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AIGC的产业生态在文本、音频、视频等多模态交互功能上持续演化升级，奠定了多场景的商用基础。UST推出GPT智能应用解决方案，泛场景赋能企业数智化发展。
AIGC助力数字人培训
在教育领域，虚拟数字人结合AIGC有了更多的探索与落地。通过AIGC、数字人等技术将视觉、语音、智能对话等应用到教材场景化中，将课程变成AI互动课，更好地调动学习的积极性。
数字人培训成果检测案例
核心技术背景
01
虚拟数字人：后续可链接大模型AI
建设预设行为的半智能数字人主要根据预设路径行为动作。
完全体数字人是一种基于LLM大语言模型的人工智能技术的虚拟助手，具有类似于真实人类的语言交互能力和智能决策能力。
通过自然语言处理和机器学习等技术，理解用户的问题和需求，并给予相应的回答和建议。
数字人可以通过不断学习和优化自身的算法，提高其智能水平和性能，以更好满足用户需求。
数字人可以24/7全天候提供服务，不受时间和地域的限制；可以在各种领域中发挥作用，例如客户服务、教育、医疗等；
02
语音识别ASR：建立长期档案
语音识别（ASR）是一种人工智能技术，用于将人类语音转换为文本形式。ASR系统通过分析语音信号的声学特征和语言模型，将语音输入转化为相应的文字输出。
这项技术在很多领域都有广泛的应用，包括语音助手、语音识别软件、电话自动化系统等。
培训过程详解
01
培训结业成果数字人互动式评测
初期阶段，可以使用预设问题和预设行为等模式来进行成果检测。这意味着系统会事先设定一些问题和行为的模。
根据这些模式来评估结果的准确性和合理性。通过这种方式，可以对系统的表现进行初步的检验和评估，以确保其满足预期的要求。
随着需求进展，后期可以考虑直接链接OpenAI等AI模型来对系统进行升级。这些AI模型具有更强大的语言理解和生成能力，能够更准确地理解和回答复杂的问题。通过与这些先进的AI模型进行连接，系统可以获得更高水平的智能和表现能力，从而提供更加精确和全面的回答和建议。
02
培训结业成效检测
在客户接待过程中，我们可以使用外带收音设备来收集数字人提出的问题，并将其转化为文字进行留档。这样一来，我们就可以通过预设问题的答案关键词来辅助寻找问题服务所在的位置。
同时，我们还可以对这些关键词进行数据统计和分级，以便更好地了解客户的需求和问题。通过档案中的关键词提示，我们可以快速判断答题效果，从而提供更准确和高效的语音回答。
这种方法不仅可以提高客户服务的质量，还可以帮助我们更好地管理和分析客户的需求，为他们提供更好的支持和解决方案。
03
常态化培训成效检测
记录每一次客户接待过程中的对话和交流，以便后续分析和评估。
在收集录音的过程中，可以预设一些产品介绍流程关键词。这些关键词可以是一些重要的概念或关键信息，帮助员工在介绍产品时提醒自己需要强调的内容。
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通过统计和分级分析所采集的信息，系统将采集到的关键词和特定模式进行自动分类和评估，帮助企业快速定位服务中存在的问题，并采取相应的改进措施，用以持续优化服务流程、管控服务质量。 辅助功能可以大大提高问题发现和解决的效率，帮助企业提供更优质的客户服务。
培训效果呈现
01
针对学员AI自动生成个性化培训教材
02
针对学员培训效果分析
03
数据积累，形成企业AI助教
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