绿色AI效率评价模型的构建与应用

随着人工智能(artificial intelligence,AI)的兴起,大模型(large language model,LLM)日益成为知识推介和多轮对话的核心技术。伴随而来,AI大模型在数据处理、模型训练和部署过程中的高能耗问题亟须有效评估,以便在模型优化后进行前后量化对比。提出一种AI大模型能耗的评估方法,旨在量化评估AI模型的服务效率(efficiency,E)。该模型使用训练收敛时间(time,T)、模型参数规模(parameter,P)和浮点运算量(floating-point operations,F)等多维度因素,通过构建能源消耗函数C(T,P,F)实现量化分析;同时,运用非线性最小二乘法,得出模型参数。该分析方法不仅适用于电信运营商客服AI模型的运行效率分析,也可泛化于其他行业的AI模型能耗评估。

数字员工在政务领域客服的探索与实践

在政务服务领域,数字员工客服以语音交互为基础,通过与用户进行人机对话的方式提供服务。相比传统的人工客服,数字员工客服可以提高服务效率和客户满意度,同时也能降低人工成本。在数字化转型浪潮下,智能客服已成为各行业发展的趋势和主流方向。数字员工客服是以AI技术为支撑的智能交互服务平台,基于人工智能技术,具有自主学习能力,可实现主动服务,具有一定的智能化程度,可以为用户提供定制化的服务。

浅析智能化、数字化技术在客服管理中的应用

伴随着社会的发展,以互联网、人工智能、大数据、云计算为代表的新一代信息技术被广泛应用,并与各行业各领域深度融合,逐渐形成了新一代信息技术与实体经济融合发展的新模式、新业态。而传统的客服管理模式随着网络技术的发展也不断地进行着升级与变革。在国家“十四五”规划中,提出了加快数字产业化和产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合发展。在这样的时代背景下,企业亟须通过创新转型以提升核心竞争力。数字化、智能化技术应用为企业提供了一条创新发展路径,成为驱动企业转型升级和高质量发展的新动能。同时也为企业客服管理提出了更高的要求,迫切需要一种智能化、数字化技术来帮助客服部门提升服务质量。

基于行业词表的自动语音转写后优化技术

自动语音识别(ASR)技术目前已发展得较为成熟,通用ASR引擎已经广泛应用于交通、医疗、通信等行业。但是,由于行业专有词汇在大规模训练语料库中呈非独立同态分布,通用ASR引擎在各细分行业转写时存在对行业专有词汇识别准确率低的问题。相较于互联网环境的16 kHz音频采样率,电话呼叫中心语音为窄带低采样(采样率8 kHz),转写后精度下降尤为明显。为了提高行业词汇的语音转写准确率,文中提出一种基于行业词表的ASR转写后优化技术。首先,对语料库文本数据分别采用卷积神经网络模型和深度神经网络BERT模型进行预测分词,生成行业纠错词表。随后,在生产环境中,使用通用ASR引擎对电话呼叫语音数据进行初始转写。然后,对一次转写后的文本,通过Soft-Masked BERT模型结合纠错词表实现文本数据的纠错,从而提高语音识别准确率。使用广州12345热线客服通话语音数据进行训练和测试,结果表明,使用文中的转写后优化技术可以将通用ASR引擎的行业用词转写准确率提高约10个百分点,且纠错速度较快,具有良好的适用性。

客服服务场景下的大模型实践及其影响

近年来,数字化转型已经成为各行各业的必然趋势。在“日益严苛的客服服务需求与持续上涨的单次服务成本”矛盾推动下,服务数字化成为了当前业界最好的解决方案,智能客服作为AI驱动企业数字化转型的重要路径,广泛应用于金融、医疗、智能家居、交通出行、教育等领域,为企业借助AI实现商业价值,进行数字化改革探明了方向。在这一背景下,大模型不仅仅为企业提供更高效、更个性化的客服服务,也为客服行业带来了前所未有的变革和机遇。

数据库集群技术在电信增值领域的应用

本文介绍一个Oracle数据库集群在电信增值领域的应用案例。通过数据切分和集群部署,解决海量用户信息数据的存储和访问的瓶颈问题。核心问题将围绕数据库分库分表的路由规则和集群负载均衡策略展开。