企業在運營過程中會遇到很多問題：業務人員沒有辦法通過電話直接與用戶溝通，因為很多客戶對業務都不是很了解;無法了解到客戶對公司產品的真實需求;沒有辦法準確把握客戶的真實意圖;缺乏智能機器人，無法進行自動化答復等。針對以上問題，智能客服系統應運而生。

雖然很多企業已經采用了智能客服系統，但是由于企業對于智能客服系統的理解和運用不夠深入且全面，導致在實施過程中會出現很多問題。本文將會對智能客服系統進行分析研究，希望可以給大家帶來一些啟發。

本節主要是關于智能客服系統功能需求的分析;對于不同類型的企業來說可能對不同功能的要求也有所差異;本節主要介紹一些智能客服系統的功能需求和實現方式;另外還會介紹部分相關知識供大家參考;本節內容共分為四個部分：

一、背景

隨著互聯網技術的發展，智能客服越來越多地應用在企業當中，并且得到了廣泛的應用。

企業中每天都有大量的咨詢和投訴需要處理，這就要求能夠對每個人提供高效和便捷地服務。

通過使用智能客服系統解決這些問題，不僅可以提高客服人員工作效率，還可以降低整個客服中心的成本。

根據調查發現，大約70%的企業對于智能客服系統并沒有全面、深入地了解，這也導致在實施過程中遇到很多問題。

本文共分為四個部分：第一部分主要介紹智能客服系統功能設計過程;第二部分主要介紹智能機器人功能需求;第三部分主要講解一些基本功能需求;第四部分主要介紹一些智能輔助功能。

二、功能需求分析

根據企業實際情況，本智能客服系統的主要功能如下：

通過對業務人員與客戶溝通過程中遇到的問題進行分析和總結，并將其分類為：

智能推薦客戶可能感興趣、會購買的產品或服務;

快速響應客戶所提出的服務請求和問題，并及時做出相應反饋;

智能質檢：對企業自身后臺提供的產品進行質檢，及時發現不合格的產品或服務。

通過以上功能我們可以看出智能客服系統要實現以下幾個功能，分別是：快速響應、輔助咨詢、主動推薦、智能機器人回復這幾個功能。

三、相關知識

客服機器人：由語音識別、自然語言處理等技術組成，可以實現對自然語言的理解、分析以及推理等功能。

智能助理：是指能夠理解并響應用戶的意圖和請求，在人機交互中承擔與自然語言交互相似的角色，包括語音助手、問答機器人、文本機器人等。

文本機器人：是智能助理中比較重要的一種類型，在人機交互中擔任話務員角色。

機器學習與深度學習是當前研究比較活躍的領域之一。

自然語言處理技術包括中文分詞、語義理解、句法分析和對話建模等相關技術領域，主要包括詞向量預訓練和基于詞向量的機器翻譯等。

深度學習：指通過大量數據進行訓練，讓模型學會從數據中學習。

深度學習算法可以分為兩類：基于規則/非規則深度學習算法(STNN/RNN和 LSTM)，基于神經網絡/集成學習(MLP-XNet)和無監督學習。s