“人才引進落戶政策”“企業法人變更登記”“如何辦理公積金貸款”……在智慧政務業務中，智能客服能夠7*24小時響應群眾、企業關于日常事務辦理、民生政策、企業經營法規等咨詢，大力提升了信息獲取的便利性。

智能問答系統涉及自然語言處理、語音技術、檢測技術、文字識別等多項AI技術，已成為了互聯網+政企服務不可或缺的組成部分。

在業務場景中，智能客服聚焦常見問題，將復雜的政策、眾多的業務進行細致拆解和梳理，對問題進行分析、匹配與拓展，對政務問答場景進行語義理解，并且用淺顯通俗的方式呈現給群眾，可提供查詢辦事指南、了解最新政策和熱門問題等技能，賦予了機器像人一樣理解和解決用戶問題的能力。

智能人機交互—云問

語言是人類的思維工具，當計算機具備了處理自然語言的能力，才能展開對于智能世界的真正探索認知。以上提到的“智能客服”正是來自星辰人工智能中臺應用之一云問。

云問以自然語言處理（NLP）、知識圖譜、機器學習為核心，依托于星辰人工智能中臺提供的各種深度學習的基礎框架和模型庫，通過組件化的模塊，可視化場景配置，讓用戶輕松實現NLP算法或搭建模型，擺脫代碼的束縛，滿足各行業應用的需求。

云問具備自主學習能力。在應對復雜文本和非規范用語時，能夠基于語義分析的遷移學習技術，快速建模并準確處理，不斷優化應答內容，自動發現新知識點，讓知識庫不斷擴展豐富，提供更加智能和精準的業務服務。同時，云問集成了豐富的數據接口，能夠快速對接各類型的結構化、非結構化數據，打通多業務系統，消除數據孤島?；诖髷祿治黾夹g，在人機交互過程，云問對服務流程進行智能化滲透，洞察客戶需求，提升客戶滿意度，挖掘更多價值。

云問平臺有兩個核心的任務，分別是自然語言理解與自然語言生成。

在自然語言理解方面，云問依托于深度學習技術，通過少量標注數據即可提升模型訓練效果，提取海量數據的潛在特征，深入理解多模態語言背后的含義；通過準確的結構分析能力，深入分析句法結構，準確判斷文字表達的情感傾向；依托大規模的知識圖譜深度連接，構建內容之間深度聯系，深度挖掘語義關系，提煉非結構化數據的價值信息，輔助決策；云問語言理解技術通過各種基礎技術的綜合利用，對多種應用場景中冗雜、混亂、含蓄的中文表述實現語義理解。

機器除了理解自然語言之外，要與人進行交互，語言生成的任務也必不可少。在語言生成方面，云問基于多流機制的語言生成預訓練技術，兼顧詞、短語等不同粒度的語義信息，顯著提升生成效果，通過結構化數據和內容聚合的方式，自動或輔助地幫助用戶生成相關知識領域話題。

云問具備定制優化、可視配置、數據運營等功能于一體，通過人機互動的形式已應用于多個服務場景，商業價值逐步得到市場認可。

數智化營銷，政企服務升級

在政務、醫療、金融、零售等行業，服務人才短缺、客戶群體龐大、咨詢頻次高、問題重復度高是通病。為解決行業痛點，云問從優化資源、提升用戶體驗出發、提供響應更快、服務更智慧的智能化服務體驗，助力政企客戶實現服務和營銷數智化轉型。

在政務場景，智慧政務旨在助力政務決策、業務流程優化，提升利企便民的服務體驗。云問通過對政務服務流程的智能化滲透，發揮FAQ知識檢索問答、任務流程式問答、知識圖譜復雜推理問答等方面的技術優勢，賦能到政務管理及決策層級，為智慧政務建設提供全方位支持。

在醫療場景，通過使用云問搜索技能的虛擬助手，經辦人員進入到智能檢索頁面，在檢索頁面的搜索框內輸入相關問題，即可實現對數據后臺醫保知識的檢索。比方說輸入“生育政策”一詞，云問將應用語言模型和醫保領域語料庫，對搜索內容進行分詞、同近義詞挖掘，內容關聯性分析等，經辦人員可輕松實現檢索，滿足快速、準確地獲取信息的需求。

在金融場景，“數字人”能夠精準理解顧客意圖并以擬人的方式高效解決用戶問題。云問基于金融行業知識圖譜的推薦，通過智能算子分析對話內容，實時畫像預測，利?個性化智能推薦，向客戶推送相關的金融資訊，并提供相關服務。從用戶服務端來看，智能推薦能夠幫助金融機構實時定位用戶核心需求并持續關注用戶狀態，及時調整服務策略以保證服務質量與用戶滿意度。

數字世界中，認知智能核心解決的問題是對人類文明抽象概念的識別與聯想，自然語言處理技術作為人類和機器之間溝通的橋梁，它讓機器更懂我們，讓服務更有溫度。云問將助力更多服務場景價值轉型升級，實現降本增效，提升各行業數字化、智能化、精細化的管理水平。

審核編輯：符乾江