阿里云ET智能客服
使用智能语音识别技术，将传统客服电话的通话内容以文本形式记录下来，再进一步做文本结构化和信息挖掘，对客服质量监测、做舆情分析和风险控制。
业务痛点及需求
- 在不少企业的售前咨询、售后客服场景中，每天有很多的客户提问一些常规性问题，导致人工客服工作繁琐重复，客服人力成本居高不下。
- 在企业的反馈高峰时段，如电商行业促销活动期间、房产行业上新楼盘期间，由于人工客服有限，导致在线用户提问排队时间很长，极大的影响了用户的体验。
- 人工客服人员水平层次不齐，导致服务质量高低不平。不但无法给出最合理规范的服务，而且连对客服人员的服务质量评估都非常困难。
系统架构
- 企业在阿里云开通账号。
- 企业通过阿里云提供的接口，将知识库按照固定格式上传到阿里云上。
- 企业通过阿里云提供的接口，更新数据库到自己的专用服务上
- 企业通过阿里云提供的接口，即可传入用户的问题并获取到合适的答案返回给用户。
- 企业可将平时的一些业务积累如人工客服，电话记录（使用阿里云的转文本服务转成文本），其他文档数据等，提供给阿里云的大数据平台，从而通过阿里云的特征及模型训练，不断的完善知识库。
优势
- 阿里云的客服机器人解决了用户最核心的问题匹配准确度问题。阿里云采用了基于深度学习Paraphrasing的算法。从而极大的提高了问题的命中率。
- 阿里云的客服机器人后台采用了大规模的数据库集群，确保了企业用户在海量用户调用情况下的稳定可靠和数据安全。
- 阿里云的客服机器支持单轮多轮问答，帮助企业从容应对客户提问。
- 阿里云客服机器人接入简单，基于http协议的接口提供问答服务，对系统侵入性几乎为0.
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阿里云 AI 助理回答
解决方案概述
针对企业客服电话中通话内容的文本记录、结构化处理及信息挖掘需求，阿里云智能语音交互服务提供了一整套高效解决方案。该方案旨在提升客服质量监测、舆情分析和风险控制能力，同时解决人工客服成本高、响应慢和服务质量不一等痛点。
功能特点与优势
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智能语音识别：
- 实时将客服电话录音转写为文本，实现全程留痕。
- 支持不限时长音频流实时识别，内置智能断句，确保内容完整性与准确性。
- 通过“一句话识别”技术快速处理短语音指令或查询，适用于快速问答场景。
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文本结构化与信息挖掘：
- 转写后的文本可进一步进行自然语言处理（NLP），提取关键信息，如用户情绪、问题类型等。
- 结构化数据便于后续的自动化分析，如客户服务热点、问题频次统计等。
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客服质量监控与风险控制：
- 智能客服质检功能，全量实时分析客服对话，及时发现并预警违规行为和服务风险。
- 文本分析帮助评估客服人员服务质量，促进标准化服务流程的建立与执行。
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系统架构整合：
- 企业通过阿里云API集成知识库，上传更新数据，实现自动问答服务。
- 利用大数据平台对历史客服记录、电话转文本资料等进行模型训练，持续优化知识库。
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技术与稳定性优势：
- 基于深度学习的Paraphrasing算法提高问题匹配准确度。
- 大规模数据库集群保障高并发下的稳定性和数据安全性。
- 简单接入方式，基于HTTP协议的接口设计，减少系统改造负担。
应用步骤
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开通与集成：
- 在阿里云注册账号，接入智能语音交互服务。
- 配置接口，上传知识库至阿里云，并定期更新以保持时效性。
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语音转文字配置：
- 根据业务需求选择合适的语音识别产品，如实时语音识别用于客服通话实时转写。
- 设置语音识别参数，如语言模型自适应，以优化特定领域的识别效果。
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数据分析与应用：
- 利用阿里云提供的文本分析工具，对转写文本进行深入挖掘和结构化处理。
- 结合业务逻辑，设置监控规则，实施客服质量监控和风险预警。
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持续优化与反馈循环：
- 将日常业务积累的数据反馈给阿里云大数据平台，不断迭代优化知识库和模型。
总结
通过阿里云智能语音交互服务，企业能够有效应对客服环节中的挑战，不仅显著提升客服效率与质量，还能在降低成本的同时增强客户体验。借助先进的语音识别技术和强大的数据分析能力，实现客服工作的智能化转型，为企业带来更高效的运营管理和风险防控机制。
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