知识管理是借助信息平台与相关工具,对企业知识进行“生产、评审、发布、应用、互动、创新和退出”全流程管控,实现积累知识资产避免流失,提高组织运行效率,将知识作为组织的重要资本进行经营管理,固化和提高企业核心竞争力的手段。
在知识库中,仅仅通过数据库检索,全文搜索,往往会出现搜索不到、搜索不准的情况。
深蓝海域运用人工智能技术,探索搜索引擎的智能化,让用户搜索知识变动更简单
如果您每天花大量的时间在指定的网站上查找各类知识信息,作为研究、内参,如果您正在苦恼这些信息需要人工下载,需要人工辨别分类,需要人工去重,去干扰,那您一定不能错过“包打听”。
基于爬虫和机器学习技术打造,自动采集、自动去重归类、个性化分发推荐、知识关联挖掘,只为您打听您想了解的内容!
工单系统中具有海量数据的工单信息,通过构建和训练“工单知识萃取模型”,萃取出有效的工单知识,将其应用于工单的提出、处置等环节,从而减少重复工单的提出率、提升工单处置效率和解决准确率
健康险理赔是一个专业、复杂的过程,需要医药和保险双重领域的知识辅助。
深蓝基于知识规则引擎,研发了“药-病-症”知识规则库,可以从“对症用药”、“合理用药”两个方面,对健康险理赔提供智能支持服务。
传统的知识库只能进行全文搜索,查出结果一堆。传统的客服问答机器人呢?需要人工根据文档整理大量的QA问答对儿,超级反人类。
有没有一种可能,只需提出你的问题,系统从知识库中自动找到对应的文章,并从文章中截取最相关的一段作为答案发送给你?这就是“智能知识助手”!
信息太多,数据太多,知识库内容太多!还在人工的进行分类,建立知识地图吗?
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怎样从海量数据中发现未知的规律,找寻到热点、问题,时间和地理分布,关联人、事件等,基于非结构化文本的知识挖掘引擎,轻松知识挖掘,提供图表化的决策支持依据。
2011-08-07 22:18
客户服务做的再怎么精细已经不是什么新鲜事了。通过各种服务手段维护客户和挖掘客户的新需求是目前大部分企业津津乐道的,也确实为企业的收入带来了很大的价值。在互联网普及的今天,网上客服也被众多企业接受并运用多时。但是信息资源在网上分布的广泛性给客户寻找感兴趣的知识增加了困难,如何通过客户知识管理系统为客户提供这种个性化服务?如何解决服务的准确性和完整性?
客户个性化知识需求是多样和随机的,知识管理系统能够对这种需求进行动态追踪,包括个性化数据的收集、用户模型表示、知识匹配与过滤、建立用户模型库等逻辑结构。在用户模型中,对用户在某个时间内相对稳定的知识需求进行描述在个性化知识服务中起着基础与核心作用。但是这个模型库也应该是定期更新的,一般是根据用户的行为设定更新周期,统计分析一定时期内的用户浏览信息而更新,避免客户偶然性调整带来的偏差。
用户模型库是客户个性化知识管理服务的核心部分,其准确性和完整性直接决定个性化客户服务的成败。
个性化客户知识管理服务的目的就是为客户在大量的信息里提炼和提供其想要的知识和信息,从而达到维护客户和发掘机会的目的。