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金融領(lǐng)域：中國(guó)移動(dòng)"移娃"系統(tǒng)月處理咨詢超6000萬(wàn)次，通過風(fēng)險(xiǎn)偏好分析提供個(gè)性化產(chǎn)品推薦 [1-2]。電商場(chǎng)景：雙11期間實(shí)現(xiàn)3秒極速響應(yīng)，日均分流80%基礎(chǔ)咨詢量。醫(yī)療行業(yè)：在線咨詢系統(tǒng)記錄用戶行為數(shù)據(jù)，建立健康檔案關(guān)聯(lián)機(jī)制。出版行業(yè)：處理到貨查詢、缺貨賠償?shù)仁聞?wù)，*在復(fù)雜場(chǎng)景轉(zhuǎn)接人工 [3]。智能語(yǔ)音導(dǎo)航系統(tǒng)壓縮IVR菜單層級(jí)，自助服務(wù)成功率提升45% [1]虛擬客服助手（VCA）實(shí)時(shí)推薦應(yīng)答話術(shù)，人工服務(wù)效率提升60% [1] [4]語(yǔ)音質(zhì)檢系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別服務(wù)缺陷，質(zhì)檢覆蓋率從15%提升至100% [1]解答賬戶管理申請(qǐng)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等問題，降低人工成本。肥西辦公用智能客服圖片

隨著技術(shù)發(fā)展，AI客服逐漸成為企業(yè)服務(wù)標(biāo)配，早期存在濫用現(xiàn)象。瀾舟科技基于孟子大模型技術(shù)體系打造的智能客服解決方案可將客戶響應(yīng)時(shí)間縮短35%，某央企項(xiàng)目上線后客戶滿意度和轉(zhuǎn)化率均得到提升 [11]。國(guó)內(nèi)連鎖超市引入AI客服系統(tǒng)作為新質(zhì)零售組成部分，用于改善服務(wù)體系 [13]。當(dāng)前技術(shù)主要通過檢索式**模型實(shí)現(xiàn)，未來(lái)需通過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化語(yǔ)義理解，結(jié)合用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整AI與人工服務(wù)的協(xié)同機(jī)制 [6] [9]。AI客服在處理簡(jiǎn)單、重復(fù)的問題時(shí)，效率高于人工客服，而且24小時(shí)隨時(shí)在線，節(jié)省人力成本。 [3]安徽定做智能客服服務(wù)電話24/7在線：全天候服務(wù)，無(wú)時(shí)間限制。

（2）基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法文本分類是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的重要任務(wù)，該任務(wù)通過對(duì)給定的輸入文本進(jìn)行分析和理解，將文本分配至預(yù)定義的類別之一。文本分類的主要流程可以分為文本預(yù)處理、特征提取、文本表示和分類器選擇等。其中**重要的步驟為特征提取，目的是將文本數(shù)據(jù)表示成能夠捕捉其語(yǔ)義和語(yǔ)法信息的特征 [8]。文本分類常見的應(yīng)用場(chǎng)景有新聞分類、情感分析、輿情分析、主題分類、垃圾郵件識(shí)別和**系統(tǒng)等 [8]。傳統(tǒng)的文本分類方法主要分為兩大類，一類是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，另一類是基于深度學(xué)習(xí)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)常用的分類器有支持向量機(jī)（support vector machine，SVM） [9]、樸素貝葉斯（naive Bayes，NB） [10]、K近鄰算法（k-nearest neighbor algorithm，KNN）、決策樹算法（decision tree algorithm，DT）和隨機(jī)森林算法（random forest algorithm，RF）等。

在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)挖掘、社交媒體計(jì)算、人文計(jì)算等，國(guó)內(nèi)一些***的大學(xué)實(shí)驗(yàn)室，如清華的自然語(yǔ)言處理與社會(huì)人文計(jì)算實(shí)驗(yàn)室、哈工大的社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心均冠有社會(huì)計(jì)算的關(guān)鍵詞。在金融領(lǐng)域，單A股就有300多家上市公司，這些公司每年都有年報(bào)、半年報(bào)、一季報(bào)、三季報(bào)等等，加上瞬息萬(wàn)變的金融新聞，金融界的文本數(shù)量是海量的。在法律領(lǐng)域，中國(guó)裁判文書網(wǎng)上就有幾千萬(wàn)公開的裁判文書，此外還有豐富的流程數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、法律條文等，且文本相對(duì)規(guī)范。示例：使用Transformer架構(gòu)（如BERT、GPT）優(yōu)化語(yǔ)義理解。

2020 年 5 月Open AI 發(fā)布的較早千億參數(shù) GPT-3 (generative pre-trained transformer 3) 模型初步展示了生成式模型的強(qiáng)大功能, 其具備流暢的文本生成能力, 能夠撰寫新聞稿, 模仿人類敘事, 創(chuàng)作詩(shī)歌, 初步驗(yàn)證了通過海量數(shù)據(jù)和大量參數(shù)訓(xùn)練出來(lái)的大模型能夠遷移到其他類型的任務(wù)。然而, 直到 ChatGPT 的出現(xiàn), 學(xué)術(shù)界才意識(shí)到大模型對(duì)于傳統(tǒng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)范式的潛在顛覆性 [11]。ChatGPT 等大型語(yǔ)言模型, 對(duì)文本分類、結(jié)構(gòu)分析、語(yǔ)義分析、信息提取、知識(shí)圖譜、情感計(jì)算、文本生成、自動(dòng)文摘、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)、信息檢索和自動(dòng)**各種**的自然語(yǔ)言理解和生成任務(wù)均產(chǎn)生了巨大的沖擊和影響。自動(dòng)完成訂單處理、工單提交等后臺(tái)操作，實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)化。肥東本地智能客服圖片

24/7服務(wù)：智能客服可以全天候工作，不受時(shí)間限制，隨時(shí)為客戶提供幫助。肥西辦公用智能客服圖片

統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理(1990s-2000s)：隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，大量文本數(shù)據(jù)的出現(xiàn)推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用。基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)開始流行，很多自然語(yǔ)言處理開始用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如決策樹，是硬性的、“如果-則”規(guī)則組成的系統(tǒng)，類似當(dāng)時(shí)既有的人工定的規(guī)則。統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理的主要思路是利用帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)，基于人工定義的特征建立機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，并利用數(shù)據(jù)經(jīng)過學(xué)習(xí)確定機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的參數(shù)。運(yùn)行時(shí)利用這些學(xué)習(xí)得到的參數(shù)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，得到輸出。機(jī)器翻譯、搜索引擎都是利用統(tǒng)計(jì)方法獲得了成功。肥西辦公用智能客服圖片

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