魅网飞语电话语音机器人核心技术优势

发布时间:2019-04-13 浏览:0

魅网飞语电话语音机器人核心技术优势是有高精准语义+人机协调。多年智能客服系统技术沉淀,业内领先的NLP自然语言理解技术,通过分词+语义计算语义相似度,大幅提升精准匹配率。运用意图识别和判断、用户问答分析,拓展主动问询,抽取用户字段,完成精准营销及二次人工追踪,提升成单率。同时,自动记录知识问答,通过ASR自动转文本,收集未回复问题,优化未回复问题并补充话术,成倍降低知识及话术梳理成本。

无监督式学习虽已在学研界是一大主流方向,但在产业界大规模成功应用的例子还并不多,用于金融领域的更是少之又少。

金融行业数据丰富,但数字化并不完善,这是对所有机器学习模式的一个普遍存在的挑战。而无监督式学习的好处在于对数据缺失的容忍力较高,并不依赖数据的完整性。

“无监督机器学习的优势是可以将海量数据在没有标签的情况下进行检测,且产出的结果具有很强的可解释性。”

无监督式学习是机器学习的一个分支,相较于监督式学习和强化学习等其它分支,无监督学习并不需要人力来输入标签,而是主动实时找寻新的模式,进行新的学习。

金融行业 AI 将开启无监督式学习潮流

有监督机器学习模型通常单独查看每个账户,类似于每次看这幅画中的一个点。无监督机器学习可分析账户间的关联性,即便个体账户无任何可疑表象,也能从数据中检测到可疑模型。这种方式类似于我们能看到并理解画中的整体图案而不是每一点,即便每个点的颜色和形状都不尽相同。

为何无监督式学习有助于解决人工智能在金融行业应用的痛点呢?

“这跟金融行业自身的发展改变有关”,“过去金融工具比较单纯,欺诈形式与危害程度都比较有限。但现在网路交易愈来愈频繁,犯罪形式也日新月异,等到有标签后再做机器学习很多时候已经晚了,在反应新型攻击上是非常滞后的。”

而无监督学习可以使海量数据在没有标签的情况下进行检测,把群组性的异常找出来,且产出的结果具有很强的可解释性,甚至能在攻击未发生前就防患于未然。

以国内猖獗的网络黑产主导的数字金融欺诈为例,金融欺诈如要恶意转帐,通常会有个过程。首先攻击者需要创建大量恶意帐号,接着需要“养号”,也就是为帐号制造一些貌似正常的纪录,接下来才能用这些帐号进行欺诈。而传统规则引擎、或有标签的监督式学习,比较难检测出养号早期、貌似正常的恶意帐号。无监督式学习则是会主动把群组性的异常找出来,提供人员进行预判。

正因国内黑产盛行,可以看到金融机构将对人工智能产生更多的需求,会更有意识地去探索。

在数据飞速增长的情况下,国内金融机构势必将进入升级换代的过程。尽管目前仍有其限制,但整个行业已在加速奔向由人工智能驱动的未来。没人能够真正准确预测人工智能下一个突破将何时出现,但更有意识地探索,将是保持领先的关键。

众所周知,随着移动互联网和电商的蓬勃发展,伴随而来的是大规模的线上欺诈。在与欺诈者的斗争中,我们发现欺诈者也在不停的发展变化,变得更加狡猾和难以捕捉。我们需要快速改进自身反欺诈检测方法,以创新为驱动力,迈向健康的产业时代。

金融行业 AI 将开启无监督式学习潮流

“现今,很多电话客服,电话销售出现了许多难题,也在跟进智能的时代想用些比较好的 AI 或者是技术,或者可以考虑人工智能外呼机器人。”

魅网飞语的人工智能外呼机器人给很多企业提供更加专业化高智能语音交互体验和个性化的服务,让传统的企业商业模式升级到AI的领域中,特别在金融保险,电话销售,客服中心,互联网行业、政府机关、招聘培训等行业里头,解决了电销、外呼行业业务难、管理难、系统差、人员流动大的各种痛点,实现了沟通交给人工智能,成交的事情留给销售员工,精准有效的客户留给企业公司。

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