“智能+”时代,深维智信如何借助阿里云打造AI内容生成系统

云布道师

前言: 随着数字经济的发展,线上数字化远程销售模式越来越成为一种主流,销售流程也演变为线上视频会议、线下拜访等多种方式的结合。根据 Gartner 报告,到 2025 年 60% 的 B2B 销售组织将从基于经验和直觉的销售转变为数据驱动的销售,将销售流程、销售数据、销售分析合并形成一致的运营实践。

一个行之有效的销售话术,对项目的最终成单至关重要。

与传统销售方式相比,基于智能算法和数据分析的会话智能可以全量转录语音信息、智能收集和整理会话信息、全流程智能分析、跨平台整合数据,从而帮助业务团队洞察每次碰面、每个会议背后的商业机会。例如,在客户提出问题或疑虑时,系统可以通过自然语言处理(NLP)技术,将其转换为结构化数据,并在后台系统中进行分析,从而找到更好的解决方案。此外,这样的会话智能系统,还能够在机器学习(ML)的帮助下,不断学习和优化,从而提供更加智能化、个性化的服务。

专注于会话智能领域的北京深维智信科技有限公司(以下简称:深维智信),立志通过AI技术为业务团队赋能。值得一提的是,深维智信企业研发人员占比 70%,拥有高级别的数据处理、NLP、数据学习算法等多项核心技术专利。

在线化数据经过算法模型更新、迭代,算法模型在过程中不断训练优化,这个双螺旋将滚动发展,互为赋能,成为系统进化赋能的核心。深维智信研发的 Megaview,作为国内首个基于 AI 技术透视全链路销售流程、赋能业务增长的 AI SaaS 平台,就是这样千锤百炼而成。

据悉,Megaview 使用了超过 20 多种算法模型进行多维度的销售数据挖掘,其中包括 ASR 语音分析、自然语言理解(NLU)、自然语言处理(NLP)、预测算法、成功因素分析模型等。目前,深维智信已在企业服务/SaaS/互联网平台、消费医疗、教育、汽车、房地产、金融等行业服务了上百家头部客户。在这里插入图片描述
在长期的业务实践中,深维智信积累了大量的会话、视频、文本等非结构化数据,并且数据量还在持续上升。数据的增长导致存储成本水涨船高,同时,自建的线下存储设备难以实现数据的即时共享和协作,不利于数据实时分析与处理。更为重要的是,线上业务规模的增长,对快速响应和解决故障、减少故障发生率和业务影响范围的IT架构需求愈发迫切。

为了解决这些问题,深维智信决定基于自身 IT 架构特点与阿里云合作,经过深入交流沟通后,根据自身的业务和数据的特性,采用了数据存储和智能运维解决方案,实现云端架构部署。在这里插入图片描述
由于需要深度挖掘销售会话数据,Megaview 具备跨平台的集成能力,打通了主流的 IM 聊天工具、会议视频系统、呼叫系统、CRM 系统,可获得全量的销售数据流。通过利用对象存储 OSS 原生的图片、视频、文档处理能力,深维智信将大量的通话、视频和 IM 聊天等数据存入 OSS 中并进行初步处理。此外,深维智信还基于OSS 多维度的权限控制能力与多种加密能力(服务端、客户端等),提高数据安全和合规性。

为提升运维效率,深维智信选择了云服务器 ECS,实现了计算资源的即开即用和弹性伸缩,并用云监控对服务器的状态进行监测。在业务运行过程中,云服务器 ECS 产生了大量的日志数据,深维智信需要基于这些日志数据,实现系统监控、重要指标的可视化展示及智能告警分析等功能。因此,深维智信采用了日志服务 SLS,将所有日志统一采集,快速定位故障,然后根据规则做智能告警(如针对报错、请求超时等业务侧的告警),运维会在 webhook、电话、短信等渠道收到告警信息,以便及时处理问题,保障业务平稳运行。

