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  • RPA结合AI(NLP)便有了“对话式RPA机器人
    2020-04-29 18:14:01

    机器人流程自动化(RPA)技术正在改变企业的运营方式。如今,RPA软件可以与业务系统和应用程序一起使用,以简化流程并减轻员工的管理负担。然而,尽管RPA具有革命性的潜力,但到目前为止它仅限于后台流程。这意味着它已经失去了提供最重要的客户体验的机会。

    传统的RPA厂商基本上执行都需要所谓的“ 屏幕抓取”。这仅仅是从旧版应用程序捕获屏幕显示数据并将其转换为更现代的用户界面可以显示它的过程。

    在这里插入图片描述

    RPA结合AI(NLP)便有了“对话式RPA机器人”
    然后,RPA技术会使用所抓取的信息(可能是问题和答案)来确定工作流程。因此,屏幕抓取本质上是基于规则的工作流编辑器。屏幕抓取不应与内容抓取相混淆,但是,内容抓取是在未经所有者批准的情况下从网站中获取实际内容。

    将RPA提升到新水平:客户服务
    RPA无疑具有先进的流程,并减轻了后台员工的软件负担。但是现在,对话式AI的进步已经变得可用并且已经足够成熟,可以充分利用并应用到前台服务中。

    会话式AI包含自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)。NLU是AI的一个分支,它了解上下文和以文本或语音格式的句子形式进行的输入。毫不奇怪,NLU领域是自然语言处理的重要子集。NLU搜索为用户提供了交互体验,提供了非常人性化的对话框来响应知识请求,回答常见问题并协助解决复杂问题,从而加快了问题的补救速度。

    RPA结合AI(NLP)便有了“对话式RPA机器人”
    会话式AI为突破性进展奠定了基础-即利用后端RPA工具的能力,通过全渠道的自然语言对话流将AI和机器学习(ML)应用于面向服务的功能。

    如今,用户希望采用阻力最小的途径,并通过简单的对话界面(语音,文本,电子邮件或最新的聊天工具)与您的企业互动。结果:业务流程,任务和工作流程的复杂自动化,带来了改善的体验,并给内部和外部用户带来了效率提升。

    结合会话式AI和RPA进行丰富的互动
    当您想要的不仅仅是票务信息时,对话式RPA效果最好。它通过对话驱动的业务流程方法改善了客户和员工的体验,使您可以个性化,预测性和规范性地满足用户或客户的需求。包含重复的,耗时的客户或员工交互的业务流程应使用对话式RPA来降低运营成本并改善客户体验。

    会话式RPA理解用户的会话请求,查看以前的意图,并从历史发现中汲取经验,以自动解决问题并提高员工工作效率。这是RPA屏幕抓取罚单之前的尺寸。

    应用于RPA的IT和客户服务的会话式AI提供了跨IT,客户服务,人力资源,IT操作,云服务和其他部门的业务流程自动化垂直化的功能。

    对话式RPA解决业务挑战
    当今的企业在任务和动作方面缺乏自动化。随之而来的是学习不足。这种缺陷会导致解决时间长,人工分类,重复任务以及经常脱节和不令人满意的客户体验。此外,孤立的系统和高数据量的长期问题使用户无法享受他们期望的快速简便的解决方案。

    会话式RPA可以解决IT和云服务面临的更为复杂的挑战,包括发现罕见的工作流程和第一步。在更深层次上,只有会话式RPA可以处理以下问题:

    了解请求的意图。
    来自IT和云的集成。
    自动化问题。
    创建审计跟踪。
    合规性。
    分析用户体验。
    根据Gartner的说法,“到2022年,将有70%的白领每天与对话平台进行互动。” Gartner副总裁Van Baker表示:“客户兴趣的增长超过了160%在前几年的2018年实施聊天机器人和相关技术。这种增长是由客户服务,知识管理和用户支持推动的。”

