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「美國科技資訊網站 VentureBeat 報導，軟體開發者Esther Crawford開發了一款名為 「EstherBot 」的「履歷機器人」，可以和多間公司的人力資源主管同時進行基本資料的交流…」，智能機器人越來越多地被用於各種用途，企業紛紛瞄准這一市場，開發各種基於機器學習的人工智慧服務，希望以此改變部分互動方式，減少無效資訊交流帶來的時間消耗。

 

智能機器人關鍵應用技術，以自然語言處理和人機文本/語音互動等多種人工智慧技術為基礎，使用WEB、IM、SMS等多種溝通管道，以擬人化的方式與網路使用者進行即時互動的軟體系統，能實現智慧客服諮詢、業務查詢辦理和產品行銷推廣等服務功能。並充分利用互聯網與行動裝置，實現一對多7Ｘ24服務，大幅降低服務成本，同時強化使用者體驗，提升服務品質與企業創新形象。

 

其中，語音識別技術，始於1980年代，由美國MIT實驗室發起，利用語音元素特徵值比對，找出可能正確的匹配因素。而中文就是最難識別的語種，因為，中文有128個音素，約400個常用音，還有大於5,000個常用字，以(WU)為例，在中文可以是吳、無、吾、梧、蜈等，且同樣文字各地方言發音不一，更增加難度，所以語音辨識率的提高關鍵，在於標音投入及詞庫收集能力。

 

若將智能機器人應用於工作中，以客服中心來看，當客戶使用時下流行、熟悉的網路接觸工具提出問題後，作為第一線處理人員的機器人，將客戶提問的問句，自動計算與知識庫中已建立的知識點之間的相似度，選擇相似度最高且相似度超過門檻值的對應問題，並挑出其標準答案回答給使用者。如此，投入有限的營運維護工作就可持續提升系統解決問題的能力，且客服人員可以擁有更多精力服務VIP客戶，智能機器人還可以幫助人員快速準確檢索到複雜的業務知識，以成功提升客戶再次使用意願。

 

 

 

 

文章來源：程曦資訊