今天給各位分享天下快富電話機(jī)器人的知識，其中也會對進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

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調(diào)研 | 李喆 洪軍

撰寫 | 洪軍

隨著NLP技術(shù)的興起以及google的bert模型開源，不少新興企業(yè)開始進(jìn)入客服機(jī)器人領(lǐng)域，市面上逐漸出現(xiàn)了一大批質(zhì)量參差不齊的客服機(jī)器人。其中大多數(shù)只能完成某個場景的驗證，在深入做復(fù)雜場景時往往無所適從，真正具有競爭力的產(chǎn)品可謂是鳳毛麟角。

眾多企業(yè)以NLP作為噱頭大肆宣傳，但其中真正能經(jīng)得起考驗的產(chǎn)品卻少之又少。

主要原因在于，單純地利用NLP技術(shù)只適合于回答一些規(guī)范性的問題，例如實體屬性、關(guān)系的問答，并不能夠完全解決客服機(jī)器人的全部實際問題。

實際上，rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP技術(shù)在客服機(jī)器人實際應(yīng)用過程中擁有各自的優(yōu)勢。

rule base適用于一些常見問題的場景，通過關(guān)鍵詞匹配、快速搜索，能夠快速、準(zhǔn)確的進(jìn)行問答；深度學(xué)習(xí)適用于一些泛化類的意圖問題，他能夠基于上下文語義理解，更好的服務(wù)客戶；而知識圖譜適用于一些規(guī)整的問題，例如實體屬性的問答。

因此，想要做好一款智能高效的客服機(jī)器人，只有以海量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在實踐中運(yùn)用不同技術(shù)對產(chǎn)品進(jìn)行不斷打磨，才能帶來媲美人工的舒心服務(wù)。

云問 科技 基于rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP等技術(shù)針對具體問答場景提供不同的技術(shù)，大幅提高了客服機(jī)器人的智能化水平。

云問 科技 是一家客服機(jī)器人供應(yīng)商，并在客服機(jī)器人基礎(chǔ)上提供質(zhì)檢、培訓(xùn)等增值服務(wù)，幫助企業(yè)在服務(wù)和管理上更加高效智能。

與同行業(yè)其他公司相比，云問 科技 最大的特點在于技術(shù)融合性與龐大知識庫。云問 科技 綜合rule-base、NLP、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建了客服機(jī)器人底層平臺，并構(gòu)建了一個擁有50多個細(xì)分行業(yè)的知識圖譜與常見問題問答的知識庫，將不同知識庫內(nèi)容搭載在底層平臺上為金融、電商、政務(wù)等行業(yè)提供相應(yīng)的客服機(jī)器人。

在服務(wù)的場景上，云問 科技 提供的客服機(jī)器人以接待、咨詢等呼入場景為主，包括售前與售后環(huán)節(jié)，主要以文本形式進(jìn)行交互問答，且可以進(jìn)行業(yè)務(wù)咨詢?nèi)采w，以及多群體訪問。

除客服機(jī)器人之外，云問 科技 還提供企業(yè)內(nèi)部人事、IT、財務(wù)等自動咨詢和系統(tǒng)服務(wù)問答調(diào)用的智能服務(wù)平臺以及實體機(jī)器人等增值服務(wù)。

目前，云問 科技 客服機(jī)器人以本地化部署方式收費(fèi)，第一年運(yùn)維免費(fèi)提供，之后每年會收取20%的維護(hù)費(fèi)用。企業(yè)內(nèi)部智能服務(wù)系統(tǒng)以SaaS訂閱方式收費(fèi)，訂閱費(fèi)用根據(jù)API調(diào)用量決定。

客戶方面，云問 科技 以金融、政府、IT行業(yè)的中大型客戶為主，典型客戶有國泰人壽、華夏保險、海南省人民政府、騰訊等。

云問 科技 在2013年成立之初，就采用rule

base技術(shù)上線了第一款文本客服機(jī)器人。

但單純的使用rule base技術(shù)應(yīng)用場景有限，只在一些頻繁性的問題問答較為適用。于是，在2015年，云問 科技 引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并上線了第一款在線客服系統(tǒng)，可以同時滿足多人的在線自動問答，并增加了問答內(nèi)容范圍。

