傳統的呼叫中心是客服人員與用戶進行業務咨詢對接，單純的一對一服務，導向性差，客服人員工作量大，維護成本高。為了提升回答效率，降低人工成本，在后期呼叫中心中增加了題庫設置，自動解答客戶提出的預設問題，節省人工成本。但預設問題需要大量工作，無法對相似問題歸類。隨著人工智能的崛起，人工智能逐漸客服業務，語料庫庫實現問題自動更新，語義識別支持相似問題歸類，并逐漸支持語音服務，也就最終實現了智能客服。

智能客服的運行原理

首先智能客服并不能完全代替人工客服，受限于語料庫的豐富程度及語義識別的準確性。

1、語義識別

語音識別和語義識別是語音識別發展出的兩個支系。語音識別相當于人的耳朵，而語義識別則是大腦，語音識別幫助機器獲取和輸出信息，而語義識別則是對這些信息進行加工。完整語義識別的過程被稱為自然語言處理。

2、語料庫

語料庫最早是外文翻譯中的概念，后發展為技術用語，指存放語言材料的倉庫(數據庫)。語料庫中存放的是在語言的實際使用中真實出現過的語言材料。

隨著智能客服產品的發展，語料庫成為了核心功能模塊的稱謂，即在語料庫中存儲客服問題，每個問題都會有預設對應答案，當用戶問題與問題庫問題一致時，返回對應答案。

與傳統客服系統相比，智能客服最大的特點在于語料庫可以實現自我維護功能，即根據市場大數據及平臺上用戶的提問行為更新新的問題并對舊問題進行更新，并具備語義分析的能力。

智能客服系統通過設置豐富的語料庫，根據對客戶提出的問題進行語義分析，精確匹配到相應的語料庫問題，并根據對問題預設的答案，向客戶進行反饋。當客戶的問題無法匹配到語料時，則會切換為人工客服模式，由人工客戶與客戶對接。而人工客服也可以根據與客戶的對話，對語料庫中的問題進行更新。