“企业数字化是大势所趋,所以‘销售会话数据通过人工智能资产化’也是赋能销售团队、打造企业新资产的未来方向,我们坚持的长期价值就是‘让会话数据变成企业的核心资产’。在阿里云技术的支撑下,我们能将更多的精力专注于打磨产品上,提供更有价值的分析洞察,从而全面挖掘企业收入增长点。”深维智信技术 VP 徐新华如是说道。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/112834.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

stable diffusion如何解决gradio外链无法开启的问题

问题确认 为了确认gradio开启不了是gradio库的问题还是stable diffusion的问题,可以先执行这样一段demo代码 import gradio as grdef greet(name):return "Hello " name "!"demo gr.Interface(fngreet, inputs"text", outputs&q…

Unity之ShaderGraph如何实现飘动的红旗

前言 今天我们来实现一个飘动的红旗 如图所示: 关键节点 SimpleNoise:根据输入UV生成简单噪声或Value噪声。生成的噪声的大小由输入Scale控制。 Split:将输入向量In拆分为四个Float输出R、G、B和A。这些输出向量由输入In的各个通道定义&…

UiPath:一家由生成式AI驱动的流程自动化软件公司

来源:猛兽财经 作者:猛兽财经 总结: (1)UiPath(PATH)的股价并没有因为生成式AI的炒作而上涨,但很可能会成为主要受益者。 (2)即使在严峻的宏观环境下,UiPath的收入还在不…

Stable Diffusion WebUI几种解决手崩溃的方法

1. 添加与手相关负面提示词 如何提价提示词呢? 首先有一个embeddings模型文件bad-hands-5,我们可以去各个大模型网站去搜,我是在C站上面下载的。 附上C站地址:https://civitai.com/ 下载好之后,你需要将文件放入stable-diffusion-webui\embeddings目录中。位置如下所示…

物联网_00_物理网介绍

1.物联网为什么会出现? 一句话-----追求更高品质的生活, 随着科技大爆炸, 人类当然会越来越追求衣来伸手饭来张口的懒惰高品质生活, 最早的物联网设备可以追溯到19世纪末的"在线可乐售卖机"和"特洛伊咖啡壶"(懒惰的技术人员为了能够实时看到物品的情况而设…

通过核密度分析工具建模,基于arcgis js api 4.27 加载gp服务

一、通过arcmap10.2建模,其中包含三个参数 注意input属性,选择数据类型为要素类: 二、建模之后,加载数据,执行模型,无错误的话,找到执行结果,进行发布gp服务 注意,发布g…

微信小程序数据交互------WXS的使用

&#x1f3ac; 艳艳耶✌️&#xff1a;个人主页 &#x1f525; 个人专栏 &#xff1a;《Spring与Mybatis集成整合》《Vue.js使用》 ⛺️ 越努力 &#xff0c;越幸运。 1.数据库连接 数据表结构&#xff1a; 数据测式&#xff1a; 2.后台配置 pom.xml <?xml version&quo…

【音视频流媒体】 3、ffmpeg、ffplay、ffprobe 超详细介绍

文章目录 一、ffmpeg1.1 安装1.2 基本参数 二、ffprobe2.1 查编码格式2.2 查视频时长 五、视频转流5.1 MP4转H2645.2 H264转MP45.3 AVI转MP45.4 MP4转H265 六、视频文件6.1 播放6.2 filter 过滤器6.2.1 crop 6.3 视频截取6.4 视频拼接6.5 获取分辨率 七、视频和图7.1 视频抽帧7…

R语言中fread怎么使用?

R语言中 fread 怎么用&#xff1f; 今天分享的笔记内容是数据读取神器fread&#xff0c;速度嘎嘎快。在R语言中&#xff0c;fread函数是data.table包中的一个功能强大的数据读取函数&#xff0c;可以用于快速读取大型数据文件&#xff0c;它比基本的read.table和read.csv函数更…

【LeetCode】《LeetCode 101》第十三章:链表

文章目录 13.1 数据结构介绍13.2 链表的基本操作206. 反转链表&#xff08;简单&#xff09;21. 合并两个有序链表&#xff08;简单&#xff09;24.两两交换链表中的节点&#xff08;中等&#xff09; 13.3 其它链表技巧160. 相交链表&#xff08;简单&#xff09;234. 回文链表…