隨著客戶對客服機(jī)器人準(zhǔn)確率的要求越來越高。2017年7月，融合了NLP技術(shù)的云問客服機(jī)器人上線，在一些規(guī)范性的實體屬性、關(guān)系的問答情形精確度大幅提高。

現(xiàn)如今，云問 科技 在針對客戶的需求時，已將三種技術(shù)融合的游刃有余。由于不同企業(yè)的FAQ庫與知識圖譜略有不同，如何在較短的時間內(nèi)提供高效智能的產(chǎn)品變得尤為重要。而云問 科技 恰好精于此道。云問 科技 經(jīng)過6年的專心打磨，已經(jīng)熟知在哪些問答問題上應(yīng)該使用哪種技術(shù)、哪種模型，技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品能力居行業(yè)領(lǐng)先水平。

在產(chǎn)品實際部署時，由于需要了解客戶的需求，構(gòu)建企業(yè)的知識圖譜，因此，部署時間通常為3-6個月。而云問 科技 與中大型客戶從開始接觸到最終產(chǎn)品落地只需要1-3個月，其中產(chǎn)品實際落地時間往往在1個星期之內(nèi)，工程化能力同樣出眾。

目前，云問 科技 經(jīng)過長達(dá)6年的積累，已經(jīng)構(gòu)建了一個龐大的知識庫。該知識庫由50個細(xì)分領(lǐng)域FAQ（FrequentlyAsked

Questions）與知識圖譜組成，行業(yè)包括政務(wù)、金融、物流、電商等。

知識庫的建立，一方面為技術(shù)的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。另一方面，將不同行業(yè)的知識庫與底層客服機(jī)器人系統(tǒng)相結(jié)合，可以快速實現(xiàn)不同領(lǐng)域的產(chǎn)品落地，加快市場拓展進(jìn)程。

此外，云問 科技 目前服務(wù)的典型客戶包括國泰人壽、華夏保險、騰訊等，示范效應(yīng)顯著，良好的口碑也為云問增色不少。

以客服機(jī)器人為切入點，向企業(yè)內(nèi)部智能服務(wù)場景延伸

未來，云問 科技 將以智能高效的客服機(jī)器人作為切入點，與企業(yè)建立友好合作，并不斷深入挖掘企業(yè)其他智能服務(wù)需求，提高客戶的LTV。

若只提供單純的客服機(jī)器人，其客單價往往不高，單個的客服機(jī)器人價格在10-100萬之間，具體根據(jù)企業(yè)的產(chǎn)品需求而定。客服機(jī)器人為一次性付費(fèi)產(chǎn)品，之后每年會收取10%-20%的運(yùn)維費(fèi)用，但收入都相對較少。

因此，云問 科技 需要不斷挖掘客戶需求，提供更加豐富、智能化的產(chǎn)品。云問 科技 將會和一些大型企業(yè)，包括美的、海爾等進(jìn)行深入探討，挖掘他們的需求，方向上包括企業(yè)內(nèi)部IT場景、員工培訓(xùn)、企業(yè)知識管理等。

考慮到后續(xù)在企業(yè)需求擴(kuò)展時，多為定制化產(chǎn)品情形，云問 科技 把軟件做了很好的分層，通過構(gòu)建通用底層平臺，從而能夠快速為不同企業(yè)提供不同產(chǎn)品。

愛分析從技術(shù)、場景理解、客群、獲客等四個維度對云問 科技 進(jìn)行評價。

技術(shù)： 2013年開始做客服機(jī)器人，綜合了FAQ、深度學(xué)習(xí)、NLP三種技術(shù)為客戶提供最高效的客服系統(tǒng)，經(jīng)驗豐富，技術(shù)較強(qiáng)。在針對不同客戶的FAQ與知識圖譜時，知道采用何種技術(shù)和模型解決特定場景下的問題，使得提供的客服機(jī)器人精度更高。

