服人员自主学习的知识库模块。
在永安保险智能客服场景中，我们搭建了一套基于图谱的、高可靠、易落地、易维护、面向低资源场景的智能问答系统。在实际业务应用中，我们通过知识库、知识图谱技术、自然语言生成技术生成线上模拟数据100多万条，并基于语义理解技术开发匹配模型，实现语义匹配模型平均精度达90%，语义匹配模型平均召回超95%。进一步，我们通过高可靠DM技术来管理对话，实现应答召回率超95%。在部署方面，我们利用底层加速docker镜像，实现8c8g限制下的请求响应QPS超14。
该智能问答系统上线以来，永安保险在客户咨询业务场景中，智能客服转人工率降低至15.85%，日均处理会话量超2000，人工客服平均响应时间降低至20s。知识图谱的内涵更加丰富，是知识的另一种表现形式，中关村科金打造的得助知识库知识图谱可为企业提供多源异构数据知识整合服务，已广泛应用于金融、保险、制造、医美等领域积累了10+行业知识，KBQA知识问答准确率超过90%，实现百万级图计算秒级响应。
目录
精选案例
相关产品推荐
热门文章
专题推荐
