人工智能客服可以提供哪些服务 (人工智能客服的智能化程度是什么)

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• 人工智能客服可以提供哪些服务
• 腾讯算法初级钻研员陈松坚：智能问答技术及其运行
• 微软加大招方案100亿美元加码AIGC巨头行业风口开启？概念股已砸出深坑

人工智能客服可以提供哪些服务

人工智能客服可以提供哪些服务1、提供特性化护肤服务：经过人工智能技术成功特性化定制，依据消费者的肤质、人种特色及生存习气，提供最适宜的护肤方案，更有针对性地满足消费者的需求。

2、可以让企业的网站、群众号、小程序、App等运行服务参与在线咨询配置，一切渠道的咨询信息收发会一致在客服系统上班台应酬回复，客服人员只有要登陆客服系统上班台即可服务一切渠道来咨询的客户。

3、京东智能客服是京东推出的一种人工智能客服服务，可以经过文字、语音、图片等方式与消费者启动交互，协助消费者处置疑问，提供售前、售后、物流等服务。

人工智能客服相比于传统的人工客服有什么好处?1、智能客服其实好处不少，比如最基本的吧，回复效率必需比人工要快，如今客户都很不耐烦的，都不说一会儿了，几分钟不回上就去其余家了。

2、对话方面：极速、精准应对，轻松应对海量咨询，过滤少量重复方便疑问；24小时在线节俭人力老本。

人机协作：人工客服与机器人配合提高服务效率；机器人辅佐新人上手上班，智能疏导客户自助服务。

3、最关键的是优化效率，降落服务老本。

智能客服机器人以机器替代人工为客户处置疑问，最大的好处就是可以7*24小时不连续上班，无需情感关心不会困乏有问必答，能够同时应对较多的客户，可以有效降落人力老本。

4、但是人们打不完这些电话。

所以单从动向挑选来说，高频率、、低效率、、低压力的特点让智能手机机器人占据了很大的好处，但最终还是须要人与人之间的沟通，所以人工开售的作用可以在前期充沛表现进去。

5、我首先给出的答案是，以目前机器人客服系统的技术来看，机器人还是不能齐全取代人工客服上班的，但是却可以在很大水平上，减轻人工客服上班压力，优化客户服务效率。

京东智能客服怎样样1、京东智能客服机器人可以满足用户的咨询需求：对用户启动心情识别，在不同的服务形式下，将人工服务与智能服务相结合，成功人机咨询无缝衔接，为客户提供关键疑问解答，缩小用户疑问重述，优化用户体验。

2、是的，京东有语音智能客服来确认地址是真的。

京东的语音智能客服可以协助用户确认收货地址能否正确，以及收货人的姓名、电话号码等信息能否正确。

3、京东客服上班踊跃被动，责任心重，技艺丰盛，能够熟练把握电话沟通技巧及客户服务技艺，在客户反响疑问时及时处置，能够保养好客户的感触，准确极速的成功义务，并可以在不时的学习环节中不时提高业务水平。

4、依照京东每天的客户接话量，客服人员起码都是在3000人以上，不能拿小概率的无人接听来对比全体的接线率，这显著是不刻薄的。

人工客服能否会取代人类上班?我以为人工智能能取代人类的上班，但不能齐全取代。

未来，基础的人工客服已无法满足人们的需求，随着技术的开展提高和软件的不时更新改良，它终将会被智能客服所取代。

未来咱们的上班不会被AI所取代，但是在一些不凡的岗位，AI确实会协助人们在一些事件，可并不代表他可以替代人类一切的上班，必然AI智能系统也是由人来设计的。

所以，对人工智能系统的意识也应该更理性一些。

腾讯算法初级钻研员陈松坚：智能问答技术及其运行

随着人工智能的飞速开展以及宽泛落地运行，越来越多的设施将会被植入智能问答技术，人机交互场景随处可见，智能问答在未来将会成为一个十分关键的入口。

腾讯小知仰仗着业界上游的智能AI引擎算法和海量大数据仓库，已将智能问答技术落地实施，并且经过少量的业务考验和优化，常识点婚配度和准确率都已到达90%以上，在2018 年 GITC 环球互联网技术大会上，腾讯小知荣获年度互联网最具价值产品奖。

