1.智能优化管理：优化问题跳转流程；支持全渠道多维度知识的智能录入、校对、编辑、更新和分类。

　　2.智能统计分析：智能统计分析知识库使用数据，帮助企业了解细分知识类目的使用状况，并基于数据依据提升知识库质量。

　　3.智能搜索、智能推荐：提供多种知识搜索功能，并智能匹配、推荐关联知识文档，大幅度节约搜索时间，提升整体服务质量。

　　任何企业在经营发展过程中，都会逐渐形成并建立自身的知识库，而随着时间的积累，沉淀的内容也越来越多。

　　就企业的呼叫中心来说，这里面往往存续着海量对内或对外的知识库，包括语音机器人的机器训练等多套知识体系。若企业应用推出全新功能，就需要将功能信息同步到多个知识库，若更新或培训不及时，就会导致在线客服无法为客户提供最新的功能信息。

　　另外，若没有完善的系统架构和更智能的功能体验来实现知识的随取随用，海量的知识搜索也将是大海捞针。

　　大坝云全渠道智能客服系统中的智能知识库不仅能有效整合多个知识库，企业只需对一个系统进行知识更新和系统维护，就能智能同步到多个知识库的知识架构中，还在深度挖掘企业实际应用需求的前提下，通过大数据能力、理解与交互和深度学习等AI技术的有效结合、利用，现3.0版本中的智能知识库已实现了“三大升级”。

　　自动获取相应场景的知识问答架构，使回答后匹配至下一条主动流程；支持网页、微博、微信和QQ等全渠道多维度知识的智能录入、校对、编辑、更新和分类，更支持大部分格式文件的批量操作。

　　完善的在线文档编辑器，还能帮助企业在线创建和标记知识库文档。

　　另外，在知识库形成、积累及优化的过程中，除了通过自主设置智能知识录入外，系统也将自动利用数据挖掘能力，智能获取、积累、分类各领域大量的通用知识，为企业快速建构和提供基础知识架构。

　　而在知识积累的过程中，系统还将自动进行知识的全量质检，有效保障知识的准确性。

　　支持语音、文本、图像等多媒体知识展示，智能统计分析各个细分领域文档的访问量、搜索量、匹配量、各个问题匹配知识的覆盖量以及用户对知识库文档满意度等数据，企业可以基于数据依据来提升知识库质量。

　　比如：某一问题被多次问询，那么，企业便可基于智能统计分析的反馈数据，了解客户的真正需求，并针对需求去完善及优化知识架构中的问答。

　　基于智能算法，提供多种知识搜索功能，如语义搜索、全文搜索、高级搜索和搜索筛选等，智能匹配、推荐关联知识文档。

　　另外，智能推荐在系统进行知识的全量质检过程中，还将对知识库的知识、数据进行即时的分析挖掘和推荐，将通过多维图表方式标记并展示知识库中，需要更新或补充的部分知识及数据。

　　对于企业来说，一个好的呼叫中心或客服中心的知识库，除了要考虑是否具备完善的知识分类结构外，还需要考虑其如何与业务技能进行有效的对接。

　　而要进行有效的业务技巧对接，就得考虑整个架构底层是否具备更精准的语音识别引擎，确保即时的语音业务导航能有效对接至相应的业务技巧知识库。

　　作为更加重视知识使用场景的大坝云3.0智能知识库，基于语音编写算法和科大讯飞的商用ASR引擎，保障更精准的语音识别率，再深度切入以沟通为核心的销售场景，通过AI技术能力，针对企业业务将应用落地为智能客服、金牌销售、智能助手等产品，把呼叫中心及客户中心打造成企业的“利润中心”。