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容联云容犀Copilot大模型会话解决方案

容联云容犀 Copilot 大模型会话解决方案,聚焦大模型智能知识库与客服会话分析。提供智能问答机器人、多轮对话管理及语义理解,集成会话意图洞察、知识库动态更新及坐席辅助功能,适配金融、电商等行业客服场景。以大模型赋能企业会话交互,是智能客服与会话分析优选方案。
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icon容犀Copilot产品解决方案icon

 

 

 

icon容犀Copilot产品架构图icon

 

 

 

icon大模型智能知识库--知识快搜icon

知识快搜,基于大模型能力知识库能力升级,在保证效果的基础上,知识内容的录入和查询,都大幅提升了效率。

大模型知识快搜一内容管理难度/工作量大幅度降低

 

 

 

icon知识快搜一从关键词搜索升级问答式语义理解快速定位知识icon

 

 

 

icon应用场景案例分享-智能问答icon

大模型智能自动化拆解文档、告别人工拆解文档、文档准确率:89%

应用场景:智能问答
客户类型:某股份制银行
需求部门:卡中心客服团队
痛点描述::服团队在日常服务信用卡客户时,不同的客户有不同的信用卡权益及阶段性营销活动,对于周期性的营销类活动,已有的知识库无法及时响应及更新内容,仍需人工手动翻阅源文件查找相关信息,消耗了大量的人力工时。
希望通过大模型能力的应用,高效查找到文档中的知识内容,降低人工维护知识的成本,提高团队对文档知识的利用效率。
功能描述:把已有的营销活动规则文件/信用卡权益说明文件上传至大模型,大模型自动对文件进行加工及理解。当员工查询相关文档内容时,大模型自动总结出问题答案,并同步呈现出文件中的截取片段,员工可点击直接查阅源文件,延展查询上下文的相关内容信息。

 

 

icon大模型智能知识库--文档话术icon

对话文档,自动提取QA,快速构建话术库、响应并支撑客户高频发生的业务活动、无话术沉淀客户,从零开始低成本构建话术库。

大模型理解文档知识,从0开始低成本自动化高效构建话术库

文档话术一多文档一键上传,重复内容自动甄别,知识库构建效率翻番

 

 

 

icon文档话术一文档分类及管理icon

 

 

 

icon应用场景案例分享--智能知识库icon

30万+文字,29个不同类型文档,QA抽取2500对、话术采纳率92%、节省模型训练师50人/天+

应用场景:智能知识库
客户类型:某股份制银行及某城商银行
需求部门:IT团队
痛点描述:IT团队有着海量的系统、代码、需求文档管理规范,并在持续更新迭代中。日常IT文档的管理及查询还是主要靠文件夹存储,专人维护,个人按需查找文件,费时低效。
功能描述:把已有的IT文件/项目文件说明文件上传至大模型,大模型自动对文件进行QA对抽取和相似问拓展。当员工查询相关文档内容时,大模型自动总结出问题答案,并同步呈现出文件中的截取片段,员工可点击直接查阅源文件,延展查询上下文的相关内容信息。

 

icon大模型话术icon

把海量的非结构化会话数据通过大模型能力应用起来,充分挖掘其业务价值,赋能业务,让客服的会话效果更佳、更高效。

洞察会话场景中客户的高频需求,挖掘出最佳应对策略及话术

 

 

icon简单三步,完成会话数据的价值提炼icon

 

 

 

icon洞察客户高频需求,挖掘最佳的应对策略及话术icon

 

 

 

icon话术推荐助手一智能化调用不同话术类型,满足多元化的业务场景icon

 

 

 

 

icon话术挖掘能力应用于在线客服场景icon

 

 

 

icon应用场景案例分享--某新能源上市集团公司(一)icon

 

 
客户类型:某新能源上市集团公司
员工规模:6W+
痛点描述:公司内部员工有很多,在考勤、差旅、内部制度、报销采购等方面都有很多的答疑需求。目前机器人/知识库支持的问答量和服务范围都局限,日常知识更新强依赖人工、训练师维护知识条目,意图识别能力有限。
主要体现在:
1、意图识别能力单一。不能够有效的理解员工咨询问题,需
要不停更换提问方式,才能命中答案;
2、回复刻板,答案单一。咨询问题都是同一个标准答案,员
工仍需靠“转人工”咨询找到答案;
3、维护成本高。为了保证知识和回复内容的时效性,需要持
续投入人工、训练师维护知识条目。

 

icon会话洞察icon

会话洞察一突破传统对话分析方式的瓶颈,赋能质检、陪练场景。

传统形式
预设标签的局限性:存在片面性和不准确性
由于对话数据的复杂性和多样性,任何一组预设标签都无法完全覆盖所有的会话内容。分析师在标签分配过程中也可能会受到个人偏见和主观判断的影响,从而导致标签的不准确性和不一致性。
NLP技术的局限性:无法深入理解会话含义
在真实的对话场景中,人们往往使用隐喻、比喻等修辞手法来表达自己的意图和需求,即使有NLP技术的加持,文本分析暂时亦无法准确把握对话的深层含义。
对话洞察的复杂性:传统方法难以综合理解
基于预设的标签和规则对会话内容进行分类和分析,这种方法在处理结构化数据时可能有效,但在处理复杂的非结构化数据时,无法准确理解对话内容的真实含义从而给出定性分析。
容犀Copilot
从实际会话数据聚类提炼意图标签,保证标签的准确性和客观性
从分析师预设标签升级为模型提炼标签。对海量非结构化的会话数据进行语义理解及意图提炼,从客观实际情况出发提炼意图标签,意图标签的会话内容可追溯,保证会话意图标签的客观性和准确性。
大模型语义理解能力升级:能够举一反三洞察会话深层含义
把真实会话场景中的隐喻、暗喻通过举例说明的形式输入给大模型,不再需要培训师穷举案例,大模型运用语义理解能力,自动举一反三,找到类似的、相似的会话内容,有效洞察会话的深层含义。
基于语境的会话洞察:结合上下文及业务场景的理解会话含义
从针对会话内容本身的理解,升级为结合上下文及业务场景、业务目标综合理解会话内容及内容本身所表达的业务含义。把非结构化的会话数据和结构化的业务数据有机结合起来,充分洞察会话内容及会话意图。

 

icon会话数据配置即可分析,降低企业非结构化数据使用成本icon

 

 

 

 

icon评价反馈分析一数据看板支持配置,客户诉求,一目了然icon

会话中的统计分析数据,可以自由搭建不同样式和数据组合的看板。高效便捷支持管理者的洞察会话沟通情况,了解会话效果数据。

 

 

 

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