阿里云语音本地化部署方案（阿里云自动化部署解决方案）

本文目录一览：

• 1、erp系统部署方案有哪些
• 2、将公共云延伸至本地，阿里云推出本地化部署服务云盒Cloud Box
• 3、阿里云 云效Devops流水线Flow自动化部署Docker项目
• 4、阿里的数据中台可以本地化部署么
• 5、搭建智能语音交互系统重要点那些
• 6、阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

erp系统部署方案有哪些

erp系统部署方案有哪些？在ERP领域，之前并没有普遍适用的系统实施策略，未来可能也不会有。但大体而言，有两种部署策略是普遍应用的，即本地化部署和SaaS化部署。那么，这两种方案各有什么优缺点呢？

erp系统部署方案：

一、本地化部署

所谓本地化部署就是，系统的服务器部署在企业内部，用户通过访问公司内的服务器即可操作软件，数据存储在公司的服务器上。如果您需要外网访问，则需要通过VPN来接入。

优点：

本地部署是基于企业自身的服务器部署，数据无需上传至第三方服务器或云端，本地经营数据的安全性更有保障；

本地化部署可本地开发，满足灵活扩展各类应用，在应用ERP时存在一些个性化的需求，可自行开发更新；

便于系统对接，可以针对需求对接OA、MES、CRM、WMS等自有系统，无需再经过软件厂商介入造成数据泄露；

服务器资源可控，按照需求灵活调配，扩展性高。

缺点：

投入更多的成本与精力，其中包含服务器硬件成本、维护和管理成本；

系统上线周期更长，在部署实施阶段会花费大量时间与人力；

系统访问便携性不强，外网环境下需要连接vpn。

二、SaaS化部署

SaaS化部署是软件应用服务商，通过互联网向企业用户提供软件应用的模式，企业无需在本地配置服务器和安装系统软件，只需通过互联网即可使用ERP系统。同时可以根据自己需求，向ERP厂商提出对应的诉求，让其更新。

优点：

SaaS化部署软件不需要考虑复杂的服务器采购、机房布局、网络配置、后期运维等专业的IT问题；

ERP厂商将进行持续的产品更新迭代，以确保用户可以接收应用程序的最新版本，且不需要支付额外的费用；

用户可通过外网访问，实现随时可进行访问系统，处理业务问题；

成本较低，企业无需进行硬件及运维成本投入，只需要对软件付更少的费用使用即可。

缺点：

业务经营数据存储在三方，并非自己手中，会有一定的数据泄露等安全问题；

软件迭代需依赖ERP厂商，不能做到一些非常个性化的需求满足；

系统二次开发麻烦，不能很好的满足企业间的系统对接问题。

不同的ERP部署方式发挥着不同的优势，一般来讲，比较大的国企/上市公司注重数据安全与效率，采用本地化部署的ERP，有自己单位的IT部门进行维护使用;而一些中小微企业，对信息化要求不那么高，同时没有专业IT部门，更适合采用SaaS化部署的ERP系统。

将公共云延伸至本地，阿里云推出本地化部署服务云盒Cloud Box

9月18日,杭州云栖大会上,阿里云宣布推出的本地化部署服务阿里云云盒Cloud Box,基于自研“神龙X-Dragon架构”,融合计算、存储、网络三大公共云前沿技术为用户提供本地部署软硬一体的全托管云服务,为需要将业务部署在本地机房的用户提供了和公共云一致的服务体验,满足计算离数据更近的用户需求。

图:阿里巴巴合伙人、阿里云基础产品事业部高级研究员蒋江伟宣布发布阿里云云盒Cloud Box

各行业上云已成趋势,尤其是随着大数据、人工智能、物联网、5G等技术的快速发展,大部分公司将数字化转型列为企业的优先战略,但因为受限于合规、带宽、延时和成本等要求,一些企业转向将部分业务部署在本地机房,但同时又希望在本地机房获得公共云低成本、弹性和敏捷性的一致体验。

云盒就是为解决这一难题而生的。并基于“神龙X-Dragon架构”,云盒为用户提供了与公共云一致的云产品体验;同时,通过虚拟网络(VPC)方式实现本地云盒与公共云的网络互通,方便其中部署的应用与其它本地应用或者云上的服务进行集成相较于线下自建数据中心的方式,云盒提供了包括按需下单、按需付费等购买方式,节省了线下自建IDC的一次性资金投入,也避免了设备利用率低时带来的容量闲置成本。

神龙架构:下一代的算力体验

“神龙X-Dragon架构”是阿里云自研的软硬件一体化计算架构,能帮助用户在云上获得超越传统物理机的计算能力。云盒基于“神龙X-Dragon架构”研发,不仅可以帮助用户在本地机房获得弹性伸缩的能力,还可获得强大的计算能力和高I/O性能;同时,通过阿里云自研的网络设备将云盒和本地IT设施对接,可满足超低延时的网络需求。

