在自然語言理解語義檢索技術方面，我們讓公眾以**自然的方式表達自己的信息或知識需求，并能夠獲得其**想要的精細信息。我們的系統首先對用戶的查詢進行自然語言分析，這種分析在三個層次上進行：語義文法分析、代詞類的短語文法分析、特征詞檢索。同時，對上述用戶的自然語言查詢繼續擰縮略語識別、錯別字識別、模糊推理、特征術語識別，以進一步增強自然語言理解的準確性。如圖1。在支持多渠道、多用戶的知識服務技術方面，根據多年的技術推廣經驗以及對多個行業的需求分析，我們設計一種可支撐不同用戶、不同渠道的統一的知識服務模式。該模式不僅融合了人工智能的研究成果和我們的**技術，也融合了**、話務員、知識管理員等人工因素，是一種人機結合的服務模式。該模式可以統一的方式服務不同的用戶，應用于不同的渠道（可支持短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入）。因此，**降低了企業客服成本。數據驅動：通過用戶行為分析優化服務策略。長豐上門安裝智能客服對比價

文檔分類文檔分類也叫文本自動分類或信息分類，其目的就是利用計算機系統對大量的文檔按照一定的分類標準（例如，根據文本的內容和特征或者根據主題劃分等）實現自動歸類。情感分析通過分析文本中的情感詞匯和句子結構，計算機可以判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性。主要應用于圖書管理、情報獲取、網絡內容監控等。自然語言作為人類社會信息的載體，自然語言處理不只是計算機科學的專屬。在其他領域，同樣存在著海量的文本，自然語言處理也成為了重要支持技術：廬江附近智能客服工廠直銷解答賬戶管理申請、風險評估等問題，降低人工成本。

金融領域：中國移動"移娃"系統月處理咨詢超6000萬次，通過風險偏好分析提供個性化產品推薦 [1-2]。電商場景：雙11期間實現3秒極速響應，日均分流80%基礎咨詢量。醫療行業：在線咨詢系統記錄用戶行為數據，建立健康檔案關聯機制。出版行業：處理到貨查詢、缺貨賠償等事務，*在復雜場景轉接人工 [3]。智能語音導航系統壓縮IVR菜單層級，自助服務成功率提升45% [1]虛擬客服助手（VCA）實時推薦應答話術，人工服務效率提升60% [1] [4]語音質檢系統自動識別服務缺陷，質檢覆蓋率從15%提升至100% [1]

用途使得用戶體驗從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，**改善用戶體驗感覺。幫助企業統計和了解客戶需要，實現精細化業務管理。技術層面上支持多層次企業知識建模；支持細粒度企業知識管理；支持多視角企業知識分析；支持對客戶咨詢自然語言的多層次語義分析；支持跨業務的語義檢索；支持企業信息和知識融合。業務層面支持企業面向客戶的知識管理；支持人工話務和文字話務的有效結合，成倍的提高人工話務效率，大幅度降低企業客服成本；阿里巴巴“店小蜜”：電商場景下日均處理千萬級咨詢，轉化率提升15%。

以一家快遞公司客服熱線為例，AI客服先給出了兩個選項，當記者想直接轉人工時，AI客服仍是“自說自話”，重復著固定話術。然而，這還*是開始，接下來，AI客服共細分了4個二級菜單。在記者回答完***一個問題，成功轉接到人工客服時，時間已經過去了2分25秒。成功轉人工后記者再次描述了訴求，卻發現此前AI客服設置的分類選項未能實現精細導流，客服表示需轉接至負責該業務的客服處理，**終記者用時3分鐘才轉接到正確的人工客服。 [4]處理訂單查詢、退換貨、促銷活動咨詢，提升轉化率與復購率。合肥系統智能客服現貨

銀行智能客服：通過語音識別實現申請、賬單查詢等業務辦理。長豐上門安裝智能客服對比價

精細化業務管理：支持精細化統計分析，支持近60個統計指標的數據分析，支持熱點業務精細分析；支持多渠道接入，可支持電話、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入支持面向CRM的數據深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產品，是CMO提出市場運營策略的數據基石。性能指標系統召回率達到：95%，準確率達到：95%，產品穩定性、兼容性、運行效率、并發能力、危機處理能力等產品化要求已達到電信級實用水平，并已實際在廣東移動通信公司全省上線運營20個月，在Lenovo運行6個月。長豐上門安裝智能客服對比價

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