    对话式RPA的难点
    在实施对话式RPA时,当然存在某些限制。例如,对话式RPA不适合需要人工干预和判断的极其复杂的高接触工作流。如果客户互动是上报或例外,那么将需要人工解决这些问题。会话式RPA适用于参数驱动的工作流程并从中学习。如果工作流程需要人工解释才能解决,则对话式RPA将不起作用。

    在其他情况下,企业可能会选择不对某些流程和工作流进行数字化,因为该公司实际上是希望让人工代理商与客户保持联系-了解他们的意图和原因。在这种情况下,服务代理商有足够的余地与客户进行谈判,并确定采取最佳保留措施以使这些客户满意。如果谈判范围太广,范围太广,那么就无法与AI进行这种交互。

    从哪里开始实施
    如果您的公司正在考虑实施RPA,那么这些初始步骤可以帮助您开始该过程:

    1、了解您现有的工作流程,并建立基准。然后确定哪些可以“ RPA化”。

    2、了解在哪里实施您的工作流程,以及使用哪些系统或服务来编排和执行这些工作流程。

    3、了解工作流程中的步骤,并根据现有的工作流程和系统实施对话RPA。

    同样,这项技术的最终目标是增强客户体验。自动化任务,工作流和操作为用户提供了手动模型下无法想象的便利,敏捷性和生产率。只要确保这些过程符合可接受的RPA项目的参数-那些没有太多例外或升级的项目即可。否则,您可能会发现自己需要解决的问题超出了解决的范围。
    原文链接:https://www.51rpa.net/rpanews/3957.html

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    千次阅读 2021-07-15 17:53:26
    文主要参考2019年3月出版的《自然语言处理实践-聊天机器人技术原理与应用》一书,结合...2.1 AI对话机器人实现流程 2.2 语音识别&语音合成 2.3 自然语言理解(NPL) 2.4 自然语言生成 2.5 对话管理 一、聊天机..

    文主要参考2019年3月出版的《自然语言处理实践-聊天机器人技术原理与应用》一书,结合个人理解对原理进行阐述,若有不当之处,请联系本文作者。另在此感谢此书作者王昊奋、邵浩、李方圆、张凯、宋亚楠(排名不分先后)。

    目录

    一、聊天机器人分类

    1.1基于应用场景分类

    1.2基于实现方式分类

    1.3基于功能分类

    二、对话机器人技术原理

    2.1  AI对话机器人实现流程

    2.2 语音识别&语音合成

    2.3 自然语言理解(NLP)

    2.4 自然语言生成

    2.5 对话管理


    一、聊天机器人分类

    以下这段描述出自CSDN人工智能专栏:

    对话系统(对话机器人)本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用,是人工智能领域的一个技术集中演练营。

     在这段话中,以最简要的词语总结了市面上大部分AI聊天机器人的主要功能,那就是“让机器理解人的语言”,此后机器人会根据自身功能定位,以不同的行为模式对人类做出回复,例如生活中常见的个人助理型对话机器人(如:siri,小度等),就能够在任何语境下对用户的提问做出相对合理的反应,而一些任务问答型的对话机器人则只能对固定的提问模式和领域中解答用户提问(如:淘宝客服机器人等),根据机器人服务场景以及实现技术的不同,我们首先对此类AI对话机器人进行大致的分类。

    1.1基于应用场景分类

    类别主要功能常见产品
    在线客服聊天机器人系统自动回复产品、服务的相关问题,降低企业客服运营成本,缩短用户等待时间,提升用户体验京东JIMI, 阿里小米
    基于娱乐的聊天机器人系统不限主题的闲聊、用于陪伴与慰藉,对机器人行为模式有极高要求;也提供特定主体服务,如查天气等微软小冰、微信“小微”、北京龙泉寺“贤二机器僧”
    教育场景下的聊天机器人系统帮助用户学习某种操作;指导用户深入熟悉某项技能;帮助辅助学习UC、儿童教育机器人
    个人助理聊天机器人系统实现用户个人事务的查询代办siri、小米音箱、echo
    智能问答聊天机器人系统回答用户以自然语言形式提出的事实型及复杂推理的问题,帮助用户获得信息于辅助决策IBM watson