場景理解： 公司所在客服機(jī)器人領(lǐng)域，產(chǎn)品需求旺盛，市場規(guī)模為千億級。想要做好一款智能高效的產(chǎn)品較難，技術(shù)與數(shù)據(jù)將會是核心競爭點。公司經(jīng)過6年的積累，形成了50個細(xì)分行業(yè)的知識庫，不僅能為模型優(yōu)化提供數(shù)據(jù)，還能加速產(chǎn)品落地，擴(kuò)大市場占有率。

客群： 以中大型客戶為主，行業(yè)覆蓋金融、電商、政府等，典型客戶包括國泰人壽、華夏保險、海爾、美的、騰訊等，示范效應(yīng)顯著。中大型客戶比小型客戶對客服系統(tǒng)的需求強(qiáng)烈，客戶粘性強(qiáng)，付費(fèi)能力強(qiáng)，可深入挖掘空間大。

獲客： 以直銷為主，銷售人員為50人。公司成立6年，中大型客戶300家，SaaS型訂閱客戶數(shù)量數(shù)百家，客戶數(shù)量較少，獲客能力有待加強(qiáng)。

近日，愛分析專訪云問 科技 創(chuàng)始人兼CEO王清琛，就客服機(jī)器人發(fā)展趨勢與云問 科技 業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行了深入交流，現(xiàn)摘取部分內(nèi)容如下。

愛分析：在場景選擇上，為什么云問 科技 選擇接待機(jī)器人而不是外呼機(jī)器人？

王清琛： 主要是因為不同公司的 歷史 發(fā)展和技術(shù)側(cè)重點不同，例如，如果一家公司以前是做語音的，就很容易從呼叫機(jī)器人切入，但我們之前是做文本識別的，就容易從文本切入。

外呼場景相對來說比較容易，因為他們都是有目的、有話術(shù)、相對封閉的場景。但是呼入場景很難做深。呼入機(jī)器人需要有強(qiáng)大的知識庫做為支撐，當(dāng)一個電話呼入進(jìn)來，對話不可控，用實體、邊的屬性很難實現(xiàn)全部的對話功能。所以做呼入機(jī)器人不僅就需要NLP技術(shù)、以及強(qiáng)大的知識庫，還需要其他能力，這樣才能把整個問答過程支撐起來。

愛分析：在實際落地時，客戶完全會用客服機(jī)器人服務(wù)，還是一些簡單的場景讓客服機(jī)器人去做？

王清琛： 這些情況都有。主要是市場對客服機(jī)器人的認(rèn)知度在不斷變化。現(xiàn)在的發(fā)展趨勢由原先的以人工客服解決為主轉(zhuǎn)化為以智能客服為主。

例如，以前，客戶會在人工客服下班的時候使用機(jī)器人服務(wù)。后來，逐漸在人手不夠情況下使用機(jī)器人。現(xiàn)在大多是先使用機(jī)器人進(jìn)行服務(wù)，在無法進(jìn)行回答時再使用人工。未來預(yù)計會慢慢的只在有客戶投訴的時候再使用人工客服。

愛分析：云問 科技 是只做客服機(jī)器人本身，不做在線客服系統(tǒng)和呼叫中心嗎？

王清琛： 對。我們一直都是只做智能這一塊，包括語義分析、語義理解。

愛分析：云問 科技 一直不做偏人工客服系統(tǒng)的原因是什么？

王清琛： 云問從一開始覺得，智能是未來的方向，我們會投入更多的精力在這方面。而在人工客服系統(tǒng)方面，無論從運(yùn)營、渠道角度，都有很多廠商在做，我們也就沒有過多涉足。

