按日归档：2019-01-09

幽澜服务型机器人有哪些好处

传统的呼叫中心往往面临着，系统部署成本高，不易扩容；人工服务多，自助服务少；服务效率低，客户体验等等各种难题。随着自然语言处理、深度学习、智能搜索等人工智能的发展，全球越来越多的机构开始使用人工智能、自动化和机器人技术来帮助企业削减成本、消除耗时的日常工作。

幽澜智能机器人客服，是基于ICOTECK研发的智能服务型机器人，凭借数据挖掘，搜索，语音转文本，自然语音处理，机器学习等前沿技术，建立一套完整的人工智能服务体系。

主要特点：

全渠道灵活配置（热线、移动/PC在线、帮助中心、微信、QQ等），精准语音转文本及精确的用户意图识别；

在线智能自助式客服，85%机器人服务占比，提升企业效率，减少人力成本；

智能IVR，客户直接讲述出自己所需要的问题，无需等人工客服；

7*24小时机器人值守服务，客户有疑问，随问随答；

自动录入问题和关键词，增加自身知识库；

完善的工单流转流程，灵活的工单页面元素配置过程， 支持与核心业务系统信息灵活流转；

对坐席服务量进行可视化监控，及时预警问题，自动对标准服务进行数据分析。

想了解更多关于人工智能或智能语音系统信息，可访问http://www.shenbotec.com或关注“幽澜智能AI”，直接与机器人进行交谈。

人工智能的深度学习指的是什么

深度学习（Deep Learning）的概念源于人工神经网络的研讨。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

深度学习也称为深度结构学习（Deep Structured Learning）、层次学习（Hierarchical Learning）或者是深度机器学习（Deep Machine Learning）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。它测验为数据的高层次摘要进行建模。

智能机器学习通过算法，让机器可以从外界输入的许多的数据中学习到规矩，然后进行辨认判别。

机器学习的展开阅历了浅层学习和深度学习两次浪潮。深度学习可以了解为神经网络的展开，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行笼统和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方法适应环境。

神经网络是智能学科的重要部分，为处理凌乱问题和智能控制供应了有用 的途径。神经网络曾一度成为机器学习领域备受关注的方向。

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人工智能最适用于解决什么样的问题

人工智能在现实生活中已经在多个方面上进行应用了，图像识别（包括交通信号灯和人脸）技术更是已经超越人类水平。微软计算机视觉软件的图片识别错误率已经低于人类。计算机不仅能识别简单图像，还能分析整个电磁波谱。语言识别和自然语言处理技术已经在日常生活中广泛应用。

机器视觉和各类传感器，结合高精度地图和环境感知信息，机器人、无人机、自动驾驶等智能设备已经投入使用，Google、Uber、Tesla、阿里巴巴与上海汽车合作等都已在无人驾驶和互联网汽车领域布局。

人工智能最适用于解决什么样的问题？通过分解典型的商业流程，我们发现，人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题：1）行业存在持续痛点；2）商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可以细分并清晰地界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主；3）商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。

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人工智能发展与人的关系是怎样的

目前，人工智能正在从专有的人工智能向通用的人工智能发展过度，由互联网技术群和应用场景互为推动，协同发展，自我演进。

人工智能已不再局限于模拟人的行为结果，而拓展到“泛智能”应用，即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。这些问题既包含人在信息爆炸时代面临的信息接受和处理困难，也包含企业面临的运营成本逐步增加、消费者诉求和行为模式转变、商业模式被颠覆等问题，同时还包含社会亟需解决的对自然／环境的治理、对社会资源优化和维护社会稳定等挑战。

在这个过程中，虽然“模拟人”不再是唯一方向，但是人依然是人工智能实现不可缺少的关键因素。人是主导者（设计解决问题的方法），参与者（数据的提供者、反馈数据的产生者，也是数据的使用者），同时也是受益者（智能服务的接受方）。

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人工智能系统可以诊断遗传综合症吗