随着时代的发展，以自然语言处理、情感计算、知识图谱等前沿技术为代表的认知智能，现在已逐渐走入千家万户企业。尤其在提升客户体验的过程中，认知智能技术展现出了其他技术难以匹敌的优势。那么，认知智能技术到底该如何落地？在企业内可以挖掘出哪些业务场景？以及这最终能给企业增加什么样的价值？ 本文以竹间科技的认知技术落地案例为例，为大家讲解上述问题。
认知洞察服务 应用 案例
全球顶级奢侈品牌：其客服中心同时负责销售及售后，团队规模超过100人。使用传统人工方式，对每天大量的通话和聊天记录的分析只能完成0.4%。但通过竹间的Insight认知洞察平台，就可以做到全量分析，对客户及客服过程内容都进行分析与洞察，并从海量非结构化数据中了解客户的关注点。同时，借助知识图谱，可以针对建立关系、推荐联结、附加销售、消除疑虑这四大关键销售环节建模，并准确分析客户目前所处的销售阶段，准确率达91%，客服主动推荐销售的成功率也提高了135%。未来服务客户时，认知洞察还能够达到“千人千面”的效果。尤其是奢侈品牌都非常重视的VIP服务，认知洞察在其中扮演了关键角色。
认知 推荐 应用案例
城市商业银行：该银行希望针对零售存款、贷款、理财产品、信用卡等领域建立营销模型，以增强现金流管理和财富管理能力。竹间科技助其构建了理财、贷款、储蓄以及基金类的知识图谱，内含几十万的实体数量和上百万的属性值，基于用户数据、行为数据和交易数据，实现偏好推荐、交叉推荐、热门推荐、流失推荐等认知推荐模式，最后使城商行提升15%的购买额，客户流失率大幅降低。
认知 审核 应用案例
基金公司及医药企业：国家监管部门对于基金销售方式提出了相当严格的要求，这给基金公司的合规管理带来了挑战。竹间科技借助强大的自然语言理解技术，从关键词、语义、事实和规范这大四类别着手，协助基金公司对相关宣传材料进行周密的审核。不仅可开展预审，秒级反馈结果，对于已发布的材料也能通过全网抓取，完成事后监察。而医药企业每年都要产生上万份宣传文档，认知审核的价值就在于保证它们不会形成负面效应，不致于让企业被投诉夸大业绩，或被举报抄袭泄密。
认知 搜索 应用案例
证券交易所：竹间科技凭借自研的自然语言理解平台，为其官网创建了认知智能驱动的认知搜索平台，接入多源异构数据，包括股票、基金、债务、IPO方面的文档，由Gemini知识工程平台与智能知识库开展智能化管理与治理，为用户和机器人提供可关联、可检索、可溯源的知识体系，实现完整的知识管理及信息检索，使得高峰期信息检索的平均响应时间小于1秒。
预警监测 应用案例
电力公司：该公司历年来积存了巨量庞杂数据，包括安全规程、作业计划、违章、风险隐患、全国范围事故案例等。竹间科技根据其实际状况，创建了认知解决方案，打造出电力安全生产监测平台，将过往经验充分利用起来，根据不同的技术服务内容，做到更快、更及时的预警监控。在日常生产过程中，可以提早发现隐患，另外还可定位事故根源，做到故障溯源。
