管理的规范化具有通用化的知识管理建模方案，可以迅速地帮助大型企业对庞杂的知识内容进行面向客户化的知识管理。没有内置的知识管理方案，需要企业从头设计。面向的对象知识面向客户的知识管理，使得客户可以直接有效访问到客户化知识库。同时也面向企业内部进行知识管理。主要是面向企业内部进行知识管理，缺乏客户化管理的有效支撑。管理的粒度支持“点式”或“条... 【查看详情】

机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务。西周时期，中国的能工巧匠偃师就研制出了能歌善舞的伶人。 [15]机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。 [2]2... 【查看详情】

针对这一问题，文献提出了基于图卷积神经网络（graph convolutional neuralnetwork，GCN）的文本分类方法，在图上对局部结构进行建模，提取节点依赖关系，更好地捕捉文本信息，成功地将卷积神经网络应用到了图结构上 [8]。长期以来, 自然语言处理任务主要采用监督学习范式, 即针对特定任务, 给定监督数据, 设计统计... 【查看详情】

SMS只能收发文本信息，EMS可以在文本短信中加入铃声、简单的图形和简单的动画，MMS**扩展了可收发的媒介类型，文本、简单图片和铃声均可传输，复杂的图片如照片、大型的图表以及音乐片段的传送、视频剪辑则能更好的发挥MMS的作用。MMS的工业标准是由两个组织，WAP Forum（WAP论坛）和3GPP（3G Partnership Proj... 【查看详情】

6、电访抽样系统：主要进行初始电话样本的采集，包括样本数据的导入导出和号码管理。7、名单抽样系统：主要用于项目委托方提供**的项目抽样。8、数据采集系统：电访数据与各类分析软件的通信接口。9、在线监测系统：对各CATI工作站的语音***，屏幕监视。还包括：系统广播，聊天室消息系统，以及CATI工作站管制工具。10、访员管理系统：对方问员的... 【查看详情】

电话通知系统（也称自动外呼系统）是用电脑自动拨叫电话，将声音信息传达给用户的自动化语音语音服务系统。景讯语音通知系统（也称自动外呼系统）可以自动记录拨打成功与否的状态，并可以获取用户的按键数字、或者语音反馈信息。主根用于预警通知，欠费催缴，市场调查，民意调查，生日祝福，主品推广，电话营销，会议通知，定时提醒等业务。出于**评标的高效、公平... 【查看详情】

统计学方法早期自然语言处理研究中常用的方法，通过统计文本中词汇和语法结构的出现频率，来推断文本的含义和上下文关系。这种方法在文本分类、情感分析等领域有广泛应用。规则引擎方法基于语言学规则的自然语言处理方法，通过预定义的规则**来解析和生成自然语言。这种方法在句法分析、命名实体识别等任务中表现良好，但需要大量的语言学知识和规则设计。机器学习... 【查看详情】

《隋书》里曾记载了一个机器人的故事：“……帝犹恨不能夜召，于是命匠刻木偶人，施机关，能坐起拜伏，以像于抃。帝每在月下对酒，辄令宫人置之于座，与相酬酢，而为欢笑。”——杨广没登基的时候和文士柳抃就结成了好友，登基之后，关系更铁。只可惜大半夜把柳抃召进紫微城大内总不妥当，杨广只好“望梅止渴”，命人照柳抃的模样做了一个木偶，装上机关，木偶能坐能... 【查看详情】

通话管理与数据追踪自动记录通话号码、时长、接通状态，并全程录音存储，便于复盘、质检或纠纷追溯。集成CRM系统，调取客户标签、消费记录等数据，辅助坐席精细沟通（如“您上次购买的XX产品，目前有升级服务”）。AI赋能与多渠道整合AI外呼机器人可完成账单提醒、满意度调查等标准化任务，复杂情况转人工处理，降低人力成本。支持外呼与短信、邮件联动，形... 【查看详情】

管理的规范化具有通用化的知识管理建模方案，可以迅速地帮助大型企业对庞杂的知识内容进行面向客户化的知识管理。没有内置的知识管理方案，需要企业从头设计。面向的对象知识面向客户的知识管理，使得客户可以直接有效访问到客户化知识库。同时也面向企业内部进行知识管理。主要是面向企业内部进行知识管理，缺乏客户化管理的有效支撑。管理的粒度支持“点式”或“条... 【查看详情】

服务方式：A、短消息的接收与存储：接受SMS呼叫并保存。B、短消息的存储与发送可定制（模板）个性化短消息服务。及时的单个或批量的短消息服务。定时的单个或批量的短消息服务。支持移动、联通收手机用户以及固话短消息服务。传真服务恒生客户服务中心系统向要求传真的客户提供传真服务。系统可根据事先定义好的传真模板结合业务数据生成传真文件，并以实时或事... 【查看详情】

通过指令遵循和上下文学习从大模型有效提取信息, 通过思维链提升问题拆解和推理能力,通过基于人类反馈的强化学习实现和人类意图对齐等 [11]。长期以来, 自然语言处理分为自然语言理解和自然语言生成两个领域, 每个领域各有多种**任务, 每种任务又可根据任务形式、目标、数据等进一步细分, 今后在各种应用任务的主流架构和范式逐渐统一的情况下, ... 【查看详情】