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

本文目錄一覽：

調研 | 李喆 洪軍

撰寫 | 洪軍

隨著NLP技術的興起以及google的bert模型開源，不少新興企業開始進入客服機器人領域，市面上逐漸出現了一大批質量參差不齊的客服機器人。其中大多數只能完成某個場景的驗證，在深入做復雜場景時往往無所適從，真正具有競爭力的產品可謂是鳳毛麟角。

眾多企業以NLP作為噱頭大肆宣傳，但其中真正能經得起考驗的產品卻少之又少。

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

實際上，rule base、深度學習、NLP技術在客服機器人實際應用過程中擁有各自的優勢。

rule base適用于一些常見問題的場景，通過關鍵詞匹配、快速搜索，能夠快速、準確的進行問答；深度學習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，更好的服務客戶；而知識圖譜適用于一些規整的問題，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器人，只有以海量的數據為基礎，在實踐中運用不同技術對產品進行不斷打磨，才能帶來媲美人工的舒心服務。

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

云問 科技 是一家客服機器人供應商，并在客服機器人基礎上提供質檢、培訓等增值服務，幫助企業在服務和管理上更加高效智能。

與同行業其他公司相比，云問 科技 最大的特點在于技術融合性與龐大知識庫。云問 科技 綜合rule-base、NLP、深度學習等技術搭建了客服機器人底層平臺，并構建了一個擁有50多個細分行業的知識圖譜與常見問題問答的知識庫，將不同知識庫內容搭載在底層平臺上為金融、電商、政務等行業提供相應的客服機器人。

在服務的場景上，云問 科技 提供的客服機器人以接待、咨詢等呼入場景為主，包括售前與售后環節，主要以文本形式進行交互問答，且可以進行業務咨詢全覆蓋，以及多群體訪問。

除客服機器人之外，云問 科技 還提供企業內部人事、IT、財務等自動咨詢和系統服務問答調用的智能服務平臺以及實體機器人等增值服務。

目前，云問 科技 客服機器人以本地化部署方式收費，第一年運維免費提供，之后每年會收取20%的維護費用。企業內部智能服務系統以SaaS訂閱方式收費，訂閱費用根據API調用量決定。

客戶方面，云問 科技 以金融、政府、IT行業的中大型客戶為主，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技術上線了第一款文本客服機器人。

但單純的使用rule base技術應用場景有限，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 引入深度學習技術，并上線了第一款在線客服系統，可以同時滿足多人的在線自動問答，并增加了問答內容范圍。

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

現如今，云問 科技 在針對客戶的需求時，已將三種技術融合的游刃有余。由于不同企業的FAQ庫與知識圖譜略有不同，如何在較短的時間內提供高效智能的產品變得尤為重要。而云問 科技 恰好精于此道。云問 科技 經過6年的專心打磨，已經熟知在哪些問答問題上應該使用哪種技術、哪種模型，技術轉化為產品能力居行業領先水平。

在產品實際部署時，由于需要了解客戶的需求，構建企業的知識圖譜，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品落地只需要1-3個月，其中產品實際落地時間往往在1個星期之內，工程化能力同樣出眾。

目前，云問 科技 經過長達6年的積累，已經構建了一個龐大的知識庫。該知識庫由50個細分領域FAQ（FrequentlyAsked

Questions）與知識圖譜組成，行業包括政務、金融、物流、電商等。

知識庫的建立，一方面為技術的優化提供數據基礎。另一方面，將不同行業的知識庫與底層客服機器人系統相結合，可以快速實現不同領域的產品落地，加快市場拓展進程。

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

以客服機器人為切入點，向企業內部智能服務場景延伸

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

若只提供單純的客服機器人，其客單價往往不高，單個的客服機器人價格在10-100萬之間，具體根據企業的產品需求而定。客服機器人為一次性付費產品，之后每年會收取10%-20%的運維費用，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、智能化的產品。云問 科技 將會和一些大型企業，包括美的、海爾等進行深入探討，挖掘他們的需求，方向上包括企業內部IT場景、員工培訓、企業知識管理等。

考慮到后續在企業需求擴展時，多為定制化產品情形，云問 科技 把軟件做了很好的分層，通過構建通用底層平臺，從而能夠快速為不同企業提供不同產品。

愛分析從技術、場景理解、客群、獲客等四個維度對云問 科技 進行評價。

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

場景理解： 公司所在客服機器人領域，產品需求旺盛，市場規模為千億級。想要做好一款智能高效的產品較難，技術與數據將會是核心競爭點。公司經過6年的積累，形成了50個細分行業的知識庫，不僅能為模型優化提供數據，還能加速產品落地，擴大市場占有率。

