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金融服务机器人是如何实现的?简单点说

笔者在中国银行、浦发银行等金融机构的营业厅都看见有服务机器人的身影,那么他们后台实现的基本原理如何?

大数据服务机器人


简而言之:一问一答的模式

问:今年你多大了?

答:3岁了

1、最初的实现是运维人员维护足够多的问题,唯一对应一个答案,当问题超出答案库的时候,由人工去添加答案库。--这种模式基本已经过时

2、慢慢的发展为多个相似问题,唯一对应一个答案。如:今年你多大了?你多大了?您今年贵庚?只对应一个标准答案。--目前最多的是这种模式,很多厂商有对应的解决方案。

实现模式有:

后台维护多个问题,对应一个答案的模式;维护多个问题可以人工维护,再智能一点,可以通过正则表达式等智能工具进行批量定制,再对应一个答案。

实现案例

3、通过机器学习进行问答。

---这个就仁者见智了,里面有多少猫腻不得而知。目前人工智能、大数据真正落地的、接地气的应用很少,很多是靠吹、靠泡泡捧起来的。如果忽悠的人有足够讲故事的能力,可以把方案讲得很圆满,但是真的说到案例,尤其是有实际效果和应用价值的案例,则少之又少。

至于把语音和语义进行转换、带身份识别、寒暄语、笑话等都是内置了一些知识库、集成了一些第三方成熟的应用。如:把软硬件集成到机器人外壳在淘宝就可以搞定、语义转语音可以使用科大讯飞的技术。

AI改变生活

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