腾讯小知算法担任人陈松坚也在会场宣布了对于智能问答技术原理及其在To B场景下的运行的专题演讲，从自己的角度为咱们展现智能问答技术的最新效果。

他首先从智能问答是什么，为什么和怎样做的三个疑问登程，说明了他对以后智能问答技术的定位和价值，首先，现阶段的智能问答是信息检索技术的更新，是质变而未到达质变。

但是无论在To B还是To C的场景下，以后的技术都能够实际处置一些用户的痛点，优化用户体验，是亟待推进和充溢构想的方向。

在回答怎样做这个疑问时，他详细引见了几种不同的问答机器人的成功门路，包括单轮问答机器人，多轮问答机器人及浏览了解机器人。

其中重点论述了单轮问答机器人的成功原理，包括字面婚配，词向量婚配，深度语义婚配，迁徙学习等技术。

尔后他还分享了小知团队将上述技术产品化的阅历，包括智能客服机器人和电话机器人两大块，关键分享了以后产品的外形，亮点和实践名目中取得的一些效果。

最后，他方便总结了小知目前成功的上班以及就智能问答的开展提出了自己的几点看法。

以下是演讲稿全文：

在大少数人的认知里，智能问答很或许是以上的3个印象，2011年战败了人类取得问答比赛冠军的waston;2017年被沙特授予公民身份的机器人sofia;更为大家熟知的钢铁侠中的机器人管家jarvis。

在大家心目中，智能就象征着能够像真人一样交换。

但是作为从业者，很遗憾地通知大家，目前的技术还远没有到达这个指标，我以为实质上目前的智能问答技术是对信息检索技术的一次性更新，是质变而未到质变。

这个皇冠上的明珠还期待咱们去摘取。

既然问答技术还不成熟，那为什么还要投身到这个畛域呢。

我想从To B和To C两个角度去回答。

对企业来讲，以后的问答技术只管无法解回答杂的咨询，但是大局部的方便的头部疑问是可以比拟好的解答的。

从本轮AI大潮NLP赛道的几名种子选手都从智能客服这个方向切入就可以看出企业是确实存在对智能问答的刚性需求。

而对普通用户来讲，一方面siri等语音助手每天都在为用户提供方便的交互界面，另一方面像amazon echo这一类的智能家居产品也逐渐进入千家万户，成为物联网生态的中心入口之一，这便是智能问答的价值所在。

那如何成功智能问答机器人呢?咱们先来看最基本的单轮问答机器人的成功原理。

相熟搜查引擎的好友会发现这个架构跟搜查引擎的很相似。

单轮问答普通来说就是FAQ问答，是基于业务问答对组成的问答库启动检索婚配。

其中FAQ疑问集蕴含多个相似问法供用户疑问去婚配。

预处置阶段普通会启动文本纠错，规范化和底层NLP特色提取;召回阶段会在倒排索引中召回若干个候选疑问(粗排)，而最后的婚配阶段会基于各种模型启动婚配打分并前往得分最高的结果(精排)。

婚配阶段还会引入其余模块，如常识图谱和拒识模型，目的是辅佐优化婚配的最终准确率。

retrieval中的婚配可以看做是naive solution，词袋+VSM, 挑选候选够用了，但是精排须要更粗劣的战略，第一，要应用监视信息做拟合，咱们构建基于疑问对的训练语料，拟合能否婚配这个二分类指标。

第二，特色上放弃稀疏的词袋模型，而是结构各种相似度来做base scorer，而后应用非线性的抗噪才干强的xgboost来做融合，比如咱们用到词bigram, 字bigram, 外围词，名词等特色汇合的相似度。

这种方法的优缺陷是一体的，由于模型只学习字面相似的特色，因此不受畛域影响，通用性强，适宜用在冷启动阶段;但也由于只思考字面相似，无法处置更深层的语义婚配。

那如何度量语义的相似呢。

词向量技术的兴起是语义婚配的前提，所谓词向量，是将孤立的传统的token表示映射到相互关联的向量空间中，这种关联性，或许说是相似性，是经过词语的高低文的来形容的。