愛分析：現(xiàn)在最終判斷客服系統(tǒng)與場景結(jié)合程度好壞的指標(biāo)有哪些？

王清琛： 指標(biāo)有很多，大型客戶在招標(biāo)問答系統(tǒng)時都有一套評價體系，主要包括多輪對話的輪次、語義的識別、模糊匹配、知識的理解、語義的泛化。

愛分析：現(xiàn)在一套中大型的客戶，部署周期需要多長時間？

王清琛： 大概需要1-3個月，主要時間花費(fèi)在與客戶溝通交流，了解客戶的需求，構(gòu)建他們的知識圖譜。我們會基于我們的方法論構(gòu)建一些通用的知識圖普，然后會為企業(yè)構(gòu)建一些深度的企業(yè)知識圖普。

愛分析：云問 科技 認(rèn)為rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP技術(shù)廠商都可能會轉(zhuǎn)向客服機(jī)器人領(lǐng)域嗎?

王清琛： 任何一條路的可能性都有。在我們看來，不管是分詞技術(shù)、還是用自然語言處理的技術(shù)做一些特定語的提取，都會解決某一個環(huán)節(jié)的產(chǎn)品，但不能解決整個問題。

客服機(jī)器人是一個技術(shù)的結(jié)合，不同的環(huán)節(jié)用不同技術(shù)效果會不一樣。我們更多的用底層技術(shù)打起，從最底層分詞的技術(shù)做起，提供整個的一套服務(wù)，我們服務(wù)對話機(jī)器人在問答效果上優(yōu)勢明顯。我們認(rèn)為主要原因是技術(shù)的融合，而不是某一項技術(shù)引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展。

例如，我們在做意圖識別，遇到過一個超過200個選項的意圖識別。當(dāng)時嘗試了很多算法，最后選擇了深度學(xué)習(xí)算法，他的算法效果比其他算法準(zhǔn)確度高十個百分點。

愛分析：在2017年之前，云問有用到知識圖譜技術(shù)嗎？還是等知識圖譜技術(shù)成熟了之后再用？

王清琛： 知識圖譜技術(shù)一直存在，高校也一直在研究。2017年開始有應(yīng)用在機(jī)器人方向的導(dǎo)向。但是，知識圖譜適合在特定場景下使用和擅長場景，并不是全部適用。知識圖譜我們很早用過，但是在技術(shù)鏈中，他只是其中的一個環(huán)節(jié)，不能替代全部。

愛分析：用NLP技術(shù)應(yīng)用在呼入場景時，會有哪些問題？

王清琛： 如果只用NLP技術(shù)解決呼入場景時，會使得效果大大削減，它可能只是在某一些場景會有好的效果。因此，需要針對用戶具體的問題使用不同的方法，知識庫會作為基石，但上面需要疊加很多的不同技術(shù)。

愛分析：機(jī)器是沒有常識的，云問 科技 這邊有什么解決方式？

王清琛： 隨著技術(shù)的進(jìn)步，未來一定會有相應(yīng)的產(chǎn)品出現(xiàn)。我們也會構(gòu)建，主要依靠知識庫的積累，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來源比如有FAQ的數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的文檔資料，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過NLP技術(shù)也可以快速的搭建針對問答的一套知識庫。未來，將會去做知識庫的自動理解和自動構(gòu)建，這也是我們一直核心研發(fā)的智能輔助型的工具。

愛分析：多輪對話會是技術(shù)難度更高的一個點嗎？

王清琛： 多輪對話的復(fù)雜度高，相對來說難度點是既能實現(xiàn)不同場景的多輪對話，又能滿足高度定制化的需求。單純的多輪對話技術(shù)難度不是很難，主要把各項NLP技術(shù)做一個綜合的融合，就能解決這些問題。所以具體環(huán)節(jié)的落地更多的是工程化的工作，只做純技術(shù)不結(jié)合業(yè)務(wù)還是不太適用。