    1.2基于实现方式分类

    实现方式具体详解
    检索式此类机器人多是为解决某类特定问题而被提出,所有回答是提前设定好的,通过规则引擎、知识图谱、模式匹配、机器学习模型等数据媒介,在知识库中挑选一个最佳的回复给用户,优点是回答自然,缺点是回答问题的范围领域是封闭的,性能的优秀与否在很大程度上取决于知识库的数据储备
    生成式不依赖于提前定义的回答,利用大量的语料训练监督模型,使得该模型能输入用户问题,自动生成一个回复,优点是能覆盖任意领域,缺点是生成式的效果容易存在问题,比如句法错误,语句不通顺等

    1.3基于功能分类

    功能分类具体功能使用场景当前产品
    问答系统对用户某个封闭领域内的问题做出解答操作助手,客服答疑,知识检索教育机器人,淘宝客服
    对话系统(任务型)完成用户给出的某个具体任务操作设置闹钟,购买指定物品,编辑提醒事项等大多手机或电脑系统内置对话机器人具备此功能
    闲聊系统模仿人类交谈模式与用户进行日常对话闲聊,增加用户使用乐趣Siri,Windows小娜,微软小冰等
    推荐系统(主动型)根据用户特点向用户进行某一类消息的推送增加用户浏览量今日头条等

    前三者为当下聊天机器人的主要的3个方向,问答系统主要应用的是语言理解、匹配与检索技术;任务型对话系统主要技术是意图识别、对话管理;闲聊主要是自然语言检索与生成,最后一种在这里不做论述。

    二、对话机器人技术原理

    2.1  AI对话机器人实现流程

    语音识别:语音转换成文本
    自然语言理解:将自然语言转换成计算机能理解的表征
    对话管理:根据当前对话管理状态判断系统应采取的策略
    自然语言生成:将系统策略转换为自然语言回复给用户
    语音合成:将文本转换为语音 

    2.2 语音识别&语音合成

    在以对话而非文本作为交流方式的对话机器人中,需要使用的语音技术主要分两块:一块是语音转文字,即语音识别;另一块是文字转语音,即语音合成。

    语音识别技术(ASR):将人说话的语音信号转换为可被计算机识别的文字信息,从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。

     其大致过程由上图所示,在用户通过语音激活(按键确认后发声)/语音唤醒(特定声波捕获)向搭载了对话机器人的设备进行语音输入后,由系统对声音波段进行处理以提取语音特征,之后由训练完成的一套体系(譬如一个训练完成的神经网络)判断不同特征最有可能对应哪一个字的发音,将得到的单字进行排列后,输出一句完整的文本作为对话机器人之后阶段的输入。

    当然在这个过程中可能还包括将词组或常见短句作为依据对文本进行修正的情况,在这里不详细描述。

    语音合成技术(TTS):将文字信息转变为语音数据,以语音的方式播放出来的技术。

    理解为ASR的反向操作就可以。

    2.3 自然语言理解(NLP)

    对话机器人的自然语言理解一般包含以下几个方面: 

    NPL解释
    实体识别识别文本中出现的专有名词,如国家,地名等
    意图识别分辨文本中包含的显式意图与隐式意图,如询问外貌评价时渴望得到赞美回应的行为
    情感识别分辨用户的显式情感与隐式情感,如反话、气话等场合
    指代消解明确用户使用的代词的指代对象
    省略恢复恢复被用户省略掉的句子成分
    回复确认当用户意图模糊时,将由对话机器人主动询问,确认用户意图
    拒绝判断主动拒绝识别及恢复超出范围的或者设计敏感话题的用户输入,尽可能终止当前话题

