这周为某知名跨国Top10的药企做了一个自动应答的聊天系统,跟着我们博学多才的首席商务馆和一名项目经理、一名Java工程师于本周五去甲方公司交付了原型设计,包括后端操控台以及前端的墨刀演示效果。对方对本版原型较满意,接下来将进入技术开发阶段,预计18年4月初上线。
下面我将梳理一下本项目的设计思路。
应用场景
该药企的微信服务号积累了30万的医生用户,每天会积累大量的问题留言,人力投入多,节假日不可休息,回复延时严重,且微信官方规定超过48小时的留言不可回复。
为减轻员工回复压力并给医生一个更好的用户体验,决定引入半自动智能应答系统以满足上述需求。
半自动智能应答系统
想必有同学会问,不是智能聊天机器人吗?怎么变成半智能了?是这样,聊天机器人实际上分为两种:
1、基于指令的聊天机器人。这类聊天机器人的智能程度是根据开发人员的程序而定,但其能力有限,只能回答封闭域的问题。
2、使用人工智能的聊天机器人。这类聊天机器人实际上能理解人类语言,而不仅仅是指令,在与人交互过程中变得更智能,能回答开放域的问题。
经过对后台问题的大量梳理,发现医生在问题的提问上具有很明显的指向性,主要是关于注册问题和不良反应,而我们的机器人的使用场景就是为了解决医生真正关心的问题,开放域问答并不适合我们。
自动应答系统后端操纵台
如何训练机器人
只需要业务人员在后台配置好场景分类,关键词,标准问题,相似问题就可以实现封闭域对话了,且支持问题学习功能批量处理待学习问题,让机器人越来越懂你,让工作人员的问题回复工作越来越轻松!
截止目前,尚无出现引用智能聊天系统已经上线产品的制药公司,因为自始至终,医药行业都是公认最落后的行业,小心落后就要挨打!
智能时已经来临,你准备好了吗?
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