技术指标
产品重点聚焦于医疗行业领域的智能机器人服务,采用基于深度学习的语义相似度算法和意图模型,通过积累的海量的高质量的问答模型和训练数据,能够辅助系统更好的进行学习和训练。相比于传统客服机器人用采用基于规则的方法,标注量大且难度高,并且需要专人知识库的更新维护,产品在系统综合成本和应答成功率上有很大的提升。
响应时间
<1秒
系统自带主备切换和负载均衡机制,各模块均采用冗余部署,配合HA解决方案和类似于F5的负载均衡,可有效避免单点故障。
无故障时间间隔
>300天
系统经过300小时压力测试,并且多个实际项目无故障应用时间超过1年,保持稳定性。
语言理解准确率
>99%
语言预测模型包括意图识别引擎和句子相似度计算要基于BERT模型。在对话的每一轮次对用户的目标进行预估,管理每个回合的输入和对话历史,输出当前对话状态。
产品简介
项目立足于互联网+人工智能+医疗行业,主要是开发并提供国内某知名专科集团专用的智能客户服务及智能在线推广服务所需的SaaS平台及模块化服务,基于语音、文字等多模态机器人系统,运用深度学习技术整合各模态内容在语义层面上不同的表现形式,按照该集团及机构客户的业务需求,为其在互联网化趋势下进行市场营销,品牌推广,客户服务等工作提供多模态智能交互引擎模块,智能CRM表单管理工具,智能IM在线交流工具,智能客服能力分析工具等能力模块。
第一阶段
开发基于语音、文字的多模态系统产品,实现自然语言与用户交互的智能服务机器人应用。项目团队开发包括NLP在内的多项智能人机交互技术,使用双循环神经网络(RNN)对音频和文本序列中的信息进行编码,结合这些信息源中的信息来预测情感类别,融合多种模态准确的识别和理解用户提出的问题意图,再模拟人类底层智能信息处理机制生成问题答案,并以人性化的方式与用户沟通,向用户提供信息咨询和相关服务。
第二阶段
整合视觉、语音、文字及其他传感器的智能多模态深度融合的智能化信息系统。人-机互动中的语音+视频,从帧序列中提取出语音和图像视频特征。按语音对应的视频片段,在各个中间阶段的不同模态之间的特征可以融合,在最后把不同模态的特征合并连接在一起又会形成混合的特征向量。最后融合的特征集,可以用支持向量机(SVM)自动进行二分类或Softmax进行多分类。
产品优势
多模态人机交互的智慧医疗客户服务机器人的价值不言而喻,特别在成本、效率以及灵活管理方面的优势是不可比拟的,若企业能够将智慧医疗客户服务机器人的优势有效地融入至现有业务中,实现客服业务的智能升级,企业的竞争优势有望快速提升。
打破传统客服局限性
相比人工客服,机器没有由于生理局限性或经验局限性所导致的运营层面的问题。例如:在实际的应用中,经常面临的大并发时刻,需要削峰填谷的处理,或是提供个性化、按需实时的服务,在此类服务上,智能客服具有显著的优势。
高效率低成本
智能客服在处理简单、枯燥与重复的业务上具有高效率与低成本的优势。以会议通知为例,若采用千次并发,在同样呼叫量的情况下,机器人客服的呼叫效率肯定更快,服务质量更加的稳定,并且机器人客服的成本结构单一。
不受经验的约束
传统的人工客服无法全面的记录企业与客户交互行为,机器人客服能够全面的保留这些信息,从而存进企业流程的优化。企业能够做到对客服流程进行随时随地随需的调整或优化。
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