“AI客服機器人？”
同李鋒一樣，周墨對這個稱呼也很是新鮮。
陸遠點了點頭，這個稱呼現在比較新鮮，幾年之後就不是了。
“運營部面臨的困境比較嚴重，需要研發部給予一定的支援。”
運營部正在經歷所有跨境電商公司都要面臨的典型創業期困境。
海外站點越開越多，多語言客服成本正在失控。
如果每個國家都配本地客服，一年的人力成本將吃掉海外營收的15%以上。
“而且北倉這種地方，你也是知道，小語種招不到，也招不起。”
周墨啞然。
確實如陸遠說的這般，有些語種是真的招不到，也招不起，成本根本沒法控制。
“不過這玩意兒我也不懂啊，你之前不是說要組建人工智慧團隊嗎？”
撓了撓腦袋，周墨有些頭痛。
按說陸遠是老闆，給技術團隊提需求，他這個主管就得去解決。
但AI客服機器人，不是簡單的“if-else”問答庫，它需要多層技術棧的支撐。
每一層技術棧，都是人工智慧團隊的基礎能力。
“我舉個例子吧，要是使用者問我的插座連不上WIFI怎麼辦？”
“那機器需要理解插座，連不上，WIFI三個關鍵詞的關係，才能給出正確的回覆。”
“這裡面涉及到語義理解，意圖識別，實體抽取等NLP技術。”
而周墨說的這些只是基礎，多語種的環境還要更復雜一些。
“另外，還有情感識別，這個應該是可以做成護城河的。”
要不說周墨前世能在技術上取得成就，他雖然主攻的不是人工智慧，但依舊能直指核心。
使用者說你們的產品太差了，機器需要判斷這是憤怒，失望還是普通的抱怨。
憤怒的，可以優先轉人工，普通的抱怨，則是可以自動回覆道歉模板，這就需要情感分析技術。
另外差評分類是資料積累，機器需要根據差評，自動分類是產品質量問題，還是物流問題，亦或是使用者使用不當。
這是文字分類技術，分類模型，是機器學習最基礎的能力。
“AI客服機器人，看起來是一個小的專案，但是我覺得是一個介入人工智慧的好機會。”
NLP，機器翻譯，情感分析，文字分類，這些都是人工智慧的核心技術。
做完這個專案，辰遠就有了一支懂AI的團隊。
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