知识中台-基于知识图谱如何快速构建垂直领域的智能客服
Glenn Yang 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
某大型互联网公司实验室架构及关键DFX科学家,北京邮电大学国家重点实验室博士,微软亚洲研究院明日之星,擅长自然语言处理等AI技术在搜索推荐、智能客服等应用场景落地。
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简介

在这个“效率为王,流量即金”的时代,随着互联网金融、移动电商、O2O等新的经济形态的兴起和发展,行业市场也随着产生了新的变化:体验、尤其是服务体验的优劣很大程度上影响着企业运营的成败。人工智能技术的进步,语音识别技术、自然语言处理等技术的成熟,智能客服的发展很好的承接当下传统人工客服所面临的挑战。

课程收益

目标:

基于知识图谱,构建企业级互助、自助、自主的智能客服平台最佳实践

成功(或教训)要点:

1)一个典型的AI项目,如何从互助到自助到自主,最终提升业务准确率、效率和客户满意度

2)ToB, Not ToB, 明确通用场景和垂直场景的智能客服目标差异和技术差异

3)QA Match, KG Inference & Task Completing,实现从“有点智障”、“有点智能”,“比较智能”的智能客服

4)意图分类、知识嵌入、知识链接和图查询等典型的图谱深度学习算法实操

5)知识结构化、流程化、APP化,三层的领域智能客服微服务架构实践

启示:“从数据中台到知识中台”,面向知识管理的智能客服微服务架构。

受众人群

产品经理、算法工程师、系统架构师、大数据开发工程师以及其他对AI感兴趣的人员。

课程时长

0.5天(3H)

分享提纲

1、 智能客服核心竞争力,快、准、易,在当下的实现应对半自动驾驶。

2、从垂直的电信、金融领域分析,ToC/ToB的场景下的智能客服的实践

3、快速迭代企业级智能客服“智障”-“有点智能”-“比较智能”,敏捷迭代三部曲。

4、典型的知识图谱算法和工具优化。

5、“从数据中台到知识中台”,面向知识管理的智能客服微服务架构。

6、“数据驱动 + 微创新”,AI项目中的最佳敏捷实践。

7、“AI防锅指南,确保搞砸人工智能项目的十种方法”


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