人工智能客服开源系统（人工智能客服开源系统怎么用）

本篇文章给大家谈谈人工智能客服开源系统，以及人工智能客服开源系统怎么用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享人工智能客服开源系统的知识，其中也会对人工智能客服开源系统怎么用进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、CRM客户管理系统需要人工智能吗
• 2、如何评价智能问答系统
• 3、15 个开源的顶级人工智能工具
• 4、云计算+人工智能怎么玩？看看网易云的企业神器

CRM客户管理系统需要人工智能吗

人工智能是希望机器能够有像人类一样的思考模式，如果CRM客户管理系统能够实现人工智能，当然是很好的。
8Manage CRM客户管理系统就嵌入了人工智能“思考”的功能，如目标探索，潜客评分与分配、机会策略评分、服务预测、交易优化、客户管理、收入预测等都是实现了“人为思考”的能力，协助用户更好地提升工作效率。

如何评价智能问答系统

许多研究机构和企业在开展智能问答研究，但其技术水平还有待进一步提高。

目前开放领域问答系统的研究主要针对单一的、孤立的、事实性的问题，在答案的精准度以及问题的复杂度上受限于现有的计算模型复杂性和知识库完善程度。

如果涉及到语义理解、复杂逻辑推理以及篇章层面语言分析等问题，Watson 就无法做出满意的回答；AI2到目前为止，也只能达到小学四年级学生的生物学水平。

在深度学习、知识图谱等技术的支持下，问答系统在算法、知识和数据上都存在着出现巨大突破的可能。

有理由相信，在不久的将来，计算机将实现高度智能的自动问答，所研发的技术会带来人工智能的科技革新，从而对信息社会造成深远的影响。

15 个开源的顶级人工智能工具

斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的 社会 和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

1.Caffe

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

2. CNTK

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

6.Mahout

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

7.MLlib

由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。

除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。

9.OpenNN

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和 游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。

11.Oryx 2

构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。

13.SystemML

最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪 汽车 维修客户服务、规划机场交通和连接 社会 媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

15.Torch

Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

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云计算+人工智能怎么玩？看看网易云的企业神器

中国云计算开源产业联盟认为云计算是二十年来IT行业最伟大的一次变革。这个变革过程中如果再加上当下如火如荼的人工智能，那么会带给IT行业怎样的变化呢。12月3日，在第四届世界互联网大会(乌镇峰会)的黑科技展馆，中国老牌互联网企业网易旗下的云计算和大数据品牌网易云就向与会者展示了“如何利用人工智能让云计算服务更好支持企业数字化转型”。

网易云安全人工智能鉴黄，为直播、视频行业减负

色情作为人类最基本欲望的体现之一，一直伴随着人类社会的发展而以不同形式展现着。互联网时代的到来也给色情的表现形式带来了巨大的机会，加上视频、直播等业务和数据的爆发式增长，庞大的数据量导致人工审核早已难以为继，这就需要更快更有效的机器自动审核解决方案，以解放人力。

网易云紧跟人工智能的技术热潮，最早开始研发机器学习的鉴黄系统，并且取得了显著成果。近些年来，基于深度学习的神经网络模型在各种图像识别的比赛中获得了突破性的进展，网易云安全团队(易盾)选用了CNN(卷积神经网络)、GoogLeNet、ResNet(残差网络)三种深度网络模型结构作为研究的基础。“我们通过这些模型可以更加高效地把图片数据转变成了可以运算的数学模型，经过不断迭代和算法凋参，我们在验证图集上已经达到了99.9以上的准确率”，网易云安全CTO朱浩齐说。

据介绍，网易云安全(易盾)已经面向企业市场，每天会为中国的互联网过滤1亿条左右的有害信息。除了智能鉴黄，网易云安全(易盾)同时开放有广告过滤、暴恐识别、谣言检测等内容安全服务，验证码、营销反作弊、应用加固等业务安全服务，以及DDoS 防护、SSL 证书管理等网络安全服务。

网易云全智能云客服，为客户节约30%的人力成本

在新零售、公共服务等领域的服务咨询场景下，80%的咨询问题为简单重复的场景问题，因此多数企业希望通过智能客服来解决枯燥重复性问题，进而提高效率。

网易云全智能云客服(七鱼)采用的是第四代人工智能客服系统，不同于前三代的是，第四代人工智能机器人在对话方面不再受到关键词模糊、语顺的影响。第四代人工智能客服机器人基于深度学习模型，可以从大量的数据中去学习、训练，打破人工配置的规则，拥有更好的自主学习能力和语义理解能力，甚至包括处理更加口语化的问法。

据网易云全智能云客服官方资料显示，国内母婴领域领先的内容自媒体电商年糕妈妈接入网易全智能云客服服务后，节省了约30%的人力。

网易云全智能云客服资深行业架构师吴佰斌还以航班查询、汽车4S服务点查询等几个场景为例，解释了客服领域机器人在垂直业务场景下的应用。他表示：“这几个智能服务场景，采用了网易七鱼智能机器人的重要模块‘一触即达(Ease-Touch)’，这里面包括服务先知、逻辑识别、服务直达等功能，是客服机器人在深度智能化下的场景应用，帮助用户在简单交互中直接解决问题”。“一触即达”根植于网易人工智能平台，其智能应用范畴从服务领域延伸至电商、教育等多个行业，并将进一步延展，逐步形成一套完整的数据化运营体系。

网易有料个性化智能推荐，让信息流有趣有料

移动互联网时代信息碎片化严重，用户容易被互联网中杂乱的信息分散精力，这对想要依靠内容吸引流量的企业而言非常不利。目前业界针对这一问题普遍的解决办法是利用大数据个性化内容推荐来解决“众口难调”的难题，从而达到吸引用户留存的目的。

据网易有料负责人介绍，网易有料是在网易大数据的基础上，以智能推荐为核心，提供内容和变现手段的信息流产品，其本质上是内容的推荐系统。网易有料通过技术手段追踪用户的行为，分析数据建立用户画像，根据用户的兴趣爱好，推荐用户感兴趣的内容。之后通过进一步记录用户的行为数据不断修正用户画像。当用户画像越来越完善，系统推荐给用户的信息流越来越接近用户的兴趣点，以达到提升产品日活的目标。

在个性化推荐的信息流中，能打动用户的内容是不可或缺的部分。“网易云推出该产品除了技术优势，在内容生产方面也具有丰富的经验。网易天生具有原生内容基因，具备生产、分发高质量内容的能力”，网易有料产品负责人表示。

另据了解，作为网易旗下云计算和大数据品牌，网易云自推出以来发展迅速，客户已经覆盖金融、电商、社交、教育、游戏、文化娱乐、医疗生物等互联网企业以及传统企业。网易在业界首次提出“场景化云服务”和“专属云”的发展战略，推出了通信与视频、全智能云客服(七鱼)、云计算基础服务(蜂巢)、云安全(易盾)等一系列场景化云服务，和大数据管理与应用开发平台(网易猛犸)、企业级大数据可视化分析平台(网易有数)等大数据产品。其中“网易云专属云”因为在安全、功能、成本、弹性、运维方面全面优于私有云，在安全、性能、成本方面则优于公有云，为企业带来了各方面的平衡，被业界认为是目前最适合中大型企业应用场景的云计算形态。

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