     为了完成上述表格所示的用于自然语言理解种种功能,词法分析、句法分析及语义分析这三种基础的技术常常在NPL过程中被使用。其中语法分析主要用于将汉语分词并进行词性标注;句法分析在此基础上解析短语的结构及深层文法;语义分析则是在获得了这些自然语言的表征后将它转化为机器能够理解的向量表示形式。

    2.3.1基于知识图谱的自然语言理解

    知识图谱可以被看成是结构化的语义知识库,其中包含实体-关系-实体这样的三元组以及实体-属性这样的对,其目的旨在以符号的形式描述真实世界中存在的各种实体或概念及其互相关系。

     构建:

    从传统数据库的结构化数据中映射到知识图谱;
    从HRML等半结构数据中利用AI与规则抽取模式信息到知识图谱中;
    在非结构化的文本与图像中利用文本挖掘技术进行信息抽取,利用图像技术进行图像处理。

    融合:

    将多个数据源抽取的指数进行融合

    价值:

    个性化的知识图谱可以支撑对话机器人应对用户的多样化需求,能够将问答、对话、闲聊等多个功能集中在同一个对话机器人身上,使得其应用场景的限制逐渐减少 

    2.4 自然语言生成

    自然语言生成系统的两大主要架构:

    1. 流线型pipline自然语言生成系统

    系统由几个不同的模块组成,模块之前相互独立,一般包括文本规划(决定说什么),句子规划(决定怎么说),句子实现(让句子更连贯) 

    2. 一体型integrated自然语言生成系统

    模块之间相互左右,后续模块可以参与前面模块的决策。更符合人脑思维,但实现较为困难。因此较常用的未流线型自然语言生成系统 

    自然语言生成系统的目前的两大主要技术:检索、生成

    2.4.1 检索技术

    需前期准备大量的qa对语料库,通过排序与深度匹配技术,在已有语料库中找到适合当前输入的最佳回复。
    缺点:
    (1)强烈依赖对话库 (2)回复不够灵活 (3)缺乏多样性
    优点:
    (1)实现相对简单 (2)容易部署

    2.4.2 生成技术

    基于深度学习,通过编码-解码的过程,逐字或逐词地生成回复。

    通过对抗圣城网络GAN生成自然语言。

    缺点:
    (1)实现困难 (2)训练数据难以整理 
    优点:
    (1)回复灵活 (2)答案具有多样性

    2.5 对话管理

    对话管理的主要任务:维护更新对话状态,动作选择。

    对话状态是指当前用户与机器对话数据的表征;
    动作选择是指基于当前的对话状态,选择接下来合适的动作

    为了实现对话管理的功能,常用的有四种实现技术:

    对话行为识别:相当于是意图识别,封闭式的行为识别是讲用户意图映射到预先设定好的意图类别中,如在任务型对话中有订机票、点外卖、搜美食等。开放式行为识别是没有预先设定的行为类别的,一般用于闲聊系统。