目前我們能夠完成10-20輪之間的多輪對話。

愛分析：去年google開源bert技術(shù)，會對行業(yè)會產(chǎn)生什么影響？

王清琛： 我們其實已經(jīng)在逐步看到bert在行業(yè)內(nèi)的影響力，云問目前已經(jīng)在開展這方面的 探索 ，初見成效，相信未來bert潛力無限。

愛分析：云問 科技 未來的發(fā)展規(guī)劃是什么？

王清琛： 主要還是一點：AI變革企業(yè)服務(wù)全鏈條，包括企業(yè)的對內(nèi)服務(wù)以及對外服務(wù)各個環(huán)節(jié)。

我們將側(cè)重于深耕客服機(jī)器人在各個行業(yè)的業(yè)務(wù)場景、機(jī)器人理解的能力、以及是否能給企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。現(xiàn)在我們已經(jīng)安排業(yè)務(wù)人員對各個行業(yè)進(jìn)行深入的調(diào)研，了解各個行業(yè)的痛點。我們也將制定全鏈條全環(huán)節(jié)智能化的解決方案。

愛分析：云問 科技 下一步往企業(yè)內(nèi)部延伸，具體打算怎么做？

王清琛： 我們會和一些大型的企業(yè)，包括美的、海爾等，做一些深入的探討，方向包括企業(yè)內(nèi)部IT場景等。我們接觸的很多客戶都是大型客戶，他們的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)異構(gòu)程度、應(yīng)用場景都比較高，這個會導(dǎo)致定制化產(chǎn)品比較重，所以我們把軟件做了一個很好的分層，對于未來發(fā)展方向并沒有限制。

愛分析：在多維表格方面，云問 科技 和一些金融公司做的方向是一樣的嗎？

王清琛： 我不太評價別人是怎么做的，我們是基于知識場景出發(fā)，去做表格理解、解讀的能力。基于NLP技術(shù)，針對表格做一些深入化的理解和產(chǎn)品功能的提煉。

愛分析：云問 科技 后續(xù)會提供質(zhì)檢系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)等嗎？

王清琛： 會的，只是目前我們主要精力還不會放在這些方面。

愛分析：云問 科技 會考慮NLP應(yīng)用在其他場景嗎？

王清琛： 我們會考慮做一些行業(yè)的定制深入優(yōu)化，通用性不會那么多。今年云問已經(jīng)成立了某些行業(yè)的業(yè)務(wù)線，做這些行業(yè)的深入挖掘和深度定制。

我們下個階段可能會探討NLP在保險、公共事業(yè)服務(wù)、交通物流等場景的產(chǎn)品落地。

AI智能語音機(jī)器人哪家好？

AI語音機(jī)器人品牌有很多天下快富電話機(jī)器人，像容聯(lián)、七陌等廠商天下快富電話機(jī)器人的產(chǎn)品功能豐富、系統(tǒng)穩(wěn)定，性價比比較高，具體您可以跟天下快富電話機(jī)器人他們咨詢下。

AI智能語音機(jī)器人可以充當(dāng)一個中間媒介。可以代替人類與客戶進(jìn)行智能化的語音交流。在客戶需要與商家進(jìn)行直接交流溝通時將電話轉(zhuǎn)接，避免了因商家沒及時注意電話，而錯失客戶。

智聯(lián)是值得信賴的信息技術(shù)公司。容聯(lián)以云化和智能化的方式，為企業(yè)客戶提供全面的通訊服務(wù)。包括PaaS通訊能力（語音、短信等）、CC（云客服與云聯(lián)絡(luò)中心）、UC（IM即時通訊云、融合通訊、視頻與會議）、行業(yè)新通訊解決方案和“通訊+AI”服務(wù)，助力企業(yè)提高溝通體驗和經(jīng)營效率，驅(qū)動中國企業(yè)通訊產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化、云計算化、能力化、融合化和智能化。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，新型渠道的服務(wù)能力也有進(jìn)一步的提升。基于人工智能的智能客服幫助各類企業(yè)解決了以往需要人工參與才能完成的部分服務(wù)工作，進(jìn)一步解放了企業(yè)的人力成本，是目前新型客服方式的典型代表。