客群： 以中大型客戶為主，行業覆蓋金融、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，示范效應顯著。中大型客戶比小型客戶對客服系統的需求強烈，客戶粘性強，付費能力強，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型訂閱客戶數量數百家，客戶數量較少，獲客能力有待加強。

近日，愛分析專訪云問 科技 創始人兼CEO王清琛，就客服機器人發展趨勢與云問 科技 業務發展進行了深入交流，現摘取部分內容如下。

愛分析：在場景選擇上，為什么云問 科技 選擇接待機器人而不是外呼機器人？

王清琛： 主要是因為不同公司的 歷史 發展和技術側重點不同，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、相對封閉的場景。但是呼入場景很難做深。呼入機器人需要有強大的知識庫做為支撐，當一個電話呼入進來，對話不可控，用實體、邊的屬性很難實現全部的對話功能。所以做呼入機器人不僅就需要NLP技術、以及強大的知識庫，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器人服務，還是一些簡單的場景讓客服機器人去做？

王清琛： 這些情況都有。主要是市場對客服機器人的認知度在不斷變化。現在的發展趨勢由原先的以人工客服解決為主轉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器人服務。后來，逐漸在人手不夠情況下使用機器人。現在大多是先使用機器人進行服務，在無法進行回答時再使用人工。未來預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 是只做客服機器人本身，不做在線客服系統和呼叫中心嗎？

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。而在人工客服系統方面，無論從運營、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：現在最終判斷客服系統與場景結合程度好壞的指標有哪些？

王清琛： 指標有很多，大型客戶在招標問答系統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，主要時間花費在與客戶溝通交流，了解客戶的需求，構建他們的知識圖譜。我們會基于我們的方法論構建一些通用的知識圖普，然后會為企業構建一些深度的企業知識圖普。

愛分析：云問 科技 認為rule base、深度學習、NLP技術廠商都可能會轉向客服機器人領域嗎?

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、還是用自然語言處理的技術做一些特定語的提取，都會解決某一個環節的產品，但不能解決整個問題。

客服機器人是一個技術的結合，不同的環節用不同技術效果會不一樣。我們更多的用底層技術打起，從最底層分詞的技術做起，提供整個的一套服務，我們服務對話機器人在問答效果上優勢明顯。我們認為主要原因是技術的融合，而不是某一項技術引領行業的發展。

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。當時嘗試了很多算法，最后選擇了深度學習算法，他的算法效果比其他算法準確度高十個百分點。

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

王清琛： 知識圖譜技術一直存在，高校也一直在研究。2017年開始有應用在機器人方向的導向。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，但是在技術鏈中，他只是其中的一個環節，不能替代全部。

愛分析：用NLP技術應用在呼入場景時，會有哪些問題？

王清琛： 如果只用NLP技術解決呼入場景時，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。

愛分析：機器是沒有常識的，云問 科技 這邊有什么解決方式？

王清琛： 隨著技術的進步，未來一定會有相應的產品出現。我們也會構建，主要依靠知識庫的積累，現有的數據來源比如有FAQ的數據，非結構化的文檔資料，結構化的數據，通過NLP技術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建，這也是我們一直核心研發的智能輔助型的工具。

愛分析：多輪對話會是技術難度更高的一個點嗎？

王清琛： 多輪對話的復雜度高，相對來說難度點是既能實現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難度不是很難，主要把各項NLP技術做一個綜合的融合，就能解決這些問題。所以具體環節的落地更多的是工程化的工作，只做純技術不結合業務還是不太適用。

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，會對行業會產生什么影響？

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

愛分析：云問 科技 未來的發展規劃是什么？

王清琛： 主要還是一點：AI變革企業服務全鏈條，包括企業的對內服務以及對外服務各個環節。

我們將側重于深耕客服機器人在各個行業的業務場景、機器人理解的能力、以及是否能給企業創造更多的價值。現在我們已經安排業務人員對各個行業進行深入的調研，了解各個行業的痛點。我們也將制定全鏈條全環節智能化的解決方案。

愛分析：云問 科技 下一步往企業內部延伸，具體打算怎么做？

王清琛： 我們會和一些大型的企業，包括美的、海爾等，做一些深入的探討，方向包括企業內部IT場景等。我們接觸的很多客戶都是大型客戶，他們的業務數據異構程度、應用場景都比較高，這個會導致定制化產品比較重，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，去做表格理解、解讀的能力。基于NLP技術，針對表格做一些深入化的理解和產品功能的提煉。

