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蜜巢大模型助力市民熱線(xiàn)提質(zhì)增效-助力業(yè)務(wù)效率整體提升80%以上

來(lái)源:蜜度科技      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/7/12      主題:其他   [加盟]

在市民服務(wù)熱線(xiàn)場(chǎng)景中,工作人員面臨著熱線(xiàn)量大、工單快速分類(lèi)難、訴求分析少、輔助決策難等痛點(diǎn)。

針對(duì)以上痛點(diǎn),蜜度定制開(kāi)發(fā)一體化智能解決方案,通過(guò)運(yùn)用蜜巢政務(wù)大模型的智能知識(shí)管理、智能輿情分析能力,并引入先進(jìn)AI算法,將業(yè)務(wù)工作層、數(shù)據(jù)分析層、治理決策層進(jìn)行一體化整合,逐一擊破業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。蜜巢政務(wù)大模型幫助市民服務(wù)熱線(xiàn)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型,同時(shí)有效降低了人力成本,助力業(yè)務(wù)效率整體提升80%以上。

市民服務(wù)熱線(xiàn)直接面向企業(yè)和群眾,是反映問(wèn)題建議、推動(dòng)解決政務(wù)服務(wù)問(wèn)題的重要渠道。優(yōu)化政務(wù)服務(wù)便民熱線(xiàn)的業(yè)務(wù)服務(wù)流程,對(duì)于有效利用政務(wù)資源、提高服務(wù)效率、加強(qiáng)監(jiān)督考核、提升企業(yè)和群眾滿(mǎn)意度具有重要作用。因此,市民服務(wù)熱線(xiàn)急需智能化轉(zhuǎn)型,提升業(yè)務(wù)效率。

市民服務(wù)熱線(xiàn),是一條代表著城市溫度的熱線(xiàn),群眾訴求往往涉及方方面面,問(wèn)題表現(xiàn)各式各樣,一些復(fù)雜問(wèn)題甚至涉及多個(gè)部門(mén)。針對(duì)熱線(xiàn)量大、工單快速分類(lèi)難、訴求分析少、輔助決策難等6大痛點(diǎn)問(wèn)題,蜜度定制開(kāi)發(fā)一體化智能解決方案,通過(guò)運(yùn)用蜜巢政務(wù)大模型的智能知識(shí)管理、智能輿情分析能力,并引入先進(jìn)AI算法,將業(yè)務(wù)工作層、數(shù)據(jù)分析層、治理決策層進(jìn)行一體化整合,逐一擊破業(yè)務(wù)痛點(diǎn),幫助市民服務(wù)熱線(xiàn)更好地協(xié)同工作、提高效率。

在智能問(wèn)答和工單智能分類(lèi)方面,借助蜜巢大模型的智能知識(shí)管理能力,快速搭建政策文檔問(wèn)答庫(kù),并將市民的反饋語(yǔ)音迅速轉(zhuǎn)換為文本,精準(zhǔn)提煉關(guān)鍵信息;話(huà)務(wù)員在回應(yīng)時(shí),系統(tǒng)能快速且智能地生成答復(fù),并定位答復(fù)對(duì)應(yīng)的原文知識(shí)點(diǎn),原先至少需要5分鐘回答的問(wèn)題,現(xiàn)在只需5-10秒即可完成,大大提升了接線(xiàn)響應(yīng)效率。此外,AI算法能夠智能辨別市民所反饋的問(wèn)題類(lèi)型,快速完成工單智能分類(lèi),便于后續(xù)具體問(wèn)題的跟進(jìn)解決。

