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干货 | 机器学习在酒店呼叫中心自动化中的应用

作者简介 周振伟,携程数据智能部数据科学工程师,同济大学硕士,主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。 无论是出门旅游还是商务出行,在外能有一个舒适的住处,往往都是首先要解决的问题。OTA提供的酒店预订功能无疑为此提供了巨大的便利。 打开携程APP,看中一家不错的酒店下单后,会有一个等待酒店确认的过程。携程将用户预订的消息发送给酒店,酒店进行查房,确认是否有空余房间,然后回复携程,再由携程通知用户确认结果。这个过程通常在半小时到一小时内完成,很多时候只需十分钟,在这背后,携程的呼叫中心起到了重要的作用。

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干货 | 携程是如何借助“预测式外呼”提高呼叫效率的

作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队,其在传统呼叫中心基础上,结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术,为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 携程目前拥有15000+座席,日均电话呼出量30W左右,在如此规模的呼叫中心外呼业务中,我们不断尝试着去降低座席等待时长、提高外呼效率,从而为业务提供更加值得依赖的呼叫中心服务。 作为纯软平台,由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性,这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性:根据算法预测出将要空闲的座席人数

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满足防疫需求,保障业务连续性的智能云客服实践

客服中心通常都是人员密集型的工作场所,天然不利于防疫隔离,特别是负责电话业务的客服人员,带上口罩往往会导致语音沟通不清晰,不带口罩又是不满足防疫需求的。 腾讯企点防疫助力小队近期也密集的和很多客服中心的业务负责人进行沟通了交流,大家一起探讨如何在满足防疫的要求下,能够持续稳定的对外提供客服工作,特别对一些关系国计民生的银行、交通等公共事业的部门而言,即便在疫情之下服务也是不能停止的。 我们整理了相关的实践如下,供大家参考。 核心策略主要有以下三个方面: 1. 客服中心通过远程客服、居家客服的模式开展业务,

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每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布

摘要:概率分布在许多领域都很常见,包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学,如心理学和医学。它易于应用,并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布,并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误,在匆忙中跳过了几项,但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题

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一文搞懂常见概率分布的直觉与联系

数据科学,不管它到底是什么,其影响力已不可忽视。“数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计学。”你可能在本地的技术聚会或者黑客松上无意中听到一个专家这么说。应用数学家大仇得报,毕竟从咆哮的二十年代起人们就不怎么谈论统计学了。以前聊天的时候,像你这样的工程师,会因为分析师从来没听说过Apache Bikeshed(口水仗)这个分布式评论格式编排项目而发出啧啧声。现在,你却突然发现人们在聊置信区间的时候不带上你了。为了融入聊天,为了重新成为聚会的灵魂人物,你需要恶补下统计学。不用学到正确理解的程度,只需学到让人们(基于基本的观测)觉得你可能理解了的程度。

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