此外,云盒可提供弹性计算全规格实例、数据库、安全和容器服务等产品,同时保持实例版本升级、安全漏洞、补丁升级与公共云的同步更新,用户在本地即可第一时间享有公共云上最新的产品和特性。

安全合规:企业级网络隔离

安全合规是企业将业务部署在本地机房的重要原因之一,用户可以自选机房在本地部署阿里云云盒Cloud Box、将数据存储在本地,同时通过虚拟网络(VPC) 和公共云无缝对接、实现企业级的网络隔离,直接内网访问应用,很好地满足了特殊行业客户的监管需求。

快捷交付:公共云一致的本地体验

依托阿里云公共云能力的输出,云盒提供的是本地部署软硬一体的全托管云服务,用户无需自行运维,即可享受和公共云一致的稳定性体验和SLA服务。

事实上,企业对于计算的要求已经从“场景的全覆盖”扩展到了“地点的无处不在”,阿里云布局了“云、边、端”全场景覆盖的能力,推出了一系列新的产品部署和运营形态,未来阿里云会将公共云延伸到更加广阔的空间里,与客户一起为即将到来的边缘计算、5G 时代的到来做好准备。

阿里云 云效Devops流水线Flow自动化部署Docker项目

Dockerfile

1、新建流水线

2、选择模板

4、选择阿里云容器镜像服务仓库构建镜像

5、添加新任务选择Docker部署

6、选择主机

7、部署脚本

8、保存并运行发布

9、回滚操作

阿里的数据中台可以本地化部署么

可以的，阿里的数据中台可以本地化部署，并且有些还支持本地化独立部署。

阿里巴巴集团(NYSE:BABA)宣布组织结构全面升级，建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台，进而形成“大中台，小前台”的组织和业务体制，使前线业务更加灵动、敏捷。

阿里巴巴在中国最先提出数据中台概念。阿里巴巴认为：数据中台是集方法论、组织和工具于一体的,“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系，帮助企业实现好数据、联商业和通组织”。当前，阿里巴巴已经将内部多年沉淀的方法论、技术及工具通过阿里云数据中台正式对外赋能，亦称阿里云数据中台。

搭建智能语音交互系统重要点那些

序言

随着人工智能命题的提出，近年来涌现出一大批基于人工智能的呼叫中心业务服务商和集成商，仅智能外呼这一模块儿就将近百家公司在推广和运营。可以说整个基于人工智能技术的市场开始蓬勃的发展起来了。

简单介绍一下什么叫做智能语音交互平台。其实大实话就是在呼叫中心基础上，集成 ASR、 TTS、的呼叫服务平台。

那么如何我们自己去搭建智能语音系统呢？

我们先列出搭建智能外呼系统的搭建需要那些技术和服务：

个人认为：

[if !supportLists]·        [endif] 首先最重要的是交换机：

[if !supportLists]1.    [endif]PBX也就是交换机，商用设备原厂包括像华为、Avaya、思科、东汇等这些生产硬件交换机，

[if !supportLists]2.    [endif]还有就是目前FreeSitch、asterrisk、OpenPBX这些软件交换机。

[if !supportLists]·        [endif] 其次是AI技术: 及包含语音识别、语义理解、语音合成这三种技术是核心组成部分。语音识别相当于人的“耳朵”，接进电话后，对人的话语进行处理转义成系统能够识别的数据交由系统处理去识别。在进一步的话，可以转义为文字。语义理解相当于人的"大脑"，根据话语识别人的意图。语音合成，相当于人的”嘴巴“，识别人的意图之后，依照特定的回答方式，去回复和引导对话。

[if !supportLists]·        [endif] 再者是前端服务平台：即用户登录、配置呼叫流程，建立呼叫任务、统计呼叫数据、导出呼叫报表的网站，这个是终端用户唯一可以看到并且操作的界面。

[if !supportLists]·        [endif] 最后是外呼线路：其中包括三大运营商以及其他小型的集成线路供应商，主要目的是外呼电话或者是接入电话。

也有人可能有疑问：”智能语音交互系统最重要的不是人工智能么，和交换机有啥关系？”为什么说最重要的是交换机呢，原因是不管我们是外呼还是接入电话、都需要前端服务平台把外呼请求发送给交换机，通过外呼线路而拨出去。换句话说交换机是控制整体的外呼情况。硬件的交换机，比如说像华为的交换机，价格在大约几万到几百万不等的价格。对于想要建立自己的智能语音交互系统来说，价格对于一些小型公司来说承受不起，而FreeSitch这种软交换则大大方便了小型公司建立自己的智能语音交互系统。