目前智能客服的應(yīng)用方式有三種：在線智能客服、熱線端智能客服、實體客服機(jī)器人。熱線端智能客服、實體客服機(jī)器人兩種方式比在線智能客服多了語音處理的一步，雖然目前語音識別技術(shù)發(fā)展相對成熟，但各類方言和口音問題還是會給語音內(nèi)容識別的準(zhǔn)確率帶來一定影響，而在線智能客服多數(shù)直接文字輸入，目前應(yīng)用相對廣泛，因此以下探討的內(nèi)容主要以文字輸入的智能客服方式為基礎(chǔ)。

雖然智能客服應(yīng)用比較火熱，很多大型企業(yè)也已經(jīng)搭建或正在嘗試搭建智能客服應(yīng)用體系，但通過一些企業(yè)用戶的反饋，我們也發(fā)現(xiàn)目前仍存在一些問題。

1、 對客戶需求理解的準(zhǔn)確度。

目前企業(yè)所用的智能客服系統(tǒng)普遍用于業(yè)務(wù)解答，系統(tǒng)的開發(fā)模式主要基于企業(yè)的知識庫，采用關(guān)鍵字匹配來推薦答案，這種方式雖然直接，但其實沒有很好地考慮到客戶的提問習(xí)慣。對于普通客戶而言，發(fā)問一般以相對口語化的方式進(jìn)行，而系統(tǒng)則一般以結(jié)構(gòu)化的語言去讀取，在客戶自然語言和計算機(jī)結(jié)構(gòu)化語言之間必然需要一定的機(jī)制去做好翻譯工作，例如客戶的口語化提問方式、上下文智能關(guān)聯(lián)等，但目前大多數(shù)智能客服處理這類問題的能力并不強(qiáng)，客戶提問的內(nèi)容一旦比較復(fù)雜或表達(dá)不完整，系統(tǒng)就無法完整、正確識別客戶問題，導(dǎo)致目前一些智能客服應(yīng)用在實際使用過程中推薦答案的準(zhǔn)確率并不高，從而影響客戶的使用體驗。客戶采用在線問答的模式無非是希望盡可能簡便地獲取自身關(guān)注的業(yè)務(wù)內(nèi)容，如果多次都得不到需求滿足，久而久之就會放棄這種服務(wù)模式，那么企業(yè)實現(xiàn)服務(wù)分流的初衷也會達(dá)不到預(yù)想的目標(biāo)。

2、 單一服務(wù)模式

人工服務(wù)的最大優(yōu)點就是靈活和具備思考能力，不僅能解決客戶的基本需求，還能推動挖掘客戶的潛在需求，結(jié)合客戶的變化來改變服務(wù)策略，在良好的互動中完成更多的工作任務(wù)。而據(jù)我們了解，當(dāng)前的智能客服應(yīng)用都只關(guān)注解決客戶的提問需求，幾乎沒有考慮到如何主動去了解、分析和發(fā)掘客戶的潛在需求。實際上在對話過程中，從客戶文字信息可以反映出客戶的某些情緒表現(xiàn)、產(chǎn)品需求甚至是對服務(wù)的評價態(tài)度，但現(xiàn)有的智能客服應(yīng)用大多數(shù)都沒有去關(guān)注客戶提問的內(nèi)容以外的其他信息，沒有真正做到智能地收集客戶信息并做出合適的判斷和推薦。