    对话状态识别:对法状态识别需要考虑进对话的上下文与对话行为的相关信息,在某时刻的对话行为序列即为某时刻的对话状态。 

    对话策略学习:通过离线的方式,预先让机器进行对话策略学习,从人-人的真实对话中学习对话行为、状态等,然后再人-机对话过程中进行策略选择。

    对话奖励:评价对话系统的评价机制,比如槽位填充效率、回复的流行度,以及日渐火爆的强化学习中的长期奖励机制。

    2.5 1 对话管理的4种方法

    1.基于有限状态自动机 finit state machine, FSM

    人工显式地定义出对话系统可能出现的所有状态,对话状态会根据当前输入在预定的状态间进行跳转,从而根据新的状态去选择合适的动作。

    优点:简单易用。

    缺点:人工设计状态,与状态对应的动作,难以应用于复杂场景。

    2.基于统计的对话管理

    将对话过程表示成一个部分可见的马尔科夫决策过程。设定系统在每个特定的状态下执行某一特定动作都会获得对应的回报,因此选择动作时会选择期望回报最大的那个动作。                                

    优点:(1)只需定义马尔科夫决策过程中的状态与动作,机器可以通过学习得到不同状态下的转移冠关系;(2)可以使用强化学习的方法学习出最有的动作选择策略                                        

    缺点:仍然需要人工定义对话系统的状态,在不同的领域中通用性不强。        

    3.基于神经网络对话管理方法

    将自然语言理解的输出以及其他各类特征作为神经网络的输入,将选择的动作作为神经网络的输出。对话状态由神经网络的隐状态表示。

    优点:不需要人工定义对话状态

    缺点:需要大量的训练数据       

    4.基于框架的对话管理

    框架即槽值对,明确规定特征槽状态下的用户动作对应的系统动作。

    优点:用于特定领域的对话系统

    缺点:难以衍生到其他领域              

    三、总结综述

    由上述介绍我们最终可以认为一个基础的AI对话机器人的实现原理大致为:

    通过语音识别技术获取用户输入后,使用自然语言理解技术将得到的输入文本转换为计算机能够理解的向量形式,之后借由一个训练完好的对话管理系统(如一个基于深度学习的神经网络)判断用户意图并根据学习到的人类行为模式做出策略选择,之后通过自然语言生成技术规划出符合人类思维的回答并通过语音合成技术转化为语音播放,从而与用户进行互动。

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    近日,专注数字化产品选型,提供数字化产品评级报告、采购指南的字母点评发布《2022中国对话式AI采购指南》。

    容联云凭借以NLP技术为核心的对话式AI平台及智能客服应用,包括文本、导航、坐席辅助、陪练等丰富的对话式产品矩阵入选“中国对话式AI采购指南”核心供应商,并且入选金融行业典型应用案例。

    对话式AI市场规模与供应商
    中国对话式AI复合增速将达到25.4%容联云入选核心供应商

    根据字母点评统计,2020年中国对话式AI市场规模达到32.3亿元,2021年达到50.5亿元,较2020年增长56.3%,呈现高速增长。

    未来,企业级对话服务场景需求仍将保持快速增长,预计2021-2025年中国对话式AI复合增速将达到25.4%,2025年中国对话式AI市场规模将达到125.0亿元。

    根据供应商旗下对话式AI产品在中国市场的收入情况,字母点评将对话式AI市场上的供应商分为两部分,容联云入选核心供应商。

    • 核心供应商:对话式AI产品年收入超过1.5亿元人民币;
    • 典型供应商:对话式AI产品年收入在2,000万至1.5亿元人民币。

    对话式AI典型案例

    容联云以对话式AI技术为核心推进某股份制银行智能化客服体系建设

    近年来的新冠疫情,让银行业客服业务、客户服务等活动的开展都深受影响。疫情期间银行业务量暴增,客服中心人工坐席不能全员到岗,效率极低,成本居高不下。某股份制银行原有客服中心接待和扩展能力较弱,客服中心平台存在客户等待时间过长、业务受理不及时、智能化不足等问题,加上大部分系统的数字化和智能化能力薄弱,导致客户服务难以正常推进。

    在金融机构大力推进数字化转型的背景下,该股份制银行以多渠道接入智能客服场景为核心目标,推进客服智能化体系建设、数据运营体系打造、动态的情绪分析等,全面提升银行在接待过程中的运营效率和客户服务效能,旨在释放AI在客服行业的技术潜能。

    经过一系列深度调研,该股份制银行最终选择容联云助力其探索客户服务的数字化转型。容联云以对话式AI技术为支撑,为该银行打造智能在线与智能语音导航IVR,同时提供三大中心一平台(机器人中心、AI中心、知识库中心、多渠道智能客服平台),提升客服中心效率,降低人工成本。

    具体来看,容联云为该银行实现如下智能服务:

