“小朋友，你是否有很多問號？”別擔心，讓智能客服來回答你，7x24小時在線為你答疑解惑，妥妥的真愛。
無論是清晨還是傍晚，只要你撥過去，對面總能傳出甜美的服務音。無論充值繳費、預約訂購、咨詢答疑……智能客服能解決的問題不僅多，速度也是相當快了。
可你知道嗎，這讓人“安全感”滿滿的智能客服背后大有乾坤。關于智能客服究竟“智”在哪，我們將開展智能客服小講堂系列，一起來為大家解密智能客服背后的神秘力量。
智能客服小講堂的第一講，要分享的是智能客服是如何做到”全能全知”的。
傳統(tǒng)客服的FAQ困局
要想了解智能客服為何智能，先要了解傳統(tǒng)客服為何不智能。
傳統(tǒng)情況下，客服系統(tǒng)以FAQ技術為基礎，即當用戶提出問題時，系統(tǒng)會在知識庫中找到最合適的答案來應答，而問題和對應的答案都是人工事先在知識庫中錄入的。比如，當用戶向運營商發(fā)送“手機里還有多少錢”時，系統(tǒng)會自動回復“您可以發(fā)送‘CXYE’至10xx6”等字樣，用戶按照提示操作即可查詢當前話費，可以顯著地降低人工客服的數(shù)量與成本。
但用戶的問題不總是這么簡單。例如：
“哪些理財產品的收益率大于6%？”
“投資周期60天的理財產品收益率最高的是多少？”
由于運營和技術人員無法將所有可能的問題和答案一一枚舉，上述問題很難用傳統(tǒng)的FAQ技術處理。此外，在FAQ技術中進行大量一問一答的知識錄入，且這些問題間缺乏相關性時，會帶來較高的運營和知識管理成本，也就違背了引入客服的初衷。
實際上，從知識管理、知識建模、知識構建和知識應用的整個鏈條來看，企業(yè)都面臨諸多困難：
多源異構數(shù)據(jù)：企業(yè)的知識體系中多存在難以融合的多源數(shù)據(jù)，不僅包含企業(yè)內部數(shù)據(jù)，還包括網絡相關數(shù)據(jù)，政策相關數(shù)據(jù)，業(yè)務形成數(shù)據(jù)等。且數(shù)據(jù)結構多樣，不僅有已存在的結構化知識，還面臨結構化、非結構化知識等多維度數(shù)據(jù)整合。以傳統(tǒng)方式整合，不僅流程復雜更新迭代慢，還需要大量人工和程序配合，泛用性差。
數(shù)據(jù)單一且關系疏離：企業(yè)通常要面對不同業(yè)務及使用場景，如FAQ問答，新聞、公告、報告、培訓、說明、刊物等，來編寫不同知識內容。這些知識形態(tài)各異且關系疏離，難以直接使用傳統(tǒng)型知識庫。企業(yè)需要針對不同知識內容，投入大量人力收集再加工方可使用。
例如“貓是陸生的有毛的哺乳動物”的文本內容要錄入為FAQ需要人工梳理為：
Q：貓是什么動物？
A：貓是哺乳動物。
Q：貓生活區(qū)域？
A：陸地。
Q：貓是什么科動物？
A：貓是脊椎動物。
Q：貓有皮嗎？
A：貓有皮毛。
展現(xiàn)形式一成不變：企業(yè)知識的展示通常以純文本為主，展示形式單一，知識間關聯(lián)性差。用戶需要花費很多時間才能從樹結構的眾多問題中找到自己想要的答案。
總而言之，當前企業(yè)知識結構不成體系，信息密度較低，難以深度消費，無法支持智能化的應用趨勢，且維護成本極高。這些問題不僅導致客服的運營難度與成本上升，也影響了消費者的用戶體驗。
知識圖譜就是力量
為解決上述傳統(tǒng)客服的知識困局，這里要引入“知識圖譜（KnowledgeGraph）”的概念。知識圖譜是一種語義網絡，包括現(xiàn)實世界中實體、屬性及屬性值之間的關系。
舉個例子，當面對文本內容”有個叫Bob的人，是Alice的朋友，他出生于1990年7月14日。Bob對達芬奇所畫的蒙娜麗莎畫作很感興趣，這個畫像畫的是來自華盛頓的Joconde的夫人”時，就可以用知識圖譜來表現(xiàn)語義之間的關聯(lián)。
以Bob為例：
“Bob”即為定義中提到的”實體”，
“人”即為實體的”屬性”，
“出生于1990年7月14日”為他的”屬性值”
由此可知，知識圖譜是以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其之間的關系，能將互聯(lián)網的信息表達成更接近人類認知世界的形式，擁有更好地組織、管理和理解互聯(lián)網海量信息的能力。因此，要對企業(yè)客服的海量知識進行有機地組織、管理和應用，就需要借助知識圖譜技術的力量。
知識圖譜提供了從“關系”的角度去分析和解決問題的能力，已經成為知識驅動的智能應用的基礎設施，在各行業(yè)上施展手腳，發(fā)揮重要作用。
知識圖譜為互聯(lián)網語義搜索帶來活力，以百度知識圖譜為例，其作為世界最大的中文知識圖譜庫，覆蓋十億級實體，千億級事實，涉及類目40多個。覆蓋人物、影視、音樂、文學、商品、餐飲、旅游、出行、金融、教育、房產、醫(yī)療等多垂類，行業(yè)知識圖譜也已有豐富的積累及應用。用戶使用百度搜索時，可做到即搜即用，日滿足過億次檢索請求。
（知識圖譜應用于百度搜索）
知識圖譜讓客服更智能
在智能客服領域，知識圖譜技術提供了傳統(tǒng)客服所不具備的知識管理和智能問答能力。百度智能客服知識圖譜解決方案，能幫助企業(yè)用戶實現(xiàn)知識的智能管理和客服的智能化升級。從協(xié)助企業(yè)用戶進行知識體系建設，到打通業(yè)務系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)孤島，提供全流程的支持，讓AI時代的客服系統(tǒng)更加智能。
（百度智能客服知識圖譜的解決方案）
還記得這個問題“哪些理財產品的收益率大于6%”嗎，百度智能云的智能客服系統(tǒng)會把它進行業(yè)務抽象，從而快速得出答案。
當前百度智能客服的問答可以支持基礎問法、最值比較和差值計算三種問法。當再遇到“龍卡普卡比龍卡金卡年費便宜多少”這類問題時，無需勞神，客服系統(tǒng)通過“差值計算”也能高效地直接給出答案：“便宜80元/年”。
值得一提的是，智能客服系統(tǒng)并不是一成不變的，而是會隨著企業(yè)用戶的使用越來越智能。百度智能云在系統(tǒng)的整個生命周期中為運營人員提供了豐富的工具集，確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)形成閉環(huán)，讓系統(tǒng)處于持續(xù)優(yōu)化中。
智能客服的知識圖譜應用，能極大幫助企業(yè)積累沉淀客服知識和信息資源，以有效的結構化形式存儲，滿足深度消費。同時，知識圖譜技術的助力能幫助客服系統(tǒng)更準確地理解客戶問題的內容和意圖，實現(xiàn)基于知識圖譜的多輪意圖澄清、人工坐席知識提示，針對非FAQ的智能問答，可滿足多種推理計算復雜問題，更高效提供客戶服務，提升客服工作效率。
在面對傳統(tǒng)客服的困局時，百度智能云依托領先的知識圖譜技術，給出了高效的智能客服解決方案，讓7×24小時在崗的智能客服靈活應付各個難題，助力企業(yè)客服的智能化升級，帶來令人驚嘆的變革。