3、 系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)和進(jìn)步的缺乏

系統(tǒng)自學(xué)習(xí)包括業(yè)務(wù)上的學(xué)習(xí)和技術(shù)上的學(xué)習(xí)。在業(yè)務(wù)的自學(xué)習(xí)方面，隨著業(yè)務(wù)和客戶需求的變化，客戶關(guān)注的內(nèi)容也會更新變化。前面提到當(dāng)前的智能客服系統(tǒng)基本以企業(yè)知識庫為基礎(chǔ)來開發(fā)，這可能會存在兩個問題，一是企業(yè)知識的補(bǔ)充或更新一般都是在新政策新業(yè)務(wù)需求非常明確的情況下才會做進(jìn)一步梳理和更新，管理流程比較復(fù)雜，操作周期較長；另外一個就是客戶的問題有可能會超過知識庫回答的范圍，此時系統(tǒng)就無法給出準(zhǔn)確的答案。由于客戶對于新業(yè)務(wù)的感知卻往往要比企業(yè)內(nèi)部的管理流程走得更快，了解的期望也會更加迫切，如果當(dāng)客戶已經(jīng)在廣泛關(guān)注新產(chǎn)品新業(yè)務(wù)的問題時企業(yè)無法及時獲得信息和更新，可能會導(dǎo)致一些營銷機(jī)會的流失，這時如果智能客服系統(tǒng)能及時捕捉新的業(yè)務(wù)關(guān)注點、及時提醒管理人員及時更新業(yè)務(wù)知識或給予一定的業(yè)務(wù)引導(dǎo)，將能夠更好地提高用戶的服務(wù)體驗。技術(shù)上的學(xué)習(xí)主要跟系統(tǒng)的推薦算法相關(guān)，作為智能客服系統(tǒng)的核心算法，目前大多數(shù)智能客服系統(tǒng)在算法的優(yōu)化更新方面的速度非常緩慢，有些甚至幾乎就不更新，根本沒有考慮到隨著需求變化去進(jìn)行實現(xiàn)系統(tǒng)自身算法參數(shù)上的調(diào)整以便及時優(yōu)化自身推薦機(jī)制、提高推薦準(zhǔn)確率。

上述問題是我們目前對于智能客服應(yīng)用發(fā)展的一些看法，綜合國內(nèi)目前技術(shù)的發(fā)展趨勢以及我們的研究和經(jīng)驗，建議可以考慮從以下幾個方面來推動智能客服應(yīng)用的優(yōu)化建設(shè)，更好地落實智能客服在企業(yè)的應(yīng)用價值。

1、 在技術(shù)層面，完善系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用，讓系統(tǒng)更智能

建立智能客服系統(tǒng)不單單只是IT建設(shè)的問題，如果還停留在用傳統(tǒng)IT的思維模式去做機(jī)械化的分詞、關(guān)鍵字搜索、匹配，這樣的方式遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上智能。IT只是實現(xiàn)系統(tǒng)的一種手段，真正的智能客服是集合人工智能學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)等多門學(xué)科的綜合應(yīng)用，而所謂的智能應(yīng)該是能讓機(jī)器主動去認(rèn)知和學(xué)習(xí)，不斷強(qiáng)化行為模式，提高思考能力，從而更加靈活地完成各項工作任務(wù)。從這個層面上來說，企業(yè)如果要投入做智能客服，還是要把更多的精力放在人工智能相關(guān)的各種數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法研究上，這才是體現(xiàn)智能的核心技術(shù)。如何去做，可以從以下兩個方面考慮。

（1） 讓系統(tǒng)聽懂人話是智能客服的基礎(chǔ)。

要做到讓客戶感覺與智能客服的對話跟人工客服沒有差異并不容易，這取決于系統(tǒng)是否能夠適應(yīng)客戶提問方式的隨意性。智能服務(wù)的基礎(chǔ)核心技術(shù)是自然語言處理，它通過對自然語言進(jìn)行分詞、分析、抽取、檢索、變換、翻譯等工作而讓計算機(jī)快速理解自然語言表達(dá)的意圖并準(zhǔn)確地反饋用戶所需信息，因此如果要提高的系統(tǒng)的理解能力，還是要更加充分地利用自然語言處理技術(shù)中如語義分析、情感分析、上下文關(guān)聯(lián)等技術(shù)而不單只是切詞匹配，這樣在應(yīng)對客戶多樣化的提問時才能更加準(zhǔn)確地判斷客戶需求并提供最佳答案。

