智能客服機器人是智能客服的一個重要分支，其核心技術是自然語言處理。自然語言處理包括語音識別、語義理解、圖像識別和分析、自動問答等，是人工智能領域的重要研究內容。那么智能客服機器人是如何實現的呢?本文將從技術和業務兩方面進行闡述，為企業提供參考。

技術實現

基于機器學習的自然語言處理：通過對大量語料數據進行學習，從而實現智能客服機器人的自然語言理解功能。機器學習技術的應用，能使系統產生的數據越多，它所擁有的知識也就越多。這是一種依靠經驗、知識和數據集不斷改進模型，并通過不斷學習來改進模型性能的方法。機器學習技術從誕生以來就被廣泛應用于各個領域，比如圖像識別、自然語言處理等。

基于知識圖譜的自然語言處理：利用已有的知識庫，通過深度學習來實現自然語言處理功能。知識圖譜是一種為理解信息和知識而創建的數據結構，它對獲取用戶、產品或服務中的關鍵信息非常重要。

業務實現

1.多輪對話：智能客服機器人在與客戶進行交流時，根據客戶的提問，將客戶的問題進行拆分，將其拆解為一系列的問題，機器人再將這些問題進行回答，其中有一些問題可能會被打斷，比如客戶詢問是否需要小票等。

2.意圖識別：通過對問題的理解，提取用戶所問的關鍵詞并進行分析，進而獲取用戶所說的意圖。

3.自動應答：用戶在與智能客服機器人交流過程中如果遇到不能理解錯誤，智能客服機器人會將其轉成人工服務。同時對于那些不能直接進行回復的用戶問題，機器人會將其發送給人工客服進行解答。

4.機器人與人工交互：客戶在咨詢時可以選擇由機器人進行交互。

應用案例

以某銀行的智能客服為例，其核心功能是通過智能客服機器人提供自助服務。

首先，通過語音識別將客戶的問題轉化為文本信息，并通過語義分析對文本進行理解，將該文本信息轉化為客戶需要的回答。然后，智能客服機器人根據客戶的回答生成應答或者推薦問題，并提供在線服務。最后，為客戶提供自動問答服務。這個過程涉及到了多輪對話、關鍵詞提取、信息檢索、上下文理解等問題。

在這個智能客服系統中，其核心功能是通過語音識別將用戶的文本轉化為回答。智能客服機器人對客戶的語音進行識別與理解，然后生成對話系統的應答或者推薦問題，從而實現客戶自助服務。

系統部署

系統部署可分為云端部署和本地部署兩種，企業可以根據自身實際情況進行選擇。

總結

智能客服機器人的實現方式可以分為兩種：一種是基于語料的，一種是基于規則的。

基于語料的方式，更適合于簡單場景，規則方式更適合于復雜場景。基于規則的智能客服機器人系統也存在一些問題，如語義理解能力欠缺、語料數量不足、對話不連貫等。

因此，企業在選擇智能客服機器人時，需要結合實際業務需求進行選擇。