什么是FreeSwitch？

FreeSitch是一个电话的软交换解决方案，包括一个软电话和软交换机用以提供语音和聊天的产品驱动。FreeSitch 可以用作交换机引擎、PBX、多媒体网关以及多媒体服务器等。支持多种通讯技术标准，包括 SIP, H.323, IAX2 以及 GoogleTalk ，同时也可以方便的与其他开源的PBX系统进行对接。而且具有很强的伸缩性。旨在为音频、视频、文字或任何其他形式的媒体，提供路由和互连 通信协议 。

FreeSwitch 的典型功能

[if !supportLists]·        [endif]在线计费、预付费功能。 

[if !supportLists]·        [endif]电话路由服务器。 

[if !supportLists]·        [endif]语音转码服务器。 

[if !supportLists]·        [endif]支持资源优先权和QoS的服务器。 

[if !supportLists]·        [endif]多点会议服务器。 

[if !supportLists]·        [endif]IVR、语音通知服务器。 

[if !supportLists]·        [endif]VoiceMail服务器。 

[if !supportLists]·        [endif]PBX应用和软交换。 

[if !supportLists]·        [endif]应用层网关。 

[if !supportLists]·        [endif]防火墙/NAT穿越应用。 

[if !supportLists]·        [endif]私有服务器。 

[if !supportLists]·        [endif]SIP网间互联网关。 

[if !supportLists]·        [endif]SBC及安全网关。 

FreeSwitch最典型的功能是作为一个服务器，并用电话客户端软件连接到它。虽然FreeSwitch支持众多的通信协议，但其最主要的协议还是SIP，通过SIP中继发起会话协议。

使用FreeSwitch这种软交换的好处在于，你只需要一台服务器就可以随时搭建自己的外呼中心，而且FreeSwitch支持跨平台运行。能够原生运行Windows、Linux、BSD等诸多32/64位平台。

FreeSwitch内部使用线程模型来处理并发请求，每个连接都在单独的线程中进行处理，不同的线程间通过Mutex互斥访问共享资源，并通过消息和异步事件等方式进行通信。FreeSwitch本身是比较稳定的，它是比较优秀的开源软件。另一方面来讲，FreeSwitch又是比较激进的，它的开发分支里会有大量的新特性加入，因此在测试不全面的情况下，很容易出现不稳定的情况。而在用于生产环境的情况下，系统的稳定性是系统能否正常被使用的关键。之前我们在做项目的过程中，就遇到一些FreeSwitch不稳定的情况，导致外呼情况不理想。举一个例子：我们在进行测试外呼的时候，语音通话断断续续，虽然前端服务平台可以很好的接受到数据的传输，但是，真正在与人工进行沟通的时候，会出现各种各样的沟通障碍，为了解决这一个问题，我们花费了几个月的时间，去研究FreeSwitch的结构特性。终于把这个问题解决掉。我们的项目才得以继续推动，最终得以真正落地部署实施。

也有人可能有疑问：”FreeSwitch软交换虽然重要，但是既然是智能语音交互系统人工智能不重要吗？”，重要，当然重要！容我慢慢道来~

AI 技术

1. 通信原理

先简单解释一下正常打电话这个流程

流程：A→PSTN→B

解释：PSTN是Public

Switched Telephone Network，意思为公共交换电话网络，也就是我们的运营商的网络电话，

那我们平时如何给呼叫中心比如打电话是如何打的？：个人A打电话给呼叫中心1***6 打电话，拨通后听到录音，您好，拨打人工台，请按0键，按键之后，出现盲音，真正接通之后，客服接通了电话。

流程：A→PSTN→PBX→IVR→客服

解释：PBX也叫交换机、相当于整个呼叫中心的出入口

IVR也叫互动/交互式语音应答，语音导航，也就是相当于咨询业务请按键，这一环节，根据业务去分流到客服。

智能语音交互平台（智能机器人）落实到具体具体业务场景是如何实现的：

如：”个人A要在某一个大型酒店预订位子“，

A拨通后先听到了声音，“您好，我是机器人小岳，需要我帮您订位子是吗？

个人A说，“我不要和机器人说话，找个真人来”。

然后听到录音，“为您转接很贵的真人客服，排队中，请稍后”。

几分钟后接通，真人客服接了电话。

流程：A→PSTN→PBX→IVR（TTS→ASR→NLP→TTS）→ACD→客服

解释：在IVR部分：不再需要提示按键，而是直接问来电方需要办理什么业务，然后识别语音、理解意图后，根据用户的需求，回答后转入对应的业务队列排队。

上边是接通的流程，呼出的流程与之相反，就不在赘述了。

2. 现在市场上的AI技术的运用

目前市场上的不管是ASR、TTS、NLP都被阿里百度科大讯飞等巨头公司所占据，这些技术在国内基本已经成为定局。像ASR这类引擎市场上大部分都是用的阿里云和讯飞云的，要不就是百度云。阿里云和讯飞云的识别率高一些，可以达到97%左右、百度的差一些，识别率在80%左右，我们当初在做项目的时候选择ASR做过测试，事实证明阿里云识别率更高同时也可以识别方言。因此，我们在做项目的时候，当仁不让的选择了阿里云的