（2） 實現(xiàn)系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)是智能客服的發(fā)展趨勢

機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)目前已經(jīng)不是實驗室理論，不少領(lǐng)域都有一些應(yīng)用的探索和研究，難度只在于如何跟實際的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來并可以投入實際生產(chǎn)使用。企業(yè)在建設(shè)智能客服的過程中可以多投入精力和技術(shù)資源在這方面的研究，讓系統(tǒng)實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，才能真正體現(xiàn)智能客服的意義。

2、在業(yè)務(wù)層面上，要提高與業(yè)務(wù)的結(jié)合度

這體現(xiàn)在三個方面，一個是能基于業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)特點等來調(diào)整系統(tǒng)的計算流程和算法，讓系統(tǒng)更加契合不同企業(yè)的特點，提高推薦精準(zhǔn)度。

第二個是業(yè)務(wù)知識的積累。業(yè)務(wù)知識包括知識庫和行業(yè)的專業(yè)詞典，知識庫是智能客服的服務(wù)基礎(chǔ)，專業(yè)詞典則是影響智能客戶認(rèn)知的因素之一。由于不同企業(yè)知識庫的管理流程并不相同，更新完善的周期也不一樣，所以在這方面主要還是考慮如何結(jié)合上述提到的自學(xué)習(xí)機(jī)制來及時獲取新業(yè)務(wù)關(guān)注點，提醒企業(yè)管理人員更新知識庫信息。而在專業(yè)詞典方面因為是系統(tǒng)識別業(yè)務(wù)知識點的關(guān)鍵因素，因此同樣需要及時更新維護(hù)，這不僅要靠系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)提醒，同時也要依賴人工維護(hù)。傳統(tǒng)的智能客服系統(tǒng)對于詞典的管理都是“黑盒管理”模式，一般都是企業(yè)提出需求，系統(tǒng)的開發(fā)廠商去維護(hù)更新，這樣的流程比較繁瑣，如果可以直接提供可視化的詞典管理界面，由企業(yè)用戶自己去維護(hù)，知識的更新效率會更高。

最后一個就是要更多地去融合企業(yè)的業(yè)務(wù)分析成果，提高智能客服系統(tǒng)的綜合業(yè)務(wù)能力。實際上對數(shù)據(jù)的重視和應(yīng)用已經(jīng)成為不同領(lǐng)域和行業(yè)的默契，很多企業(yè)都已經(jīng)開始了結(jié)合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)挖掘分析工作，類似建立精準(zhǔn)營銷識別、客戶服務(wù)滿意度預(yù)測、客戶投訴傾向判斷等應(yīng)用模型。這些模型成果目前在客服方面應(yīng)用較多的模式就是推薦給熱線客服，作為提醒客服的信息。同樣的，這種方式放在智能客服的應(yīng)用上也同樣適用，例如可以利用企業(yè)的客戶畫像體系在服務(wù)過程中結(jié)合不同客戶標(biāo)簽采取不同服務(wù)模式；或者結(jié)合產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷模型嵌入到智能客服系統(tǒng)，在交互過程中及時捕捉客戶意向、把握營銷機(jī)會。當(dāng)然，這種模式的真正開展并非十分容易，畢竟不是簡單地直接應(yīng)用現(xiàn)有分析成果，而是要融合當(dāng)前的對話內(nèi)容去提供實時分析，如果企業(yè)本身或服務(wù)的廠商在數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的積累不是特別深的話，也很難取得比較好的效果。

智能客服不會是一時興起會快速幻滅的應(yīng)用方向，人工成本的不斷高漲以及對服務(wù)效率和質(zhì)量要求的提高只會推動這種服務(wù)模式更加智能化和多功能化，隨著語音識別、圖像識別、機(jī)器人應(yīng)用等上下端技術(shù)的日趨成熟，相信智能客服會在服務(wù)領(lǐng)域真正地大放異彩。

小笨智能客服

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