云知声智能乘客服务系统Uni-lCS通过大模型、语音识别、语义理解等关键语音AI技术,升级传统客服工作流程,大幅提升客服质量和效率。基于轨道交通行业全量知识训练的大模型,深度优化乘客服务流程,为乘客提供快速、准确且个性化的服务响应。线网乘客服务知识库和高效的支持辅助系统,实现知识的快速共享与传播,有效提升运营服务团队的质量和响应速度。

方案架构
方案介绍

客服热线系统

结合智能电话机器人与人工服务,构建“自助、智能、人工”三层服务架构。利用智能机器人IVR进行语音识别和需求分析,配合智能坐席工作台,实现智能问答与人工辅助。对于机器人无法解决的问题,系统自动转接至人工坐席,旨在优化用户交互,减轻客服人力负担,并有效降低运营成本

智能排队机ACD

客服中心的有序运转,依赖于智能排队程序的调度,在有多个乘客通过不同渠道寻求服务的时候,智能排队程序可以根据规则,生成排队队列,有序调度待服务乘客和客服人员(包括机器人客服)的匹配关系,让乘客需求尽快得到满足。用户的呼叫在ACD交换机排队之后,引导到不同的受理席,让乘客尽量减少等待时间,由空闲资源为乘客提供服务

智能语音机器人IVR

智能语音交互应答IVR(Interactive Voice Response)是一种功能强大的电话自动服务系统,它可以通过预先录制或TTS文本转语音技术合成语音进行自动应答,实现全天候自动化。借助IVR,呼叫中心可以和来询客户进行全程自动应答,并且可在对话时设置较为复杂的语音导航栏,对客户进行步骤引导,帮助客户快速便捷的解决问题

客服助手辅助

智能客服助手系统通过大模型实现智能质检、数据支撑、工单系统接入等AI功能,实现了客服辅助服务流程的自动化、优化和智能化,旨在提供高效、一致且高质量的客户服务体验。核心价值在于辅助提升客服效率、保证服务质量、提供全天候支持、数据分析驱动决策,提升客服体验

召援系统

舆情系统

地铁舆情系统结合山海大模型能力,旨在实时监测、分析和管理与地铁运营相关的网络舆情。可实现7x24小时对网站、微博、微信、APP、各运营企业服务热线上轨道交通相关信息进行全面监测,利用大模型技术实现热点管控及舆情统计分析、突发事件预警,有助于地铁运营公司迅速掌握公众关注点,及时响应乘客客服咨询

方案优势
产品特点
  • 全流程智能客服系统组成
  • 完备的知识生产工具链
  • 专家级智能客服辅助建议
  • 大模型知识检索比对及智能推理
核心优势
  • 全渠道接入实现无缝衔接
  • AI大模型赋能提升服务智能化水平
  • 线网级智能客服系统落地实践经验
  • 赋能“大轨交”理念
应用场景

智能客服中心

智能咨询终端

透明屏智能客服终端

线网智能客服中心

车站智能客服

全息客服屏

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