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正确的技术在帮助它们提供出色的客户服务等方面发挥着重要作用,AutoML 或机器学习云引擎等现有工具训练和部署自定义模型

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去年7月,在旧金山举行的Cloud Next会议上,谷歌推出了Contact Center
AI。机器利用Dialogflow和云语音到文本(一套音频到文本技术)通过电话与呼叫者进行交互。这本是一个漫长的过程,但就在这周,这家科技巨头推出了一系列功能相关,极大地提高了语音识别的准确性,为这项新兴服务提供了支持。

据国外媒体报道,谷歌发布了一系列人工智能工具,所有这些新工具和服务的核心是公司计划通过预先构建的模型和便捷服务实现分布式的人工智能和机器学习,同时为更高级的开发者提供服务,使其能够构建自己的定制模型。

Contact Center
AI可以借助人工智能改善联络中心,与现有的联络中心技术相辅相成。利用它可以轻松训练人工智能模型来与客户进行互动,并为客服人员提供富有见地的指导。并且通过
Virtual Agent 可以实现直观的呼叫自动化处理,使用 Dialogflow
自动进行客户对话。Virtual Agent
不使用繁琐的通话分支树,而是使用开放式问题快速评估客户的历史记录,寻找最佳答案并缩短客户的等待时间。

谷歌的重点是发布该公司的测试版人工智能平台。其想法是为开发者和数据科学家提供端到端服务,用于构建、测试和部署他们自己的模型。为此,相关服务汇集了各种现有产品和新产品,允许开发者构建完整的数据管道以提取数据,借助新的内置标签服务标记数据,然后可以使用现有的分类、对象识别或实体提取模型,或者使用诸如
AutoML 或机器学习云引擎等现有工具训练和部署自定义模型。

当呼叫被转接给在线客服人员时,Agent Assist
会提供机器学习驱动的数据分析结果,帮助客服人员实现个性化、相关的追加销售。它还更快地了解您的客户数据,为每次呼叫提供最佳的
Google
人工智能服务。通过自动处理呼叫、利用人工智能协助客服人员以及为业务分析师和管理人员提供强大的分析功能,改善联络中心的客户服务体验。

在正式发布之前,谷歌发言人在新闻发布会上表示,“人工智能平台就是这样一个地方,如果你了解如何在企业中使用人工智能,熟悉从发布到安全可靠部署的整个过程,人工智能平台就可以帮助你以安全的方式顺利完成每个阶段。这样你就可以从探索性数据分析开始,让数据科学家开始构建模型,决定你想要使用的特定模型,然后只需单击一下便可进行部署。”

Contact Center AI
易于设置,可减少等待时间,可以帮助企业更好地了解自己的客户。此外,它可以在使用的合作伙伴技术进行集成,拓展人工智能功能并强化合作伙伴关系。

谷歌还宣布了关于 Cloud AutoML 的许多新功能。Cloud AutoML
是谷歌去年发布的全新工具,用于为机器学习专业知识有限的开发者自动化模型训练过程。

产品经理Dan Aharon和Shantanu
Misra在一篇博客文章中写道:“联系中心对许多企业都至关重要,正确的技术在帮助它们提供出色的客户服务等方面发挥着重要作用。”“我们很高兴看到语音识别技术的这些进步,能够帮助改善各种形状和大小的呼叫中心的客户体验。”

AutoML Tables 就是这些新功能之一,它能够获取可能位于谷歌 BigQuery
数据库或存储服务中的现有表数据,并自动创建一个模型来预测给定列值。

目前处于测试阶段的自动视频智能(AutoML Video
Intelligence)也是一个新功能,它可以自动为视频添加注释和标签,使用对象识别对视频内容进行分类,并使其可搜索。为了在边缘设备上检测照片中的物体,谷歌也推出了
AutoML Vision 测试版,其中包括将这些模型部署到边缘设备上的功能。

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