TTS我们选择的是讯飞的，选择的理由很简单，毕竟科大讯飞是人工智能领域巨头级的公司，质量当然有的保证。

3. AI 能力对接

在具体落地中，这个领域的常规参与者通常具备呼叫中心能力或者AI能力其中一种，而主要的对接点也就在于AI能力与呼叫中心设备去对接，而ASR/TTS与呼叫中心设备对接的常规协议主要是mrcp/sip。

媒体资源控制协议（Media Resource Control

Protocol, MRCP）是一种通讯协议，用于语音服务器向客户端提供各种语音服务(如语音识别和语音合成)。有两个版本的MRCP协议，版本2使用SIP作为控制协议，版本1使用RTSP。

实际对接的时候，会遇到不少技术问题，当我们ASR/TTS引擎做私有云部署，为了避免了内外网穿透时防火墙的诸多设置和语音流的时延。这在我们当时对接的时候也花费了好大一番功夫。

前端服务平台：

其中最重要的就是配置呼叫流程这一块儿了，

这一块儿很容易被忽视，但是这反而是可以出成绩的地方。一般来说一套最佳话术模板，可以以一敌万。心理学基础必须要有，一句话怎么说能让接电话的人最大概率的顺着自己的思路走，达成目的，从而形成特定细分领域机器人话术模板，得到最佳的外呼效果（接通率、通话时长、电销意愿、催收意愿）或者是接通效果（满意度）

其余的基本就是web端的东西了，具体功能点呢，即用户登录、配置呼叫流程，建立呼叫任务、统计呼叫数据、导出呼叫报表，这些功能点基本实现就可以，因为站在产品角度，产品最重要的价值就是可以呼通或者接通用户的电话，并且能够准确的识别用户的意图，并且准确的回答用户。这就是智能语音交互系统的最终目标，也一直是我们的最终目标。

外呼线路厂商：

一般如果是购买系统的话，是给提供线路的，只需交一些线路费用。如果是自己做项目的话，网上、淘宝上一大堆，费用可以谈，也给提供线路对接的接口。

结语

虽然现在市场上做智能语音交互系统的比较多，但一般只限于各个行业的电话销售，真正意义上的智能语音交互还是很少的。原因很简单，虽然原理不是很难但是真正落地实施的时候，遇到的困难非常的多，几乎是一步一个坑。好在现在已经真正的落地实施了，方方面面的效果都还是很不错的。一年多的辛苦没有白费。哈哈~

写这篇文章尝试给大家简单介绍一下智能语音交互系统，然才疏学浅，疏漏和不当之处在所难免，权当给大家抛砖引玉。

诸多细节限于主题和篇幅的要求不做详细记述，如有问题，欢迎随时交流。

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。

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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。

1、语音识别

国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。

a.一句话识别

针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。

b.一句话识别

对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。

2、语音合成

合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。

a.录音文件识别

针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。

b.语言模型自学习工具

一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。

3、语音分析

构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。

构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。

1、文字识别

将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。

a.通用卡证

包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。

b.通用文档

高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。

2、图像识别

可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。

a.票据识别

可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。

b.手写识别

支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。

3、人脸识别

提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。

4、视频能力

通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。

1、自然语言处理

阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。

a.智能短信解析

在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。

b.商品评价解析

高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。

2、语义理解

为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。

a.地址标准化

为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。

b.NLP基础服务

为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。

3、机器翻译

以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。

a.NLP自学习平台

无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

4、内容安全

帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。

1、智能客服

随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。

2、信息审核

借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。

3、智能会议

随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。

4、智慧法庭

以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。

5、智慧课堂

随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

6、智慧医疗

帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。

7、图片搜索

结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。

8、智慧媒体

结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。

1、金融AI

AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。

传统行业痛点：

√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;

√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;

阿里云AI带来的价值：

Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。

2、教育Al

随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。

传统行业痛点：

√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;

√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;

阿里云Al带来的价值：

以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

3、交通Al

A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。

传统行业痛点：

√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;

√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;

阿里云AIl带来的价值：

通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。

4、新零售AI

阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。

传统行业痛点：

√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;

√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;

阿里云AI带来的价值：

阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。

5、政务Al

以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。

传统行业痛点：

√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;

√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;

阿里云Al带来的价值：

将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。

6、司法Al

阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。

传统行业痛点：

√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;

√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;

阿里云AI带来的价值：

随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。