由Leyan Technology基于高精度语义理解技术构建的客户服务机器人可以从海量数据中挖掘高质量的语音技能，模拟出色的人工客户服务响应逻辑，并可以在多轮有关内容，订单信息，商店折扣和产品信息。
它可以进行全方位的全方位感知，从中提取有效信息，并准确，拟人地响应用户的查询。
中国的电子商务行业：明智的客户服务迫切需要提高售后服务的能力。
移动社会时代的到来为品牌商人提供了能力和销售渠道，以更直接，有效地为消费者提供服务。
随着电子商务行业交易规模的不断扩大，售前和售后服务已成为电子商务平台的重要组成部分，传统的客户服务方式已不能满足大量的营销需求。
一家服装公司是中国领先的服务提供商。
其在电子商务平台上的销量位居行业前列。
每天的客户服务咨询量巨大，这给其客户服务团队带来了挑战：1.客户服务系统的功能局限性：传统客户服务系统通常仅用作接收访客咨询的工具，而不能与之完美集成。
需要进行商业模式（例如网站商品，订单查询，商店信息等）以及手动客户服务来进行辅助查询。
当访问者的数量很大时，通常会导致问题无法及时或不正确地得到响应，从而导致用户体验的下降。
2.高峰时期对人力的依赖：在假期和促销折扣期间，电子商务公司通常需要临时安排数百名客户服务人员来接收和回答问题，以应对客户服务需求的激增，这不仅导致较高的人工成本，还由于客户服务的专业知识和信息水平参差不齐，不可能快速而准确地满足用户咨询的需求。
智能客户服务案例分析：以乐研科技为例，为服装厂部署智能客户服务机器人。
“乐雨帮忙” Leyan Technology开发的客户服务机器人使用完整堆栈的电子商务知识图作为底层，专注于自然语言处理和机器学习行业应用程序。
LeYuHelper LeYuHelper具有高精度的语言理解能力，可以执行买家咨询和接待，业务问题处理，智能推荐，客户关系维护等。
1.核心技术知识图统一建模，非结构化文本的提取，融合和存储，半结构化网页和结构化数据库，积极面对多源异构数据融合的挑战，并为上层面对特定领域提供语言理解，认知计算和对话机器人，从而提供行业知识库。
使用知识驱动的语言认知技术进行自然语言处理，包括高精度域识别，域中的意图识别，情感识别，分词，语言模型，域词向量和句子向量表示以及语义相似度计算等，将是非结构化的。
现代化的人类语言成为计算机可以理解和操作的结构化表示形式，以知识图的形式形成知识，从而实现人机交互。
结构学习-通过面向结构的机器学习技术的发展，它提供细粒度的实体识别和链接，基于领域本体的关系和事件提取以及面向知识的问答语义角色注释服务。
Deep Q＆amp; A-用于行业知识库的Deep Q＆amp; A引擎，集成了基于模板，语义分析，信息检索和端到端深度学习等主流技术。
为了响应行业中复杂的信息需求，该系统可以提供准确的问题分析和完整的答案响应。
2.核心功能拟人化智能问答系统：客户服务机器人采用高精度自然语言理解技术，构建了以数据驱动为核心的AI算法模型，为成千上万的客户提供服务，积累了大量的真实语料，并进行高维机器学习和深度培训，该反馈算法模型可以模拟金牌客户服务的回复逻辑，提高客户的语义理解和问答能力。