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【福利】腾讯WeTest专有云解决方案,限时开放招募体验官

近年来,伴随着企业数字化、智能化的发展需求不断增长,为了应对高并发和流量峰谷、保证产品的快速迭代上线、快速响应用户需求等现象,企业对云计算的依赖程度越来越高。 专有云在稳定性、易用性、高拓展性等方面具备公有云级别的成熟度,方便企业快速上云。又兼顾了私有云的安全可控性,能够有效降低企业在安全、管理方面的成本投入,更好的满足政企对特定性能、应用及安全合规的要求。 腾讯WeTest重磅推出专有云解决方案 在多云融合高速发展的今天,腾讯WeTest重磅推出了一整套从机房设备,平台管理到自动化测试的云测试专有云

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外卖系统你了解多少,其中的环节你知道吗?

随着互联网的快速发展,外卖行业也日益繁荣起来。外卖系统作为外卖行业的核心组成部分,涉及到多个环节和方面,其开发和运营也是十分复杂的。本文将从外卖系统的基本架构、系统功能、运营管理等方面对外卖系统进行详细阐述,带你全面了解外卖系统的各个环节。 一、外卖系统的基本架构 外卖系统一般由前台、后台、配送系统三大部分构成。前台主要面向用户,包括PC端、移动端等入口,用户可以在前台浏览餐厅和菜品,并进行下单操作。后台主要面向商家,包括订单管理、菜品管理、营销管理等模块,商家可以在后台进行各种操作以实现订单的高效处理。配送系统则主要负责配送员的接单、配送轨迹的记录、到达取餐和送达等操作,保障外卖的及时送达。

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在线客服系统如何进行智能路由?

在线客服系统在互联网企业是一种比较重要的服务渠道,客服主要解决用户在使用产品或服务遇到的问题。在线客服主要是指的IM客服,而在完整的智能客服系统包含呼叫中心、在线客服、智能应答、智能路由、数据洞察等功能。呼叫中心主要针对电话的客服功能,通过电话的呼入和呼出解决用户遇到的问题。智能应答通过NLP等技术让大部分简单的问题自动答复得以快速自助解决。智能路由通过围绕用户的需求,智能准确的对接服务资源,达到降低成本高效率高质量的与用户进行沟通。数据洞察基于用户的咨询、服务数据进行分析洞察,反馈业务产品进行功能的优化决策,形成完整的服务数据链路。这里主要对智能路由进行简单的介绍。

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腾讯企点“数字人”,激发服务产业创新升级

线上商品选购,不想阅读冷冰冰文字? 想24小时营业大厅都有人服务, 想要一个具体生动的售后指引, 实现这些,您可能需要一个“数字人” “数字人”,开启数字化服务新体验 “数字人”是指通过动作捕捉、三维建模、语音合成等计算机图形学技术,以代码与数据形式运作,创造出与人类形象接近的数字化形象,在视觉上拉近和人的心理距离,为人类带来更加真实的情感互动。 近几年来,随着建模、渲染、动态捕捉等技术的完善,服务型“数字人”产业格局已逐步成型,以虚拟客服形象、虚拟偶像、主播方式出现在各个行业,当赋予传统的对话产品人格

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互联网开发模式三:持续集成与DevOps

持续集成的意义和实践 不管是敏捷开发的快速迭代,还是重构系统,我们都将频繁的编译代码、部署、测试,也就是所谓的集成。如果我们的系统集成效率太低,那么快速的迭代可能变成慢速的迭代,重构系统的频率也会大大降低。有一些项目,每一次集成,都要最少经历两三个小时,如果不顺利的话,搞一个通宵都未必能完成。 “发版本”是很多程序员和运维管理人员的常见加班原因。对于这个问题,很多小型公司开始的时候,并没有给与足够的重视,认为这些事情不过是程序员或者运维的本分工作之一,也是最日常的工作。真正得到出问题了,才发现重要性。 在任

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企点客服3.7 | 在线客服焕新来袭,7大模块开启服务营销一体化新征程

腾讯企点在线客服 3.7焕新来袭! 共计更新/优化17个重点功能 快来看看新功能在哪里/怎么用! (文末有视频彩蛋,看点满分) ►重点新增能力 千人千面个性化服务:新增「高级会话引导语」和「高级分配规则」等能力,个性化服务促进商机转化 视频客服沟通零距离:网页会话新增1V1「视频通话」,第一时间高效直达客户诉求 客户资源高效管理:新增客户库「自定义字段」和「自定义视图」等能力,客户库灵活度大大加强 智能客服释放人力:新增「任务型机器人」等能力,复杂的业务问题机器人也能独立解决 ►重点优化能力 全渠道

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AI在华东金融专场 | 腾讯云核心伙伴进阶营走进上海

11月18-19日,“腾讯云•核心伙伴进阶营•基础产品专场”活动在上海成功举办。本次活动选取了适合合作伙伴推广的私有化标准产品,从伙伴激励、渠道赋能、技术支持等多个维度助力合作伙伴提升在腾讯云基础产品的能力,帮助合作伙伴将AI产品集成到客户的项目中,解决数字化转型中遇到的问题。 随着人工智能技术的发展,人工智能相关的产品服务已广泛渗透到金融行业中,且日渐成熟,并推动银行、保险、资本等金融行业的深刻变革。依托在金融行业的业务落地经验,并通过持续不断的深耕各行业与区域,将AI生态更深、更广、更全面的融入各行

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一个完整的数据分析体系,该长啥样?

很多同学抱怨:自己东做一点,西做一点,没有见过完整的数据分析体系是啥样?实际上早在10年前, 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系,只是因为行业特殊性,导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求,是建设数据分析体系的出发点,也是最终目的和最高要求。要注意的是,“业务需求”并没有统一的标准。不同部门,不同身份的人,需求是不一样的。从大的方面看,可以分作三个层级: 1、战略级:能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级:决定一个具体职能工作的管理层(销售、运营、产品、售

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