1.智能優(yōu)化管理：優(yōu)化問題跳轉(zhuǎn)流程；支持全渠道多維度知識的智能錄入、校對、編輯、更新和分類。

　　2.智能統(tǒng)計分析：智能統(tǒng)計分析知識庫使用數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)了解細分知識類目的使用狀況，并基于數(shù)據(jù)依據(jù)提升知識庫質(zhì)量。

　　3.智能搜索、智能推薦：提供多種知識搜索功能，并智能匹配、推薦關聯(lián)知識文檔，大幅度節(jié)約搜索時間，提升整體服務質(zhì)量。

　　任何企業(yè)在經(jīng)營發(fā)展過程中，都會逐漸形成并建立自身的知識庫，而隨著時間的積累，沉淀的內(nèi)容也越來越多。

　　就企業(yè)的呼叫中心來說，這里面往往存續(xù)著海量對內(nèi)或?qū)ν獾闹R庫，包括語音機器人的機器訓練等多套知識體系。若企業(yè)應用推出全新功能，就需要將功能信息同步到多個知識庫，若更新或培訓不及時，就會導致在線客服無法為客戶提供最新的功能信息。

　　另外，若沒有完善的系統(tǒng)架構和更智能的功能體驗來實現(xiàn)知識的隨取隨用，海量的知識搜索也將是大海撈針。

　　大壩云全渠道智能客服系統(tǒng)中的智能知識庫不僅能有效整合多個知識庫，企業(yè)只需對一個系統(tǒng)進行知識更新和系統(tǒng)維護，就能智能同步到多個知識庫的知識架構中，還在深度挖掘企業(yè)實際應用需求的前提下，通過大數(shù)據(jù)能力、理解與交互和深度學習等AI技術的有效結合、利用，現(xiàn)3.0版本中的智能知識庫已實現(xiàn)了“三大升級”。

　　自動獲取相應場景的知識問答架構，使回答后匹配至下一條主動流程；支持網(wǎng)頁、微博、微信和QQ等全渠道多維度知識的智能錄入、校對、編輯、更新和分類，更支持大部分格式文件的批量操作。

　　完善的在線文檔編輯器，還能幫助企業(yè)在線創(chuàng)建和標記知識庫文檔。

　　另外，在知識庫形成、積累及優(yōu)化的過程中，除了通過自主設置智能知識錄入外，系統(tǒng)也將自動利用數(shù)據(jù)挖掘能力，智能獲取、積累、分類各領域大量的通用知識，為企業(yè)快速建構和提供基礎知識架構。

　　而在知識積累的過程中，系統(tǒng)還將自動進行知識的全量質(zhì)檢，有效保障知識的準確性。

　　支持語音、文本、圖像等多媒體知識展示，智能統(tǒng)計分析各個細分領域文檔的訪問量、搜索量、匹配量、各個問題匹配知識的覆蓋量以及用戶對知識庫文檔滿意度等數(shù)據(jù)，企業(yè)可以基于數(shù)據(jù)依據(jù)來提升知識庫質(zhì)量。

　　比如：某一問題被多次問詢，那么，企業(yè)便可基于智能統(tǒng)計分析的反饋數(shù)據(jù)，了解客戶的真正需求，并針對需求去完善及優(yōu)化知識架構中的問答。

　　基于智能算法，提供多種知識搜索功能，如語義搜索、全文搜索、高級搜索和搜索篩選等，智能匹配、推薦關聯(lián)知識文檔。

　　另外，智能推薦在系統(tǒng)進行知識的全量質(zhì)檢過程中，還將對知識庫的知識、數(shù)據(jù)進行即時的分析挖掘和推薦，將通過多維圖表方式標記并展示知識庫中，需要更新或補充的部分知識及數(shù)據(jù)。

　　對于企業(yè)來說，一個好的呼叫中心或客服中心的知識庫，除了要考慮是否具備完善的知識分類結構外，還需要考慮其如何與業(yè)務技能進行有效的對接。

　　而要進行有效的業(yè)務技巧對接，就得考慮整個架構底層是否具備更精準的語音識別引擎，確保即時的語音業(yè)務導航能有效對接至相應的業(yè)務技巧知識庫。

　　作為更加重視知識使用場景的大壩云3.0智能知識庫，基于語音編寫算法和科大訊飛的商用ASR引擎，保障更精準的語音識別率，再深度切入以溝通為核心的銷售場景，通過AI技術能力，針對企業(yè)業(yè)務將應用落地為智能客服、金牌銷售、智能助手等產(chǎn)品，把呼叫中心及客戶中心打造成企業(yè)的“利潤中心”。