文章摘要：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，語音識別技術(shù)和自然語言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，智能客服機(jī)器人已經(jīng)能夠很好地解決目前的人工服務(wù)問題。智能客服可以24小時(shí)為不同的客戶實(shí)時(shí)處理各種問題，具有高效的工作效率，是傳統(tǒng)...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，語音識別技術(shù)和自然語言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，智能客服機(jī)器人已經(jīng)能夠很好地解決目前的人工服務(wù)問題。智能客服可以24小時(shí)為不同的客戶實(shí)時(shí)處理各種問題，具有高效的工作效率，是傳統(tǒng)的人工客服無法取代的，可以為企業(yè)節(jié)約大量的人力服務(wù)費(fèi)用。

智能客服機(jī)器人訓(xùn)練需要經(jīng)歷哪些階段？

初期特征：

1.缺乏模型培訓(xùn)，缺乏海量的素材，這些都是小型公司所要面對的問題。

2.對材料的審查標(biāo)準(zhǔn)不夠規(guī)范，會對大量的重復(fù)材料進(jìn)行審查。

3.未能建立完善和標(biāo)準(zhǔn)的知識庫

4.在模型培訓(xùn)早期選擇時(shí)，很難決定哪些模型，沒有參照物

5.難以進(jìn)行建模優(yōu)化，不懂得如何對模型進(jìn)行優(yōu)化

中期特征：

1.知識庫中的未經(jīng)審查問題數(shù)量增加，數(shù)據(jù)和模型需要迅速更新

2.初始審查的問題中出現(xiàn)了一些不健康的數(shù)據(jù)，從而影響了分析的準(zhǔn)確性。

3.新知識增加，知識庫內(nèi)容不完整，無法滿足使用者的需要

4.要求依賴大量的人力審計(jì)，過程未規(guī)范化

后期特性：

1. FAQ數(shù)量下降，提高準(zhǔn)確率的瓶頸

2.建立模型培訓(xùn)閉環(huán)的過程，并降低了模擬培訓(xùn)過程中的人為參與

沃豐科技GaussMind智能客服的應(yīng)用范圍非常廣泛，涉及金融、房地產(chǎn)、教育等行業(yè)，其中包括智能外呼、在線客服等。在線上服務(wù)方面，主要是由用戶與機(jī)器人進(jìn)行互動(dòng)，機(jī)器人會根據(jù)使用者的疑問，以自然語言對其進(jìn)行分析，并給出相應(yīng)的解答。外呼場景主要用于催收貸款、房屋銷售、教育培訓(xùn)等，這些都是通過語音和語音識別，將目標(biāo)客戶進(jìn)行篩選。

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