基于Pytorch的CNN手写数字识别

作为深度学习小白&#xff0c;我想把自己学习的过程记录下来&#xff0c;作为实践部分&#xff0c;我会写一个通用框架&#xff0c;并会不断完善这个框架&#xff0c;作为自己的入门学习。因此略过环境搭建和基础知识的步骤&#xff0c;直接从代码实战开始。 一.下载数据集并加…

关于使用 vxe-table 时设置了 show-overflow tooltip 不展示的问题(Dialog 组件和 table 同时使用)

众所周知&#xff0c;vxe-table 是可以支撑万级数据渲染的表格组件&#xff0c;本质上还是用了虚拟滚动的实现。之前一直知道vxe-table, 但是基本没有机会用的上这个组件&#xff0c;最近在开发埋点数据的统计&#xff0c;后端一次性返回了上千条数据&#xff0c;elementui 的 …

【JavaEE】Java的多线程编程基础知识 -- 多线程篇(2)

Java多线程编程基础知识 一、多线程的创建二、Thread类常用的方法和API2.1 Thread 的几个常见的属性2.2 start 启动一个线程2.3 终止一个线程2.4 等待一个线程-join()2.5 线程休眠函数 -sleep() 三、线程状态3.1 观察所有线程的状态3.2 线程状态和线程转移的意义 四、线程安全&…

Redis设计与实现笔记 - 数据结构篇

Redis设计与实现笔记 - 数据结构篇 相信在我们日常使用中&#xff0c;会经常跟 Redis 打交道。数据结构 String、Hash、List、Set 和 ZSet 都是常用的数据类型。对于使用场景&#xff0c;我们可以滔滔不绝地说很多&#xff0c;但是我们从来就没有关心过它们的底层实现&#xf…

【软考-中级】系统集成项目管理工程师-人力资源管理历年案例

持续更新。。。。。。。。。。。。。。。 目录 2019 下 试题三(20分)背诵整理1. 冲突管理的6种方法2. 获取项目人力资源的依据 系列文章 2019 下 试题三(20分) 阅读下列说明&#xff0c;回答问题 1至问题 3&#xff0c;将解答填入答题纸的对应栏内     某公司承接了一个软件…

力扣第37题 解数独 c++ 难~ 回溯

题目 37. 解数独 困难 相关标签 数组 哈希表 回溯 矩阵 编写一个程序&#xff0c;通过填充空格来解决数独问题。 数独的解法需 遵循如下规则&#xff1a; 数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫…

小谈设计模式(29)—访问者模式

小谈设计模式&#xff08;29&#xff09;—访问者模式 专栏介绍专栏地址专栏介绍 访问者模式角色分析访问者被访问者 优缺点分析优点将数据结构与算法分离增加新的操作很容易增加新的数据结构很困难4 缺点增加新的数据结构比较困难增加新的操作会导致访问者类的数量增加34 总结…

解决Github Markdown图片显示残缺的问题

title: 解决Github Markdown图片显示残缺的问题 tags: 个人成长 categories:杂谈 在Github存放Markdown文档&#xff0c;如果图片没有存放在Github服务器上&#xff0c;github会尝试生成Github图片缓存&#xff0c;使用Github图片缓存&#xff0c;进行实际的展示。但比较蛋疼的…

2023年中国火焰切割机分类、产业链及市场规模分析[图]

火焰切割机是一种工业设备&#xff0c;用于利用高温火焰对金属材料进行切割和切割加工的过程。这种技术通常在金属切割、切割、焊接和熔化等领域中使用&#xff0c;通过将氧气和燃料混合产生的火焰来加热金属至高温&#xff0c;然后通过氧化反应将金属氧化物吹散&#xff0c;从…

嵌入式mqtt总线架构方案mosquitto+paho

一 mqtt通信模型 MQTT 协议提供一对多的消息发布&#xff0c;可以降低应用程序的耦合性&#xff0c;用户只需要编写极少量的应用代码就能完成一对多的消息发布与订阅&#xff0c;该协议是基于<客户端-服务器>模型&#xff0c;在协议中主要有三种身份&#xff1a;发布者&…