項(xiàng)目描述:負(fù)責(zé)31個省份的10000熱線語音機(jī)器人產(chǎn)品設(shè)計(jì)指導(dǎo)和評審、管理項(xiàng)目進(jìn)度,使基線版本機(jī)器人的各模塊能力達(dá)到可上線標(biāo)準(zhǔn):?一是機(jī)器人的業(yè)務(wù)場景能力可覆蓋解決80%以上的用戶訴求;
?二是ASR和NLU離線模型準(zhǔn)確率均達(dá)90%以上;
?三是系統(tǒng)端到端識別準(zhǔn)確率達(dá)85%以上。
?最終,達(dá)成對話系統(tǒng)從0到1高質(zhì)量交付上線。為3省1億多移動用戶升級熱線服務(wù)體驗(yàn),提供一語直達(dá)、聞音知意的服務(wù)方式快速解決客戶問題。?
?1.?設(shè)計(jì)機(jī)器人對話系統(tǒng)方案:調(diào)研各地IVR和CRM系統(tǒng)架構(gòu)、業(yè)務(wù)場景需求、識別引擎需求,輸出智能客服機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施方案。
??2.?配置機(jī)器人對話流:根據(jù)業(yè)務(wù)場景抽象出標(biāo)準(zhǔn)化的VUI文檔,使用可視化配置工具搭建對話流,BOT測試機(jī)器人交互能力,保障對話流開發(fā)質(zhì)量符合上線標(biāo)準(zhǔn)。?
?3.?搭建算法模型識別能力:制定機(jī)器人ASR、NLU模型識別能力上線標(biāo)準(zhǔn),梳理模型訓(xùn)練需求,配合算法制定數(shù)據(jù)集標(biāo)注規(guī)范,組織培訓(xùn)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù),為算法提供高質(zhì)量的識別模型、語義模型所需的訓(xùn)練集、測試集數(shù)據(jù)。?
?4.?項(xiàng)目統(tǒng)籌管理:參與新建項(xiàng)目業(yè)務(wù)統(tǒng)籌工作,拆解項(xiàng)目目標(biāo)輸出WBS,跟進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)展定期組織項(xiàng)目例會,輸出項(xiàng)目報告,推進(jìn)3個省份對話系統(tǒng)如期交付上線運(yùn)營。