在訴求分析層面,市民服務(wù)熱線(xiàn)通常采用人工方式定期編制周報(bào),用于詳細(xì)匯報(bào)工單處理進(jìn)度及相關(guān)工作情況。在數(shù)據(jù)分析、決策過(guò)程中,蜜巢大模型智能輿情分析能力的加入使得工作環(huán)節(jié)更加智能化和便捷化,僅需導(dǎo)入相關(guān)的數(shù)據(jù)和完成情況,蜜巢就能按照內(nèi)部規(guī)定的模板自動(dòng)撰寫(xiě)周報(bào),不僅大大節(jié)約了時(shí)間和精力,還減少了人為失誤的可能性,保障了周報(bào)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

同時(shí),文本分詞、語(yǔ)義理解、聚合主題、生成熱點(diǎn)等AI算法的落地還使得針對(duì)市民反饋問(wèn)題的分析維度、深度進(jìn)一步提升,通過(guò)一體化平臺(tái)能夠進(jìn)行全方位分析、發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)問(wèn)題、總結(jié)核心訴求并快速形成報(bào)告,為決策提供科學(xué)依據(jù)。在輔助決策層面,蜜巢使用可視化大屏關(guān)聯(lián)查詢(xún),提升了訴求數(shù)據(jù)的可讀性、美觀性。

蜜巢政務(wù)大模型幫助市民服務(wù)熱線(xiàn)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型,有效降低了人力成本,助力業(yè)務(wù)效率整體提升80%以上。

蜜度自主研發(fā)的蜜巢政務(wù)大模型,已完成備案,聚焦“智能知識(shí)管理”“文稿智能寫(xiě)作”“智能輿情分析”三大垂直應(yīng)用方向,落地蜜度文稿通、知知通、新浪輿情通三款智能應(yīng)用產(chǎn)品,幫助提升政企辦公場(chǎng)景日常工作效能。

蜜巢政務(wù)大模型針對(duì)政務(wù)熱線(xiàn)、政策答疑、政務(wù)辦公、政務(wù)宣傳、黨建等多個(gè)場(chǎng)景打造個(gè)性化大模型解決方案,為用戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)高效、低成本、低門(mén)檻的大模型服務(wù),推動(dòng)各行業(yè)向智能化、高效化、數(shù)字化方向邁進(jìn)。

目前,蜜巢已在包括政務(wù)領(lǐng)域市民服務(wù)熱線(xiàn)、大型企業(yè)內(nèi)部知識(shí)管理與問(wèn)答、社交媒體智能輿情分析等多個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地,為1萬(wàn)+客戶(hù)提供SaaS服務(wù)。






聯(lián)影影智大模型研發(fā)應(yīng)用一體化新范式-輔助醫(yī)生書(shū)寫(xiě)病歷和進(jìn)行質(zhì)控,減輕醫(yī)生工作量

在影像科,開(kāi)發(fā)落地醫(yī)療影像-文本大模型產(chǎn)品,突破傳統(tǒng)的醫(yī)療影像AI模型的研發(fā)范式,實(shí)現(xiàn)從影像到完整報(bào)告的自動(dòng)生成。二是在臨床科室(心外和呼吸內(nèi)科),開(kāi)發(fā)落地醫(yī)療文本大模型產(chǎn)品

君弘靈犀賦能證券智能化服務(wù)-千億級(jí)參數(shù)多模態(tài)證券垂直類(lèi)大模型

面向互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)廣譜客戶(hù)提供智能化能力服務(wù),面向投資顧問(wèn)協(xié)助提升綜合服務(wù)能級(jí),并進(jìn)一步結(jié)合數(shù)字人、AI視頻分身等場(chǎng)景構(gòu)建智能化、廣譜式的服務(wù)新模式

基于道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的金融合規(guī)助手-為銀行創(chuàng)新發(fā)展注入新動(dòng)力

對(duì)資源利用情況進(jìn)行優(yōu)化,提高了業(yè)務(wù)效率,為銀行創(chuàng)造了更多的商業(yè)價(jià)值。在商業(yè)模式方面,該項(xiàng)目采用私有化部署方式,確保了數(shù)據(jù)的安全與合規(guī),滿(mǎn)足了銀行對(duì)隱私保護(hù)的需求

