環(huán)刷pos機客服,Rul.ai想用半監(jiān)督學習做低成本機器人

 新聞資訊  |   2023-03-07 09:07  |  投稿人:pos機之家

網(wǎng)上有很多關于環(huán)刷pos機客服,Rul.ai想用半監(jiān)督學習做低成本機器人的知識,也有很多人為大家解答關于環(huán)刷pos機客服的問題,今天pos機之家(m.shineka.com)為大家整理了關于這方面的知識,讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽:

1、環(huán)刷pos機客服

環(huán)刷pos機客服

來自硅谷的科技公司Rul.ai,以SaaS平臺的形式,為眾多領域的企業(yè)提供智能虛擬助手服務。傳統(tǒng)的人工客服面臨著人力成本快速攀升、人員培訓貴、流動性高、服務質(zhì)量難以保證等問題,虛擬助手,或者說智能客服機器人,可以在售前咨詢和售后服務中,通過語義分析快且準確地理解客戶的問題和需求,并以自然語言進行解答和對話。在常見的重復的、結(jié)構(gòu)化、機械式問題之外,Rul.ai依托MITIS?(Mixed Tasks and Initiatives)對話管理系統(tǒng),對結(jié)構(gòu)復雜的多輪驅(qū)動任務對話——比如顧客在結(jié)賬過程中突然對送貨安排提出問題——也能做出高精準度的回答。目前,Rul.ai可以使用中文和英文兩種語言。

工商局數(shù)據(jù)顯示,截至2016年年初,全國中小型企業(yè)約有4200萬戶,與此同時,2016年間平均每天新增1.5萬戶。中小型企業(yè)——尤其是初創(chuàng)企業(yè)——對企業(yè)級服務的需求巨大。艾媒咨詢分析師估測,企業(yè)級服務的市場規(guī)模在2020年將達到上萬億元,其中的垂直細分市場智能客服,是一塊千億級的蛋糕。

自2013年以來,國內(nèi)市場上基于自然語言學習和機器學習技術的智能客服發(fā)展迅猛。在阿里云ET、京東JIMI等對第三方開放的自平臺機器人外,涌現(xiàn)了大量廣受資本青睞的第三方平臺機器人,其中包括與Rul.ai同樣以自然語言理解和自主學習為核心的驀然認知、三角獸、網(wǎng)易七魚、海知智能等。

基于自主研發(fā)的第三代客服機器人技術,Rul.ai的潛在客戶不僅限于企業(yè),還有需要技術升級的其他企業(yè)服務公司。聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO、美國加州大學終身教授張奕博士告訴36氪,基于規(guī)則系統(tǒng)(Rule-based System)的第一代客服機器人和運用監(jiān)督學習(Supervised Learning)的第二代客服機器人,雖然能夠降低企業(yè)人工客服的成本,卻產(chǎn)生了持續(xù)更新規(guī)則庫或人工標注機器學習樣本的技術人員成本。Rul.ai運用了最新的半監(jiān)督學習(Semi-supervised Learning)和無監(jiān)督學習(Unsupervised Learning)方法,對人工標注樣本的需求遠低于使用監(jiān)督學習的二代機器人。如此一來,有效降低了智能機器人的生產(chǎn)和維護的成本。

Rul.ai核心引擎在客戶上傳已有客服對話數(shù)據(jù)和知識庫數(shù)據(jù)后,短則幾小時、長則數(shù)日內(nèi)即可優(yōu)化出為客戶企業(yè)量身定制的智能客服;第一、第二代機器人通常需要數(shù)周至數(shù)月才能交付。此外,在人工客服為顧客服務時,Rul.ai機器人會開展人機協(xié)作、向客服提供建議,同時觀察對話、進行自主學習和自我優(yōu)化。不過,張博士指出,現(xiàn)在智能機器人技術還有很多待解決的問題,需要團隊能夠持續(xù)地創(chuàng)新改善。Rul.ai的團隊成員均畢業(yè)于國內(nèi)外名校,包括曾在Ask Jeeves、Salesforce、Aspect、Oracle等科技公司任職的高管,在客服方面有較多經(jīng)驗。

Rul.ai在2016年完成了天使輪和A輪融資,投資人包括金沙江創(chuàng)投和斯道資本。公司在中國已有環(huán)信客服平臺和助理來也等客戶,在美國也已與數(shù)家企業(yè)開展試運行。

以上就是關于環(huán)刷pos機客服,Rul.ai想用半監(jiān)督學習做低成本機器人的知識,后面我們會繼續(xù)為大家整理關于環(huán)刷pos機客服的知識,希望能夠幫助到大家!

轉(zhuǎn)發(fā)請帶上網(wǎng)址:http://m.shineka.com/news/5671.html

你可能會喜歡:

版權(quán)聲明:本文內(nèi)容由互聯(lián)網(wǎng)用戶自發(fā)貢獻,該文觀點僅代表作者本人。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權(quán),不承擔相關法律責任。如發(fā)現(xiàn)本站有涉嫌抄襲侵權(quán)/違法違規(guī)的內(nèi)容, 請發(fā)送郵件至 babsan@163.com 舉報,一經(jīng)查實,本站將立刻刪除。