循环智能的AI技术主要聚焦于自然语言处理（NLP）、语音识别、推荐系统等核心领域，结合原创算法和深度学习技术，形成了一套完整的AI应用体系。以下是具体技术构成及应用场景的梳理：

一、核心AI技术

1. 自然语言处理（NLP）

• 利用深度学习模型（如XLNet）实现文本理解、情感分析、意图识别等任务，可处理对话数据中的复杂语境。

• 应用场景：智能客服、销售策略生成、智能质检等。

2. 语音识别与语音合成

• 通过声纹识别、语音指令解析等技术，实现语音交互的精准识别与合成，提升交互体验。

• 应用场景：智能语音助手、客服机器人等。

3. 推荐系统

• 基于用户行为数据，通过协同过滤、深度学习算法实现个性化推荐，提升用户转化率。

• 应用场景：电商推荐、广告投放、内容分发等。

二、特色技术

• 零样本AI建模 ：通过少量数据即可完成模型训练，降低AI建模成本，例如“盘古”NLP平台。

• 对话数据挖掘 ：从交互记录中提取潜在价值，分析销售漏斗、客户偏好等关键信息。

三、应用案例

1. 销售领域

• 基于对话数据的AI销售中台，帮助新东方在线等企业从客户对话中预测成单概率、分析销售效率。

• 线索评分系统为销售团队提供实时反馈，优化销售策略。

2. 客服与沟通优化

• 智能质检系统自动评估客服响应质量，提供改进建议。

• 语音识别技术实现多轮对话管理，提升客服效率。

四、技术优势

• 原创算法 ：XLNet等算法在NLP任务中表现突出，刷新了多项国际标准。

• 行业聚焦 ：技术落地以销售、客服为核心场景，结合行业需求持续优化。

通过以上技术组合，循环智能在提升企业运营效率、优化客户体验方面取得显著成效。