敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【智能聊天机器人篇】

本文介绍了宜信如何使用NLP技术和智能聊天机器人解决企业内部大量业务咨询问题。通过构建问答机器人,利用检索模型和语义相似度计算,实现高效解答。初期采用词袋模型+同义词扩展,后期通过预训练语言模型进行微调,提高准确性。此外,还涉及了文档检索、关键信息提取和多轮会话管理,以提升机器人的综合能力。

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写在前面:在背景篇《敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【背景篇】》中,我们大概了解了NLP技术的发展情况,接下来,我们会向大家介绍NLP技术在宜信应用的高级场景。本篇为场景中的智能聊天机器人篇,敬请收看~

作者:井玉欣。毕业于北京大学信息科学技术学院,获博士学位,研究方向包括计算机软件与理论、逻辑推理等,目前就职于宜信技术研发中心,从事人工智能、机器学习、自然语言处理以及知识工程等方面的研究。

宜信技术学院

高级场景之智能聊天机器人

前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程,接下来,我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。今天要介绍的是:如何利用NLP技术以及智能聊天机器人来解决组织内部面临的大量的每日业务咨询问题。

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图1

 

对于现代企业来说,智能聊天机器人有着非常广泛的业务需求。对外,我们有常见的客服机器人、智能投资顾问等;对内,我们有业务支持机器人、运维机器人以及个人助理等。

本实例是一个面向企业内部的信贷业务咨询机器人,为一个问答类QA-BOT。它的业务背景是:目前宜信的普惠业务在全国范围内有着500+线下门店,包括600+位营业部主管,3000+位业务专员以及20000+位一线销售。

每天这些一线同事在业务工作中都会产生大量的业务咨询问题,以往这些问题都是后台支持同事人工在IM中进行处理,工作非常枯燥,处理成本高、效率低;无法对问题进行有效的统计,不知道问题提问的频次,导致无法针对性的进行培训。长此以往,不利于业务的发展,也不利于团队的发展。

为了解决这个困境,我们研发了

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