也就是说，高低文越相似的词语，他们的语义就越相似，词向量的欧式距离就越近。

这是很容易了解的，更妙的是，经过对向量启动方便加减运算，能够出现出概念的相关，比如king-man+woman的结果十分凑近于queen, 因此说明词向量能够肯定水平描写语义。

那对句子如何做向量表示呢?一个方便的想法是间接求敌对均，WMD是另一个比拟无心思且有效的做法，他将计算句子到句子的相似度建模成一个运输的疑问，把句子p的各个词，运输到q的各个词上，也可以说是变换;运输老本是词向量的cosine相似度，而要运输的是各个词在句子中的权重，用线性规划求解一个最优解，即为p到q的距离。

另外还有个有效的方法是SIF，思绪是做词向量加权求和，但是突显出句子中非通用的局部，即权重用词频倒数来计算权重，试验效果也很不错。

上方的方法有一个疑问就是没无应用有监视信息，所以效果有显著的天花板。

上方引见这个上班是基于深层网络做有监视学习的婚配的，做法也比拟方便，首先把句子文本用one-hot编码，假设词典大小是500K，那编码完长度就是500K维，其实等于是词袋模型，而后输入到一个多层的神经网络去学习，最终获取一个128维的向量作为句子的语义表示，而后用cosine计算两个句子与文档的相似度作为模型输入。

这个方法其实是将高维稀疏的token特色映射到低维语义空间，跟词向量的思绪很相似，只不过训练指标不同，并且这里经常使用了深层网络结构。

但是CNN对高低文的处置才干依赖于窗口大小，远距离就没方法处置了，因此要思考另一种网络单元RNN，这种单元是专门为时序模型量身打造的，方便来说，每一时辰t上的暗藏形态，或许说第t个词上的语义编码，都由两个输入独特选择，即上一时辰的暗藏形态和以后时辰的原始输入，而为了处置远距离传递造成的梯度隐没和梯度爆炸等疑问，RNN有一些变种结构来应对，比如 LSTM和GRU等。

CNN和RNN都是对原始输入启动语义编码的基本单元，编码后的向量就可以接入多层感知机启动相似度计算，假设是间接计算cosine相似度，那就是dssm的更新版，而更经常出现的做法是把两个句子的编码向量拼接在一同，再经过一个多层感知机计算相似度，而这种方法统称为表白式建模;

另一种方案思考到两个句子之间的交互信息对学习他们能否婚配显然更为关键，这一类方案被称为交互式建模，左边是一个典型的例子，他最大的不同是首先对两个句子的一切窗口组合启动拼接和卷积，获取交互信息。

而后再启动屡次卷积和池化获取表示。

其余的交互方式还包括编码之后，启动交互操作，如作差，点乘等，还有计算attention表示，也是经常出现的交互方式。

上方引见咱们的方案，跟上方引见的模型相比，咱们的方案关键做了两处改变，一个是经常使用了浓密衔接的网络结构，让rnn层的输入和输入拼接在一同做为下一层的输入，第二个是混合留意力机制，即在计算attention向量启动交互式建模的基础上，参与self-attention向量计算，而后把两个attention向量经过门机制启动融合，这样做一方面引入了问句间的交互信息，同时又增强了对自身的表白建模。

上方的模型是比拟复杂的模型，参数量有5.8M。

在实践中运行中训练语料会重大无余，为了处置这个疑问，咱们引入了迁徙学习的战略。

首先第一种是多义务联结学习，比如在拟合两个问句能否婚配的同时，也对问句启动分类预测;另外还可以同时对婚配的疑问对做seq2seq的翻译模型训练。

这两个战略都证实能有效优化准确率。

而另一个思绪愈加直观，即引入其余畛域的语料，所谓多语料迁徙。

Fine-tune即参数微调是其中一种做法，即先用通用语料训练网络，固定底层表白层的参数，而后再经常使用畛域语料调整下层参数;另一种思绪参考了反抗学习的思维，即引入一个新的义务“混杂分类器”去判断以后样本是来自源语料还是指标语料，经过在损失函数中参与反向的混杂分类损失项，让混杂分类器尽或许地无法区分样本的起源，从而保障共享了参数的表白网络能够学习到两局部语料中特性的局部。