    智能文本:文本交互上,容联云将该银行客服中心在线客服升级为多渠道智能在线客服,支持获取多渠道用户信息,对用户信息进行实时语义理解,识别用户意图,再通过智能知识库推荐或转人工的方式,自动回应客户。

    智能导航:语音交互上,容联云智能导航智能IVR,以语音交互方式提供智能导航服务,支持自定义导航任务,智能识别用户意图,自动提供用户所需信息与服务直接语音触达。

    智能陪练:智能陪练机器人利用实时语音识别、语音合成、语音质检、知识图谱、语义理解等人工智能技术创造了学习场景与真实业务场景高度融合的“人机对练”模式。随时随地利用碎片化时间,一对一专属陪练,真实场景模拟人机对练,降低培训工作强度,快速掌握业务知识。

    智能辅助:智能坐席辅助在用户与坐席进行语音交互的同时,AI进行语音识别、语义理解、对话管理,通过AI应用进行智能填单、金牌话术推荐、话术导航,实时质检,提升管理效率与风险预警能力,降低话后时长,增强业务耦合。

    在容联云的赋能下,某股份制银行客户服务实现如下价值与效果:

    第一,文本机器人和智能IVR导航,实现7x24小时不间断值班,毫秒级响应,智能识别用户意图,自动提供用户所需信息与服务直接语音触达。

    第二,容联智能语音+文本机器人从通话质量、轮次时长、交互轨迹、数据积累、模型评测效果、情绪监测等多维度,对业务数据及会话数据展开统计和分析,帮助企业监控AI应用使用情况,语音质检实现2%到100%的覆盖率。

    第三,对内客服训练上,原来的岗前通关考试需组长配合模拟客户角色进行口试,每月2-3批次线下培训,总计10-15天培训时长,通过智能陪练机器人的赋能后,培训周期缩短至4-6天。

    第四,在坐席辅助上,通过实时话术推荐,回复问题0延迟,提高客户满意度;关键信息的抽取环节,录单效率提升2倍+。

    对话式AI发展趋势
    容联云:更理解人、懂得共情更人性化的表达、懂得说话策略

    从技术上看,随着企业越来越重视客户体验,注重为用户提供更好的交互感受,对话式AI未来将融合文本、语音和视觉等多模态技术,捕捉同一事物不同维度的细节和信号,提升理解能力或识别准确率,使用户享受更好的客户服务。

    随着AI的进步,计算智能、感知智能、认知智能的演进,使得沟通与认知智能的关系发生变化。对话式AI落地到商业场景与产品中,有四种技能:

    更理解人:CDP+面向多元谓词逻辑的精细化实体关系抽取方法,融合知识图谱,解决“通过客户的一两句话可迅速感知客户的状态和需求”这一客服最大的挑战。

    懂得共情:针对语言数据含有细粒度情感要素,提出双向阅读理解框架+面向多尺度知识结构的自适应表征学习方法,让客服可理解用户对不同“事情/事物”的态度,判断用户未说出口的隐藏意图。

    更人性化的表达:让智能客服具有流利表达的基础上不止于描述性的表达,更是始于解决用户的需求和问题。

    懂得说话策略:对话策略是话语表达的更高层的结构化运用,根据用户的上下文语义,选择最适配企业经营价值和用户需求的话语逻辑来服务不同场景,比如劝说、协商等。

    本报告将对话式AI平台定义为以NLP技术为核心,融合ASR、TTS、机器学习、知识图谱等技术,使机器完成识别、理解和反馈。通过对话式AI平台,企业用户可以构建对话机器人相关产品组合,以实现对话服务场景下的人机交互。

    展开全文
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    百度智能云在中国对话式人工智能市场稳居领导者地位。

    9月24日消息,国际权威研究机构IDC发布的《IDC MarketScape: 中国对话式人工智能厂商评估,2020》报告显示,百度智能云在能力和战略两个维度均显著领先其它厂商。报告指出,以百度智能云为代表的平台级公司主推企业级对话式人工智能服务,依托已有客户群体积累了大量对话式人工智能应用案例。

