晓模型(XPT)的核心架构是基于生成式预训练Transformer的深度学习模型,与ChatGPT的核心技术架构相同,但不同的是,晓模型接受了大量的电商行业的领域知识训练,积累了电商行业关于商品、行业上下游、行业政策以及产品使用场景相关的数亿Token的领域知识,这使得晓模型可以更好地为顾客提供智能化和个性化的服务,进一步提升服务效率,降低成本。
晓模型是先进的人工智能行业大模型,它在商品领域具有出色的认知能力、辅助决策能力和应用潜力。
-能深入理解不同类型的商品,包括特性、功能、品质、用途、使用场景等方面的信息。
-通过对商品进行细致的分析和学习,提供准确的商品描述和推荐,帮助用户更好地了解和选择商品。
通过智能客服系统,实现对用户的快速响应和主动引导,提供高效、便捷的售前和售后服务。
基于丰富的专业知识,为电商平台提供有效的营销策略和推广方案,帮助电商企业优化广告投放、精准定位目标用户群体,并提供个性化的营销推送,提高销售转化率。
-它能深入洞察用户的需求和喜好,根据用户的个人特点和偏好,为用户提供个性化的推荐和购物建议,提升购物体验。
-能深入理解不同类型的商品,包括特性、功能、品质、用途、使用场景等方面的信息。
-通过对商品进行细致的分析和学习,提供准确的商品描述和推荐,帮助用户更好地了解和选择商品。
-具备更加精准的语义理解能力和更强大的自然语言生成能力,为智能客服系统的升级奠定了坚实的底层支撑。
-可以根据商品知识,针对用户输入的问题,快速自动生成答案,大幅节省客服团队的时间和人力资源。
-通过学习更丰富的语言知识和上下文信息,对于意图识别的准确性进一步提升。
-智能客服系统能够结合用户的历史对话、当前沟通内容等上下文语境,更精准地识别出用户的需求和意图,提高自动回复的准确率,降低人工介入需要。
-通过训练学习不同用户或场景下的个性化语言表达方式,基于场景生成个性化回答,开创了客户体验的新范本。
-丰富的参数和强大的内容生成能力,支持智能客服实现更加个化的问答回复,而非过往千篇一律的机械式问答。
-基于晓模型的底层能力,智能客服的渗透力和应用场景也将在未来得到进一步延伸,如主动分析座席工作行为、发起产品推荐、闲聊寒喧以及更“人性化”的引导留资等。
-未来,还将延伸到电商各环节,改善用户体验,提高运营与营销效率。
基于XPT的智能识别和建单能力,通过大模型智能识别买家和卖家的会话上下文,提取关键信息,自动创建工单和填写工单信息,工单处理完后自动将处理结果同步给消费者,提高售后客服效率。
基于Agent-Cloud平台搭建的智能体,支持接入各种渠道和平台。对外,可以搭建对外的企业数字代言人,接到官网、微信公众号等,做客户接待;对内,可以搭建内部各类办公Agent,接入企业IM系统,比如钉钉、企业微信、飞书等,实现企业内部协同提效。
全新的VOC-商品流失分析,以消费者全文会话为基础,让大模型智能分析未下单原因,从咨询过程找到影响消费者购物决策的关键点,配合客服人员在对话中帮助商家提高客户忠诚度和口碑。
AI风控官通过理解话术意思和语境,不再依赖违禁词列表,智能拦截风险话术,提高拦截效果和准确性。它能够区分风险词和安全词,避免过度拦截,实现更智能的风险控制。
微信 1v1 沟通
微信 1v1 沟通
400 - 028 - 8810
立即获取方案或咨询top