当前位置: 首页 > news >正文

“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。

相关文章:

“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…...

selenium 自动化测试——WebDriver API

控制浏览器 控制浏览器窗口大小:set_window_size()方法 设置全屏模式下运行:maximize_window()方法 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import timedriver webdriver.Chrome() driver.get("http://w…...

【实战】学习 Electron:构建跨平台桌面应用

文章目录 一、Electron 简介二、Electron 的优势1. 学习曲线平缓2. 丰富的生态系统3. 跨平台支持4. 开源和社区支持 三、Electron 的使用1. 安装 Node.js2. 安装 Electron3. 创建项目4. 初始化项目5. 安装依赖6. 创建主进程文件7. 创建渲染进程文件8. 打包应用程序9. 运行应用程…...

Python开发之二维数组空缺值的近邻填充

Python开发之二维数组空缺值的填充 1 实现一,任意位置填充2 实现二,填充内部3 实现三,只填充边缘,不包括四个角 前言:主要实现二维数据里面某一个数据的缺失,用缺失的近邻数据进行均值填充,可以…...

vue使用pdf 导出当前页面,(jspdf, html2canvas )

需要安装两个插件 npm install html2canvas jspdfyarn add html2canvas jspdf<div class"app-container" id"pdfPage"><!--这个放你需要导出的内容--> </div><el-button size"mini" click"onExportPdf">导出…...

【oracle删除表 回滚操作】

oracle数据回滚 oracle表在被误删后&#xff0c;一定时间内&#xff0c;可以采取以下方法进行恢复: 1、先查询数据库当前时间 select to_char(sysdate,‘yyyy-mm-dd hh24:mi:ss’) from dual;2、通过当前时间往前推时间&#xff0c;选择想要恢复的时间点 select * from 表名…...

Vue3 + TypeScript

Vue3 TS开发环境创建 1. 创建环境 vite除了支持基础阶段的纯TS环境之外&#xff0c;还支持 Vue TS开发环境的快速创建, 命令如下&#xff1a; $ npm create vitelatest vue-ts-pro -- --template vue-ts 说明&#xff1a; npm create vitelatest 基于最新版本的vite进行…...

软件测试/测试开发丨南科大计算机系本科生获“火焰杯”软件测试高校就业选拔赛一等奖

2022年12月2日&#xff0c;计算机系党总支书记、副系主任王琦副教授在工学院南楼551会议室为19级徐驰同学颁发第二届“火焰杯”软件测试开发选拔赛一等奖奖项&#xff0c;为刘烨庞助理教授颁发赛事优秀指导老师奖项。徐驰同学于2022年4月获得该赛事全国总决赛第一名&#xff0c…...

访问 github 问题解决方法

一、macOS版 PS. Windows 版的还没试&#xff0c;不过应该也差不多 1.基本信息 硬件&#xff1a;MacBook Pro 2017 (A1707) 系统&#xff1a;macOS 13.6 (Ventura) 应用&#xff1a;SwitchHosts 4.1.2 (Releases oldj/SwitchHosts GitHub) hosts内容网站&#xff1a;ht…...

供应QCA8075原装芯片

长期供应各品牌原装芯片&#xff1a; SST39VF040-70-4I-NH AR9344 DC3A BGA USB2422 QFN24 W9751G6KB-251 RTL8211EG-VB-CG HI3535-RBCV100 MX25L25635FMI-10G USB2240I-AEZG EM620FV8BS-70LF HXI15H4G160AF-13K 1PQ8064/BGA-519 USB4604I-1080HN SCB15H2G160A…...

在Maven中配置代理服务器的详细教程

在Maven中配置代理服务器的详细教程如下&#xff1a; 首先&#xff0c;确保您已经安装了Maven。创建一个新的Maven项目。在命令行中输入以下命令&#xff1a; mvn archetype:generate -DgroupIdcom.example -DartifactIdmy-app -DarchetypeArtifactIdmaven-archetype-quickst…...

QStringListModel

创建模型&#xff1a; QStringListModel* model new QStringListModel(this); 初始化列表&#xff1a; QStringList strList;strList << QStringLiteral("北京") << QStringLiteral("上海") << QStringLiteral("天津") &l…...

Linux下的文件管理

一、Linux下文件命名规则 1、可以使用哪些字符&#xff1f; 理论上除了字符“/”之外&#xff0c;所有的字符都可以使用&#xff0c;但是要注意&#xff0c;在目录名或文件名中&#xff0c;不建议使用某些特殊字符&#xff0c;例如&#xff0c; <、>、&#xff1f;、* …...