    对话式人工智能是指机器能够基于语音识别、语音合成以及自然语言处理和理解技术,与人类进行自然对话。IDC指出,得益于聊天机器人和智能对话终端应用的大规模落地,对话式人工智能市场正驱动着整个人工智能软件市场的发展。预计到2024年,中国对话式人工智能市场规模将达到15.6亿美元,2019–2024年年复合增长率为30%。

    百度智能云之所以能成为中国对话式人工智能市场领导者,IDC认为主要得益于以下优势:

    • 第一,专注语音语义技术,并提供覆盖智能客服应用、联络中心、云通信等完备的一体化解决方案;比如百度文心(ERNIE)在多项中文 NLP 任务上效果全面超越 BERT。7月9日,文心(ERNIE)摘得2020世界人工智能大会最高奖项SAIL奖。

    • 第二,可以提供标准化的产品,以快速的集成能力降低项目实施成本,并注重产品开放性,将易用的产品能力和开放接口赋能业务和技术。

    • 第三,积累了大量实施方法经验,以人才、运营、最佳实践的三位一体智能服务方案赋能各行业,注重人才培养。

    IDC 人工智能高级分析师程荫表示:“对话式人工智能市场近两年来得到了快速发展,多渠道的智能客服应用已日趋成熟,未来企业级市场会把对话式 AI 的能力逐步引入智能营销领域,并融合多种 AI 技术发展如视频客服、人机协同、多模态数字人等产品。”

    百度智能云联合浦发银行打造的银行业首个数字人员工“小浦”就是对话式人工智能市场成功范例。用户打开浦发银行APP,通过语音呼唤“小浦小浦”,即可实现与小浦一对一的个性化互动。只要说出个人投资目标、投资期限、投资金额以及风险偏好后,小浦即可精准推荐匹配该名用户的理财产品、基金和资产配置方案。小浦可通过人脸表情识别技术,实时感知用户情绪变化,还通晓不少金融理财基础知识,实时为用户答疑解惑。数字人在减轻银行人力成本同时,让客户足不出户就能获得真人一样的情感交互体验,以及“千人千面”的个性化金融服务。

    在抗击新冠肺炎疫情期间,百度把对话式人工智能能力引入社区和疫情防控机构,支持疫情通报、社区居民信息 排查回访、特定人群通知、疫情知识问答等多种场景,助力社区和疫情防控机构提高排查效率,加强疫情防控知识的普及和宣导工作。从1月底到4月初,百度对话式人工智能能力服务延安、海淀、上海宝山浙江温州瑞安市、福建福州仓山区等20多家政府和机构,累积外呼电话近500万通,通话时长3万多小时。

    百度对话式人工智能能力服务北京海淀区上地街道科技园社区

    目前,在消费级市场,百度的对话式人工智能能力聚集了智能手机、汽车、智能家居家电等客户。在企业级市场,百度智能客服覆盖金融、能源、运营商、航空、地产、政府、教育、物流、航空、汽车等重点行业。

     