愛分析：云問 科技 后續會提供質檢系統、銷售系統等嗎？

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應用在其他場景嗎？

王清琛： 我們會考慮做一些行業的定制深入優化，通用性不會那么多。今年云問已經成立了某些行業的業務線，做這些行業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、公共事業服務、交通物流等場景的產品落地。

AI智能語音機器人哪家好？

AI語音機器人品牌有很多天下快富電話機器人，像容聯、七陌等廠商天下快富電話機器人的產品功能豐富、系統穩定，性價比比較高，具體您可以跟天下快富電話機器人他們咨詢下。

AI智能語音機器人可以充當一個中間媒介。可以代替人類與客戶進行智能化的語音交流。在客戶需要與商家進行直接交流溝通時將電話轉接，避免了因商家沒及時注意電話，而錯失客戶。

智聯是值得信賴的信息技術公司。容聯以云化和智能化的方式，為企業客戶提供全面的通訊服務。包括PaaS通訊能力（語音、短信等）、CC（云客服與云聯絡中心）、UC（IM即時通訊云、融合通訊、視頻與會議）、行業新通訊解決方案和“通訊+AI”服務，助力企業提高溝通體驗和經營效率，驅動中國企業通訊產業實現互聯網化、云計算化、能力化、融合化和智能化。

隨著人工智能技術的發展，新型渠道的服務能力也有進一步的提升。基于人工智能的智能客服幫助各類企業解決了以往需要人工參與才能完成的部分服務工作，進一步解放了企業的人力成本，是目前新型客服方式的典型代表。

目前智能客服的應用方式有三種：在線智能客服、熱線端智能客服、實體客服機器人。熱線端智能客服、實體客服機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發展相對成熟，但各類方言和口音問題還是會給語音內容識別的準確率帶來一定影響，而在線智能客服多數直接文字輸入，目前應用相對廣泛，因此以下探討的內容主要以文字輸入的智能客服方式為基礎。

雖然智能客服應用比較火熱，很多大型企業也已經搭建或正在嘗試搭建智能客服應用體系，但通過一些企業用戶的反饋，我們也發現目前仍存在一些問題。

1、 對客戶需求理解的準確度。

目前企業所用的智能客服系統普遍用于業務解答，系統的開發模式主要基于企業的知識庫，采用關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慣。對于普通客戶而言，發問一般以相對口語化的方式進行，而系統則一般以結構化的語言去讀取，在客戶自然語言和計算機結構化語言之間必然需要一定的機制去做好翻譯工作，例如客戶的口語化提問方式、上下文智能關聯等，但目前大多數智能客服處理這類問題的能力并不強，客戶提問的內容一旦比較復雜或表達不完整，系統就無法完整、正確識別客戶問題，導致目前一些智能客服應用在實際使用過程中推薦答案的準確率并不高，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注的業務內容，如果多次都得不到需求滿足，久而久之就會放棄這種服務模式，那么企業實現服務分流的初衷也會達不到預想的目標。

2、 單一服務模式

人工服務的最大優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，結合客戶的變化來改變服務策略，在良好的互動中完成更多的工作任務。而據我們了解，當前的智能客服應用都只關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、產品需求甚至是對服務的評價態度，但現有的智能客服應用大多數都沒有去關注客戶提問的內容以外的其他信息，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、 系統自我學習和進步的缺乏

系統自學習包括業務上的學習和技術上的學習。在業務的自學習方面，隨著業務和客戶需求的變化，客戶關注的內容也會更新變化。前面提到當前的智能客服系統基本以企業知識庫為基礎來開發，這可能會存在兩個問題，一是企業知識的補充或更新一般都是在新政策新業務需求非常明確的情況下才會做進一步梳理和更新，管理流程比較復雜，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，此時系統就無法給出準確的答案。由于客戶對于新業務的感知卻往往要比企業內部的管理流程走得更快，了解的期望也會更加迫切，如果當客戶已經在廣泛關注新產品新業務的問題時企業無法及時獲得信息和更新，可能會導致一些營銷機會的流失，這時如果智能客服系統能及時捕捉新的業務關注點、及時提醒管理人員及時更新業務知識或給予一定的業務引導，將能夠更好地提高用戶的服務體驗。技術上的學習主要跟系統的推薦算法相關，作為智能客服系統的核心算法，目前大多數智能客服系統在算法的優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行實現系統自身算法參數上的調整以便及時優化自身推薦機制、提高推薦準確率。

