工業技術研究院

技術簡介

近年來社群網路帶動的即時通訊（IM）應用普及下，已經讓使用者習慣透過文字互動來溝通需求，也使得各大廠商（如Facebook、Line、WeChat等）紛紛推出可文字互動的機器人服務，作為使用者與各種應用服務的溝通介面。 工研院巨資中心【智慧客服機器人】已導入至業界多家廠商，利用其關鍵技術：問答(Question-Answering)技術、自然語言理解技術(Nature Language Understanding)、對話管理(Dialogue Management)技術，及深層學習技術(Deep Learning)，可在不同領域的客服服務快速導入，並降低建置成本。除可提昇服務效率並維持客服品質外，亦有助於業者可快速切入不同領域，提昇市場佔有率。

Abstract

We build and integrate innovative artificial intelligence (AI) virtual assistants that converse with your customers utilizing Natural Language Processing (NLP) technology. The virtual assistants can utilize a combination of technologies like Question-Answering, Dialogue Management, Natural Language Processing, and Deep Learning among other things. Answer customer questions faster and more accurately. The advanced artificial intelligence technology of virtual assistants enhance the experience of your customers, and help increase your bottom line.

技術規格

．問答配對正確率達80％ ．自然語言問題理解正確率達80％ ．具備高擴充性、易管理性之文字虛擬客服架構

Technical Specification

．Question answering accuracy = 80％ ．Question understanding accuracy = 80％ ．Programmable dialogue management

技術特色

過去企業客服主要以真人客服為主，因為客服流量大，人工效率不夠，加上真人客服成本高昂，且客服專員流動頻繁、新進人員缺乏經驗，造成客戶服務體驗差，且使用者的問題總是不斷重複，因此亟需客服機器人來改善現況。根據 Gartner 預測，隨著科技與人工智慧的結合，到了2020 年，公司組織將會成功透過聊天機器人與 85％ 的客戶進行聯繫。 透過人工智慧問答與對話技術導入智慧客服機器人，利用多個機器人同時運行，提供不同的服務，就能解決產業界目前遇到之問題。在客服機器人處理掉80％之問題以後，只剩下小部分客服機器人無法解決之客戶問題，再交由真人客服服務。 本技術之核心包含問答(Question-Answering)技術、對話管理(Dialogue Management)技術、深度學習技術(Deep Learning)，突破傳統知識庫建立規則的方式，以人工智慧技術進行訓練分析與學習式對話管理，建立問答與對話模型，更能基於自然語言理解技術(Nature Language Understanding)，進一步透過意涵分析進行對話管理，更準確辨別用戶的問題以及意圖，達到強化行銷，提昇客服的產業競爭力。 工研院巨資中心智慧客服機器人已實際應用於金融、物流、零售商務等多種產業。除可在不同領域的客服服務快速導入提昇服務效率並維持客服品質外，亦可降低建置成本，有助於業者快速切入不同領域，提昇市場佔有率。

應用範圍

涵蓋具有大量客服問答需求的應用領域，如電商客服部門、金融領域客服、政府1999等。

接受技術者具備基礎建議（設備）

軟體：python 2.7、tensorflow1.4＋與相關套件。 硬體：伺服器等級主機2台，除CPU i7等級與128G記憶體之外，每台至少需包含2顆RTX 2080Ti等級GPU。

接受技術者具備基礎建議（專業）

具系統整合能力。

聯絡資訊