电信运营商AI客服平台技术研究与应用分析

回顾了客服平台的发展历程,包括第一代交互式话音应答(interactive voice response,IVR)客服、第二代多媒体在线客服和第三代人工智能(artificial intelligence,AI)客服,阐述了每代客服平台的功能特点,介绍了制造业、金融业、交通运输业、通信行业等领域客服系统的功能构建。在此基础上,勾勒了运营商AI客服平台的应用组件,包括智能派单、语音转写、知识推荐、智能质检、智能定责等。运营商采用AI客服平台已成为趋势,未来将融合多种智能技术如大模型(large-scale model)、自然语言处理(natural language processing,NLP)、知识图谱等来满足客服需求。

基于深度学习的智能产品说明AI客服设计

随着当今生活节奏的不断加快,人们周围使用功能复杂的产品的数量也在逐渐增加。因此,产品说明书和对说明书的解答变得越来越重要。为了满足这种巨大需求,人工智能(artificial intelligence,AI)客服系统应运而生。在当下市面上的AI客服系统大多面向开发者,对非互联网企业不够友好,成本也相对较高。为了解决这个问题,基于深度学习的智能产品说明AI客服系统应运而生,它是一套关于产品说明书的自动化AI客服系统,通过友好的图形系统和自动化的AI模型生成系统,能够帮助大众快速找到他们需要的答案,从而实现智能问答系统客服。该系统利用深度学习和语言规则生成客服的问答,进一步提升用户体验。

基于大数据挖掘的电网AI客服业务支持系统设计

目前的电网AI客服业务支持系统业务通过率较低,导致系统工作效率较差。针对上述问题,引入大数据挖掘技术设计了一种新的电网AI客服业务支持系统,对系统的硬件和软件进行优化设计。采用多层次数据接口与64位Web服务器,在服务器中安装ETL数据查询芯片,高效率识别电网中存在的敏感信息,并支持不同结构的数据接口完成数据输出。AI客服业务支持软件设计更偏重于服务信息的分类与识别,能够随时更新数据接收端口的数据格式,以便精准识别大数据挖掘内容,通过电网数据识别程序完成信息识别。实验结果表明,基于大数据挖掘的电网AI客服业务支持系统能够有效提高业务通过率,增强系统的工作效率。

运营商智能客服的关键技术和发展趋势

探讨了运营商智能客服的技术发展趋势,介绍了自动语音识别(automatic speech recognition,ASR)转写纠错技术、语义提取技术、加密数据库以及坐席访问控制等技术。分析了语音识别的错误检测和自动纠错两种不同的研究方向;在语义理解方面分析了小样本训练下的有监督学习和无监督的关键词提取;介绍了大数据加密和坐席访问控制技术。同时,展望了多模态交互技术、智能推荐技术和面向残疾人服务等技术方向。总之,智能客服技术的发展与创新将为通信行业带来更高效、便捷的服务体验,推动行业服务水平的进步。

基于联合神经网络的投诉预测模型研究

对影响电信运营商重复投诉的关键因素进行深入探讨,旨在提高服务质量并构建风险预测模型。基于运营商客服数据,研究采用了Logistic回归、BP神经网络以及二者联合建模的方法。Logistic回归模型确定了5个主要影响因素,预测重复投诉发生的概率,精度达到80.0%。BP神经网络则选取了81个影响因素,预测精度为90.6%。在此基础上,构建了联合模型,其精度高达92.8%。实际应用于某省会电信运营商后,重复投诉率下降了3.2%,成效显著,为提高电信运营商服务质量、降低重复投诉率提供了有力支持,对我国电信行业发展具有重要意义。