目前，金融、电信、交通、政府等拥有海量客户的政企单位，已普遍引入智能客服来服务客户。智能客服对外是否能更“聪明”地回答客户问题、高效处理业务，对内是否能实现更简单、更少人工的运维，成为客服中心对智能客服产品的新要求。
依靠灵云语义理解(NLU)技术的重大突破，以及近十年来灵云智能客服在市场中的应用积累，捷通华声推出全新版灵云智能客服解决方案V9.0。这版智能客服搭载最新NLU引擎，对话/问答处理更智能，自学习全程辅助知识库建设，为客服中心提供更聪明、运营更简单的智能客服产品。
顶尖NLU技术 让智能客服更聪明
NLU即语义理解技术，是让计算机理解用户话语所蕴含的意图，是智能客服产品的核心。此次重磅升级的灵云语义理解技术，应用深度学习算法，集QA问答、知识图谱、对话场景于一体，并实现用户问题在三个模块之间的灵活处理，可以更好地处理各类复杂用户咨询。
· QA问答：
用户提问后(例如：问一下办银行卡要带什么东西?)，NLU引擎将问题用深度学习向量化，并与知识库中标准知识的语义向量进行匹配(例如匹配到：银行卡申办所需资料)，实现用户问题的精准理解。
语义向量化计算的优点是：知识库建立后，可以通过语义模型训练，自动调整引擎计算参数，在知识库不变的情况下，实现问答准确率的提升。即，为每一个企业打造专属语义理解技术。
· 知识图谱：
适用于快速加工矩阵类知识，例如：银行信用卡咨询场景，“铂金卡/金卡/银卡”的“年费/申办条件/透支额度”，只需建立1个知识图谱，便可实现所有知识回答，并支持反问补全、实体意图继承。
· 对话场景：
对于需要办理业务的用户咨询，可以用对话场景完成业务流程知识的加工，例如银行卡的开卡流程：
可视化对话流程编辑
业务节点展开编辑
根据业务需求，对各个节点设置客户意图触发条件，并可设置反问/判断条件。例如，当用户说要办卡而没说要办信用卡还是借记卡时，反问客户要办理什么种类的卡片;当用户报出年龄时，通过提取年龄信息并判断是否大于等于18岁，来判断是否已成年。
灵云语义理解技术应用QA问答、知识图谱、对话场景灵活处理用户问题，并继承关键信息，实现更聪明的业务问答及办理。
自学习辅助，让智能客服运营更简单
为了让智能客服运营更简单，减少知识的人工编辑量，灵云智能客服从知识库建设初期，到上线后知识优化全过程中，设计、渗透机器自学习功能，辅助人工快速进行知识加工，减少知识加工、运营人员的投入。
· 知识库建设初期：历史用户问法挖掘
首次建设知识库时，可将人工坐席与客户历史对话记录中的用户问题上传语义理解引擎，引擎将问法与标准知识进行聚类、匹配。知识加工人员只需将有效拓展问勾选添加到已有知识点，或将发现的新问题添加为新知识点，来快速进行知识库建设。
· 知识库优化：在线用户问法挖掘及用户弱标记
智能客服上线后，系统会自动从客户对话记录中挖掘新的问法及知识点，供运营人员勾选添加，快速丰富知识库。
对于用户提问，智能客服回答后，用户点选了推荐问题形成弱标注的知识，系统也会推荐出来，供运营人员选择优化。
除了在各个环节添加机器自学习功能，灵云智能客服解决方案V9.0还通过知识加工实时去混淆、对话记录用户行为筛选、知识淘汰等多种功能，全面辅助运营人员实现省心、省力的知识加工及智能客服运营。
为了方便管理人员、运营人员了解智能客服服务情况，灵云智能客服将问答准确率、客户关注热点、用户行为分析等数据进行可视化展现。
例如通过热点知识分析，管理者可以直观了解客户关注的热点问题及其变化趋势，以便业务决策或发现潜在风险并提前处理。