以上的引见都是为了成功一个基本的单轮对话机器人，而实践运行中，往往存在须要须要交互的场景，比如查问社保余额，就须要用户提供指定信息，如姓名，身份证号，手机号等。

这种是所谓义务导向型机器人，而另一种，基于常识图谱的机器人也往往会触及到多轮交互。

这里方便引见一下多轮对话机器人的架构，全体上是一个对话治理系统，总的来说是治理会话形态，蕴含4个模块，区分是输入局部：人造言语了解模块NLU，担任用意识别和抽取槽位实体，比如这里婚配到了用意是查问社保余额，抽取到了社保号1234。

获取的用意和槽位值会送入到对话形态追踪模块，DST，他担任会话形态的更新，方式化来说是一个函数，输入是以后形态s和以后的query经过NLU处置过获取的用意和槽位值q, 输入新的形态s‘，下一步是把s’送入DPL，对话战略模块，这个模块是依据新的形态s‘输入执行a，理论这个决策选用会依赖于一个外部数据库或常识图谱，最后，由输入局部，人造言语生成模块NLG担任将执行转换为人造言语文本，前往给用户。

前面提到的单轮FAQ机器人，有一个疑问是问答准确率依赖于问答库的品质，而问答库的构建耗时费劲，所以针对数据较大的非结构化文档，假设可以间接从中抽取答案，是十分现实的做法。

比如斯坦佛大学开源的drQA，就是基于wikipedia的语料做的一个开明域上的问答机器人，咱们来看看这种浏览了解机器人的架构表示，他也是基于检索重排的思绪，首先把或许的文段从语料库中摘取进去，而后送入浏览了解模型启动答案定位，打分，排序和选用得分最高的答案。

浏览了解模型与婚配模型是相似的，须要先对疑问和候选文段启动编码表示，不同之处在于最终预测的指标是答案的起始和完结位置。

我所在的团队在去年，在浏览了解的威望地下测评Squad v1中取得过第一的效果，同时参与这个测评的包括了google, facebook, 微软，阿里idst, 科大讯飞等国际外同行。

说明业界对这种技术还是十分看重的。

上方分享小知在把以上技术落地产品化的阅历。

首先咱们来看看小知的全体架构图，外围引擎有两局部，一块是上方重点论述的深度语义婚配模型，另一块是本次分享没有展开的常识图谱引擎，在此之上，咱们构建了FAQ机器人，多轮会话机器人(义务机器人)，闲谈机器人等。

以下是咱们单轮和多轮机器人的示例。

在咱们实践的落地名目中，得益于深度迁徙模型的语义婚配才干和行业常识图谱的的精准婚配和辅佐追问，小知机器人能够做到95%左右的问答准确率，并且节俭了50%以上的服务人力，实际为政府和企业优化效率和降落老本。