    当下,智能经济时代的产业创新浪潮席卷而来,新型基础设施建设如火如荼。百度智能云期望将对话式人工智能能力输送至更多行业,推动客服与营销领域智能化升级的步伐。

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  • 聊天机器人、虚拟助手、机器人对话式人工智能 (Conversational AI Agents ) 在我们的日常生活中已随处可见。许多企业希望以更低的成本增强与客户之间的互动,并为此在该领域进行大量投资。大量数据表明,对话式...
  • DeepPavlov是基于TensorFlow和Keras构建的开源对话式AI库。 DeepPavlov专为开发可用于生产环境的聊天机器人和复杂的对话系统,在NLP领域进行研究而设计,并且DeepPavlov的一部分是建立在TensorFlow和Keras上的开源...
  • 目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流,人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。其中基于深度学习的人机对话交换系统(智能机器人)是人工智能最有潜力的领域,甚至被称作人工智能的皇冠。相...
  • 本文首先对生成聊天机器人领域主流框架进行实验,在此基础上加入attention注意力模型机制来提高生成效果,为了避免大量的无意义的安全回复,又采用强化学习评估对话的未来奖励,保证对话的自然流畅
  • 文章目录什么是聊天机器人?聊天机器人比较1.OfficeBot (new)2.... 人工智能聊天机器人 (OKWAVE)COTOHA 聊天和常见问题解答 (NTT Communications)HUE 聊天机器人(工程应用程序)AI Sakura-san自动对话程序 AI chatb
  • 这个伟大的实验显然没能成功,因为从目前对计算机智能的了解来看,AI暂时还无法精进到与人类思维相似的地步,之后逐渐随着技术的发展,AI对话机器人逐渐转变为各大互联网公司产品的一种新兴的与人交互的形式。...
  • 图片来源:中商产业研究院整理,显示了人工智能的应用领域 从全球角度看,以智能服务机器人为主的机器人产业在不断发展,产业规模及市场空间持续扩张。目前全世界至少有48个国家在发展机器人,其中25个国家已涉足...
  • 2019年最好的7个人工智能聊天机器人

    万次阅读 2019-08-26 20:54:07
    2019年最好的7个人工智能聊天机器人 作者:panchuang.net 来源:hubspot 无论是Facebook Messenger,他们的网站,还是聊天软件,越来越多的品牌正在利用聊天机器人为客户提供服务,营销他们的品牌,甚至销售他们的...
  • 聊天机器人是使用特殊算法或人工智能 (AI) 通过文本或语音输入与人进行对话的计算机软件。大多数聊天机器人平台都提供用于开发和定制适合特定客户群的聊天机器人的工具。 聊天机器人平台的选择……令人生畏。尤其是...
  • 《第七章》 人工智能    1.如今AI不是一个单独的事物,而是设计师和机器人开发者可以用来构建聊天机器人的一套工具    2.构建机器人时可以选用AI,但某些时候不一定用AI    3.设计出优秀的对话,与是否...
  • 摘要:使用华为云EI智能机器人技术,从0到1开发一款开源知识问答机器人。前言最近有幸参与了开源社开源问答机器人的知识库编写,碰巧看到华为云也有类似的智能机器人,抱着试一试的心态,我开始了EI智能机器人的体验...
  • 6 个主流 AI 聊天机器人平台

    千次阅读 2020-09-07 08:39:48
    人工智能聊天机器人掀起了一场用户体验革命。只要用户需要,机器人就能提供有用的信息。一些企业应用AI聊天机器人为客户提供积极有益的帮助,企业也因此得到了长足的发展。许多品牌都利用聊天机器人提升消费者服务...
  • 随着人工智能的普及,AI已经渗透到各行各业,本文就为大家介绍了利用最前沿的AI技术实现电话机器人的原理。智能电话机器人就是充分的利用了人工智能语音识别技术和大数据的精准分析定位,完全是对传统模式是一次颠覆...
  • AI RPA SDK for Wechat Individual Accounts that help you create a chatbot in 6 lines of Python. Voice of the Developers "Wechaty is a great solution, I believe there would be much more users recognize ...
  • ai人工智能对话了How can chatbots become truly intelligent by combining five different models of conversation? 通过组合五种不同的对话模式,聊天机器人如何才能真正变得真正智能? Conversational AI is all...
  • 智能聊天对话机器人的对比

    万次阅读 2018-12-18 13:51:52
    陪聊机器人哪家强?小冰、小娜、小度,小i还是sir. 小冰、小娜Cortana、Siri、腾讯小鲸、出门问问、科大讯飞、度秘、QQ群qq机器人……哪家...天猫精灵方糖/小度智能音箱/小爱/小米音箱mini对比,你更爱哪款?_ZNDS...

空空如也

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