基于大模型的正樣本異常檢測(cè)方案-實(shí)現(xiàn)用戶(hù)簡(jiǎn)單點(diǎn)擊即可將識(shí)別為異物的物體定義為正常物體

于攝像頭等國(guó)產(chǎn)硬件感知設(shè)備,配合自主研發(fā)基于大模型的正樣本檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù),形成整套的解決方案產(chǎn)品;相比于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型只能檢測(cè)固定類(lèi)別的異常,本項(xiàng)目靈活使用視覺(jué)大模型,可以有效檢測(cè)出未知的缺陷種類(lèi)

基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng)-支撐云平臺(tái)多個(gè)應(yīng)用方向的智能運(yùn)維管理

設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)回流機(jī)制,能夠在運(yùn)維過(guò)程中從海量運(yùn)維數(shù)據(jù)中不斷進(jìn)行處理加工和提煉,反哺專(zhuān)業(yè)運(yùn)維大模型,形成數(shù)據(jù)飛輪

光子·慧營(yíng)-資管運(yùn)營(yíng)智能助手-資管運(yùn)營(yíng)智能助手

項(xiàng)目支持超過(guò)300個(gè)API的理解學(xué)習(xí),基座大模型擴(kuò)展識(shí)別能力強(qiáng),支持動(dòng)態(tài)增加API,冷啟動(dòng)準(zhǔn)確率在90%以上,逐步擴(kuò)大其在證券托管及其他金融領(lǐng)域的應(yīng)用探索范圍

豐登種業(yè)大語(yǔ)言模型-拓展了大模型助力生物育種的探索路徑

針對(duì)4000個(gè)主要栽培品種的每一個(gè)基因變異鑒定,針對(duì)250份核心品種的農(nóng)藝性狀和表型問(wèn)答,對(duì)水稻15個(gè)關(guān)鍵發(fā)育階段的空間組學(xué)測(cè)序和單細(xì)胞組學(xué)測(cè)序數(shù)據(jù)。

法律大模型在智能合同場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐-每年節(jié)約了約130萬(wàn)分鐘的審查時(shí)間

基于最新的人工智能技術(shù)手段,通過(guò)智能合同審查算法和合同知識(shí)圖譜,能夠?qū)崿F(xiàn)智能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、自動(dòng)比對(duì)兩份合同間的差異及為法務(wù)同事提供一系列智能輔助功能

山海多模態(tài)大模型-基于自建300P算力的Atlas智算平臺(tái)

山海大模型的出現(xiàn),推動(dòng)了國(guó)內(nèi)AGI 的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用,為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了巨大變革,從效率、成本、體驗(yàn)等多角度,助力千行百業(yè)的智慧升級(jí)

得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)-鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上

得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)與得物鑒別專(zhuān)家的鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上,已覆蓋箱包、手表、鞋類(lèi)、服飾、配飾、奢侈品、戶(hù)外運(yùn)動(dòng)、美妝等眾多品類(lèi)

大模型賦能長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化典型案例的應(yīng)用研究-實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的案例推薦和應(yīng)用

案例庫(kù)還能更好發(fā)揮典型案例的引領(lǐng)示范作用,通過(guò)總結(jié)長(zhǎng)三角地區(qū)豐富的教育改革實(shí)踐,向世界更好展示長(zhǎng)三角教育發(fā)展實(shí)踐和治理實(shí)踐的顯著成效

達(dá)觀數(shù)據(jù)智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)-實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)智能化采編的統(tǒng)一管理

系統(tǒng)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)功能,為建立評(píng)價(jià)指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括用戶(hù)滿(mǎn)意率、系統(tǒng)訪(fǎng)問(wèn)量、知識(shí)熱度、賬號(hào)活躍度等;知識(shí)庫(kù)可以對(duì)接各業(yè)務(wù)系統(tǒng),
 
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服務(wù)機(jī)器人在展館迎賓講解
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