RN:报错info Opening flipper://null/React?device=React%20Native

背景 在 ios 上使用 debug 模式的时候&#xff0c;报错&#xff1a;info Opening flipper://null/React?deviceReact%20Native&#xff0c;我找到了这个 issue 其实也可以看到现在打开 debug&#xff0c;是 open debug&#xff0c;也不是之前的 debug for chrome 了&#xf…...

请问嵌入式或迁移学习要学什么?

请问嵌入式或迁移学习要学什么&#xff1f; 学习嵌入式和迁移学习是一个很好的方向&#xff0c;尤其是在军I领域。以下是一些你可以提前学习的基本 知识和步骤: 嵌入式系统:最近很多小伙伴找我&#xff0c;说想要一些嵌入式资料&#xff0c;然后我根据自己从业十年经验&#…...

数据结构-----图(Graph)论必知必会知识

目录 前言 图的基本概念 1.什么是图&#xff1f; 2 .图的相关术语 3 .有向图和无向图 4.简单图和多重图 5.连通图、强连通图、非连通图 6.权与网 7.子图和(强)连通分量 8.生成树和生成森林 前言 今天我们学习一种新的数据结构-----图&#xff0c;大家在日常生活中经常都…...

外汇天眼:法国金融市场管理局(AMF)致力于向零售投资者提供有关金融产品费用的信息

法国金融市场管理局&#xff08;AMF&#xff09;已经发布了一份专为专业人士准备的指南&#xff0c;以便他们使用更易于理解和比较的术语&#xff0c;以帮助客户更好地理解和比较费用。 AMF在其网站上推出了一个新的费用信息栏目&#xff0c;提供教育内容和工具&#xff0c;帮…...

【PythonGIS】基于Python批量合并矢量数据

老样子最近有项目需要将N个矢量文件合并成一个&#xff0c;总不能用ArcGIS一个个导入吧。所以我就想着用Python编个程序实现批量合并矢量。我之前也发了一些关于Python操作矢量数据的文章&#xff1a;【Python&GIS】Python处理矢量数据的基本操作&#xff08;查询、修改、删…...

精益求精:使用Ansible集中式自动备份核心数据

1、引言 在当今数字化时代&#xff0c;数据是企业和组织的核心资产。为了确保数据的安全性和可恢复性&#xff0c;备份是至关重 要的。然而&#xff0c;手动备份数据可能会繁琐且容易出错&#xff0c;特别是在面对大规模和分布式的数据存储情况下。幸运的是&#xff0c;Ansibl…...

大数据高级面试题

大数据高级面试题 Kafka的producer如何实现幂等性? Producer 幂等性 Producer 的幂等性指的是当发送同一条消息时&#xff0c;数据在 Server 端只会被持久化一次&#xff0c;数据不丟不重&#xff0c;但是这里的幂等性是有条件的&#xff1a; 只能保证 Producer 在单个会话内…...

在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析

在日常软件开发场景中&#xff0c;时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志&#xff0c;到供应链系统的物流节点时间戳&#xff0c;时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库&#xff0c;其日期时间类型的…...

反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系

在电商行业蓬勃发展的当下&#xff0c;商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带&#xff0c;其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息&#xff08;如名称、价格、库存等&#xff09;的获取与展示&#xff0c;已难以满足市场对个性化、智能…...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)

从这节课开始&#xff0c;我们会探讨数据链路层的差错控制功能&#xff0c;差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误&#xff0c;我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误&#xff0c;当我们发现位错误之后&#xff0c;通常来说有两种解决方案。第一…...

QMC5883L的驱动

简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面&#xff0c;开源代码 作为一个电子罗盘模块&#xff0c;我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw&#xff0c;相对于六轴陀螺仪的yaw&#xff0c;qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

在web-view 加载的本地及远程HTML中调用uniapp的API及网页和vue页面是如何通讯的?

uni-app 中 Web-view 与 Vue 页面的通讯机制详解 一、Web-view 简介 Web-view 是 uni-app 提供的一个重要组件&#xff0c;用于在原生应用中加载 HTML 页面&#xff1a; 支持加载本地 HTML 文件支持加载远程 HTML 页面实现 Web 与原生的双向通讯可用于嵌入第三方网页或 H5 应…...

使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度

文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...

MySQL 知识小结(一)

一、my.cnf配置详解 我们知道安装MySQL有两种方式来安装咱们的MySQL数据库&#xff0c;分别是二进制安装编译数据库或者使用三方yum来进行安装,第三方yum的安装相对于二进制压缩包的安装更快捷&#xff0c;但是文件存放起来数据比较冗余&#xff0c;用二进制能够更好管理咱们M…...