上述問題是我們目前對于智能客服應用發展的一些看法，綜合國內目前技術的發展趨勢以及我們的研究和經驗，建議可以考慮從以下幾個方面來推動智能客服應用的優化建設，更好地落實智能客服在企業的應用價值。

1、 在技術層面，完善系統技術應用，讓系統更智能

建立智能客服系統不單單只是IT建設的問題，如果還停留在用傳統IT的思維模式去做機械化的分詞、關鍵字搜索、匹配，這樣的方式遠遠談不上智能。IT只是實現系統的一種手段，真正的智能客服是集合人工智能學、計算機科學、語言學等多門學科的綜合應用，而所謂的智能應該是能讓機器主動去認知和學習，不斷強化行為模式，提高思考能力，從而更加靈活地完成各項工作任務。從這個層面上來說，企業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的各種數據挖掘、機器學習、深度學習的算法研究上，這才是體現智能的核心技術。如何去做，可以從以下兩個方面考慮。

（1） 讓系統聽懂人話是智能客服的基礎。

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，這取決于系統是否能夠適應客戶提問方式的隨意性。智能服務的基礎核心技術是自然語言處理，它通過對自然語言進行分詞、分析、抽取、檢索、變換、翻譯等工作而讓計算機快速理解自然語言表達的意圖并準確地反饋用戶所需信息，因此如果要提高的系統的理解能力，還是要更加充分地利用自然語言處理技術中如語義分析、情感分析、上下文關聯等技術而不單只是切詞匹配，這樣在應對客戶多樣化的提問時才能更加準確地判斷客戶需求并提供最佳答案。

（2） 實現系統的自我學習是智能客服的發展趨勢

機器學習、深度學習等相關技術目前已經不是實驗室理論，不少領域都有一些應用的探索和研究，難度只在于如何跟實際的業務關聯起來并可以投入實際生產使用。企業在建設智能客服的過程中可以多投入精力和技術資源在這方面的研究，讓系統實現自我學習和優化，才能真正體現智能客服的意義。

2、在業務層面上，要提高與業務的結合度

這體現在三個方面，一個是能基于業務流程、業務特點等來調整系統的計算流程和算法，讓系統更加契合不同企業的特點，提高推薦精準度。

第二個是業務知識的積累。業務知識包括知識庫和行業的專業詞典，知識庫是智能客服的服務基礎，專業詞典則是影響智能客戶認知的因素之一。由于不同企業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合上述提到的自學習機制來及時獲取新業務關注點，提醒企業管理人員更新知識庫信息。而在專業詞典方面因為是系統識別業務知識點的關鍵因素，因此同樣需要及時更新維護，這不僅要靠系統的自學習提醒，同時也要依賴人工維護。傳統的智能客服系統對于詞典的管理都是“黑盒管理”模式，一般都是企業提出需求，系統的開發廠商去維護更新，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，由企業用戶自己去維護，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的業務分析成果，提高智能客服系統的綜合業務能力。實際上對數據的重視和應用已經成為不同領域和行業的默契，很多企業都已經開始了結合業務需求的數據挖掘分析工作，類似建立精準營銷識別、客戶服務滿意度預測、客戶投訴傾向判斷等應用模型。這些模型成果目前在客服方面應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用上也同樣適用，例如可以利用企業的客戶畫像體系在服務過程中結合不同客戶標簽采取不同服務模式；或者結合產品精準營銷模型嵌入到智能客服系統，在交互過程中及時捕捉客戶意向、把握營銷機會。當然，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用現有分析成果，而是要融合當前的對話內容去提供實時分析，如果企業本身或服務的廠商在數據挖掘分析領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用方向，人工成本的不斷高漲以及對服務效率和質量要求的提高只會推動這種服務模式更加智能化和多功能化，隨著語音識別、圖像識別、機器人應用等上下端技術的日趨成熟，相信智能客服會在服務領域真正地大放異彩。

小笨智能客服

服務類天下快富電話機器人的機器人是現代科技的一個結晶天下快富電話機器人，它是根據人們心中最理想的性伴侶而設計的。它是一種人工智能機器人裝置，能夠通過大腦引發實際的身體反應，或者讓人在大腦中有一種完全的性感覺，這種性體驗是安全的，沒有性混亂和性傳播疾病的危險。通過這種技術，人類可以得到性提高。科學家表示，即使發明這種技術的人也不會認為這種技術能夠完全代替人類的聯系或者性交，這種技術只是一個補充。這種機器人在淘寶，京東都可以買得到。

天下快富電話機器人的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于、天下快富電話機器人的信息別忘了在本站進行查找喔。