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2019中国软件研发管理行业技术峰会
杨浩博士
华为2012 文本机器翻译实验室主任
华为2012 文本机器翻译实验室主任、华为2012实验室架构及关键DFX科学家、北京邮电大学国家重点实验室博士、在搜索、推荐和机器翻译等人工智能相关领域有多年研发经验,ICLR/AAAI/ACL/EMNLP/ICASSP等多篇顶会论文和国内外专利,带领团队多次获得WMT/IWSLT/CCKS/CCMT等国内外冠军。曾任百度个性化负责人,阿里巴巴技术总监,微软亚洲研究院明日之星,擅长自然语言处理等AI技术在搜索推荐、智能客服等应用场景落地。希望致力于NLP/NMT等相关技术,共建高质量全栈的人工智能服务和平台。
嘉宾日程:

知识中台:基于知识图谱如何快速构建垂直领域的智能客服

#大数据之AI应用实践

分享简介

在这个“效率为王,流量即金”的时代,随着互联网金融、移动电商、O2O等新的经济形态的兴起和发展,行业市场也随着产生了新的变化:体验、尤其是服务体验的优劣很大程度上影响着企业运营的成败。人工智能技术的进步,语音识别技术、自然语言处理等技术的成熟,智能客服的发展很好的承接当下传统人工客服所面临的挑战。

分享提纲

1、 智能客服核心竞争力,快、准、易,在当下的实现应对半自动驾驶。

2、从垂直的电信、金融领域分析,ToC/ToB的场景下的智能客服的实践

3、快速迭代企业级智能客服“智障”-“有点智能”-“比较智能”,敏捷迭代三部曲。

4、典型的知识图谱算法和工具优化。

5、“从数据中台到知识中台”,面向知识管理的智能客服微服务架构。

6、“数据驱动 + 微创新”,AI项目中的最佳敏捷实践。

7、“AI防锅指南,确保搞砸人工智能项目的十种方法”

分享收益

目标:

基于知识图谱,构建企业级互助、自助、自主的智能客服平台最佳实践

成功(或教训)要点:

(1)一个典型的AI项目,如何从互助到自助到自主,最终提升业务准确率、效率和客户满意度

(2)ToB, Not ToB, 明确通用场景和垂直场景的智能客服目标差异和技术差异

(3)QA Match, KG Inference & Task Completing,实现从“有点智障”、“有点智能”,“比较智能”的智能客服

(4)意图分类、知识嵌入、知识链接和图查询等典型的图谱深度学习算法实操

(5)知识结构化、流程化、APP化,三层的领域智能客服微服务架构实践

启示:“从数据中台到知识中台”,面向知识管理的智能客服微服务架构。

07 月 20 日 09:00 - 12:00