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营销推荐应用场景
智能洞察推荐可以应用在运营商营销过程中所有需要“洞察推荐”相关能力的交互场景中，场景可按照企业与客户的交互渠道(营业厅、网站、APP、客服热线、短信等)、交互方式(线上、线下等)、交互目的(营销、服务等)等进行分类。
典型场景
洞察推荐主要业务场景
客服热线实时营销场景
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客服热线实时营销场景
在热线电话渠道的服务与营销融合场景中，用户拨打客服电话，系统根据离线模型以及实时交互数据，实时进行商机识别，结合坐席模型，给出商机推荐建议。用户挂机后，继续进行坐席督促和商机外呼。并将本次数据回馈给训练平台，持续提升模型，形成闭环。
方案架构
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系统/渠道/场景层
对接各渠道及业务系统，在各专项场景下，触发调用洞察推荐能力，取得对应洞察推荐结果。
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推荐层
推荐层基于洞察分析结果数据，通过推荐召回、结果排序等多项专用推荐模型，构建推荐引擎能力，向上为各渠道、各专项业务场景输出洞察推荐能力。
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洞察层
洞察层部署NLP、语义分析、文本聚类、意图识别以及模型管理等底层技术能力，在底层能力基础上构建客户/客户群、坐席、话术等专项洞察模型能力，向上各专项洞察场景结果，为推进引擎提供基础数据。
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数据层
对接运营商大数据平台/数据仓库，获取商机推荐建模训练所需的基础数据，并可引入外部特征进行联合建模。
方案优势
智能营销服务实时触发
客户营销服务全程实时商机捕捉与触发，不遗漏、不延误。
算法领先
数十个百度典型实践推荐算法，与业务系统无缝集成 ，微服务化部署、高扩展性、高性能与高可靠性。
模型自迭代
支持自动机器学习、自动特征工程。模型实时训练，自动部署，确保推理模型不滞后。
数据自动化处理
提供自动化大数据处理、传输、计算和调度能力。
建模工具齐备
具有“代码、低代码、无代码”三种建模工具，提供“标准训练、自动建模训练、流式样训练”三种模型训练方式。
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