在智能客服的基础上，咱们又打造了基于语音的电话机器人，力主融合智能客服，人工在线客服，工单系统和电话机器人，为客户打造从售前售中售后的全体处置方案。

以下是电话机器人的全体架构图，外围是人造言语了解NLU模块，担任识别用户提问用意

提取相关实体。

依据NLU输入的结果，内置的对话治理引擎会启动流程形态流转和跟踪。

另外，ASR语音识别和TTS语音分解是无法或缺的关键服务，这三个模块相互协作，独特成功与用户的交互。

最后对智能问答的未来开展提几点我的看法。

目前学术界比拟公认的一个方向是，须要更无机地结合模型和规定，而在问答畛域，规定的一大组成局部就是常识图谱，包括开明畛域的常识图谱和专业畛域常识图谱。

而更进一步地，咱们须要钻研带有推理性质的事理型常识图谱去形容畛域内的规定和常识，让机器人能够处置带有复杂条件的疑问，提供更智能的回复。

在我看来，智能问答的一个打破口就在于处置以上三个疑问。

以上就是当蠢才享的内容，谢谢大家。

主讲人引见：

陈松坚，腾讯数据平台部算法初级钻研员，有着8 年的 NLP 研发阅历，2017 年参与腾讯 TEG 数据平台部，担任智能客服产品腾讯小知的算法规划和落地。

担任过多个智能客服名目，对敞开畛域的智能问答有丰盛的实战阅历。

微软加大招方案100亿美元加码AIGC巨头行业风口开启？概念股已砸出深坑

在不少人看来，AIGC是下一个科技反派的开始，新的时代正在来临。

微软思考向OpenAI投资百亿美元

微软目前就风行环球的聊天机器人ChatGPT开发者OpenAI投资100亿美元展闭谈判。

这笔资金还包括其它危险投资机构。

买卖达成后，OpenAI的估值将到达290亿美元。

报道称，目前还不清楚这笔买卖能否曾经敲定，但潜在投资者在最近收到的文件显示，原定是在2022年底前成功买卖。

据悉，OpenAI公司成立于2015年，由特斯拉CEO埃隆·马斯克和投资家SamAltman等人开办，2018年马斯克分开公司董事会。

去年12月1日，OpenAI正式推出新一代对话式言语模型ChatGPT，在人工智能生成内容(AIGC)畛域惹起了惊动，上线短短五天就吸引了超100万用户。

AIGC对内容消费的推翻不只体如今种类的多样性，更体如今效率的极大优化和老本的几何级缩减。

2022年12月，Science杂志颁布了2022年度迷信十大打破，AIGC正是其中之一。

在不少人看来，AIGC是下一个科技反派的开始，新的时代正在来临。

在2022年网络环球大会上，李彦宏指出，未来十年，AIGC将推翻现有内容消费形式。

可以成功十分之一的老本，百倍千倍的消费速度，生成AI原创内容。

A股上市公司泄漏AIGC规划状况

目前A股市场上规划AIGC畛域的公司还比拟少。

详细来看，昆仑万维在AIGC畛域已有相应的业务规划，旗下StarXMusicXLab音乐试验室已在国际外180多个音乐平台上线AI创作的歌曲，并在企业端与多个行业的头部公司达成协作。

中文在线不时在AIGC畛域投入钻研并已落地运行等，如公司已推出AI主播、AI绘画和AI文字辅佐创作配置，并在研发推进更多AIGC配置落地。

天娱数科打造了虚构数字人+虚构空间+AIGC一体化运行平台“元享Meta-Surfing”，为用户在元宇宙中的数字身份塑造、元环球空间打造提供数据与算法服务。

科大国创自主研发的智能外呼机器人系统，驳回纯软架构设计，基于AIGC技术，结合业务话术以及常识计算，启动语义了解与用意识别，智能智能生成交互内容。

中科金财基于Web3.0规定架构，研发了数字人内容制造引擎、元宇宙场景开发工具，并经过AIGC的企业级内容互动创作平台，成功与中科金财元宇宙数字化营销平台“觅际”融合。

吉宏股份在跨境电商板块和SaaS吉喵云的关键业务模块里经常使用的AIGC技术均是由自己开发。

焦点科技在商品文本形容智能生成畛域应用了AIGC技术，其余方面运行尚在研发储藏中。

概念股全体回撤大

8股业绩具有继续增长后劲

数据宝统计，截至1月11日收盘，AIGC概念股算计A股市值3911亿元。

往年以来，AIGC概念指数涨幅2.65%，小幅跑赢同期上证指数。

二六三、盛视科技、拓尔思、中科金财、数字政通等股涨幅排前五位。

去年11月兴起的AIGC概念，目前热度显著降温。

最新收盘价与2022年以来高点相比，概念股平均回撤幅度到达41.96%。

恒信西方、首都在线、当虹科技、蓝色光标、山水比德等5股回撤幅度超越60%。

机构最青眼的AIGC概念股是哪只？数据宝统计，机构评级家数最多的是完美环球，共37家机构给予其踊跃型评级。

其次是科大讯飞、浪潮信息等。

依照5家以上机构分歧预测，机构预测2022年-2024年净利润增速均超10%的股票有8只。

最新估值水平来看，浪潮信息、捷成股份、完美环球等3股滚动市盈率低于30倍。

最新收盘价与分歧预测指标价相比，捷成股份下跌空间70.19%排在首位。

该股最新股价无余5元/股，较2022年以来高点回撤48.51%。

1月以来捷成股份获北上资金增持1438万股，依照区间成交均价粗略计算，增持金额约0.66亿元。

科大讯飞、浪潮信息下跌空间均超30%，1月以来两者获北上资金区分增持260万股、444万股。