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(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

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調(diào)研 | 李喆 洪軍

撰寫 | 洪軍

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

眾多企業(yè)以NLP作為噱頭大肆宣傳，但其中真正能經(jīng)得起考驗的產(chǎn)品卻少之又少。

主要原因在于，單純地利用NLP技術(shù)只適合于回答一些規(guī)范性的問題，例如實體屬性、關(guān)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(xué)習(xí)、NLP技術(shù)在客服機器人實際應(yīng)用過程中擁有各自的優(yōu)勢。

rule base適用于一些常見問題的場景，通過關(guān)鍵詞匹配、快速搜索，能夠快速、準確的進行問答；深度學(xué)習(xí)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(wù)客戶；而知識圖譜適用于一些規(guī)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(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在實踐中運用不同技術(shù)對產(chǎn)品進行不斷打磨，才能帶來媲美人工的舒心服務(wù)。

云問 科技 基于rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP等技術(shù)針對具體問答場景提供不同的技術(shù)，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(yīng)商，并在客服機器人基礎(chǔ)上提供質(zhì)檢、培訓(xùn)等增值服務(wù)，幫助企業(yè)在服務(wù)和管理上更加高效智能。

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

在服務(wù)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(huán)節(jié)，主要以文本形式進行交互問答，且可以進行業(yè)務(wù)咨詢?nèi)采w，以及多群體訪問。

除客服機器人之外，云問 科技 還提供企業(yè)內(nèi)部人事、IT、財務(wù)等自動咨詢和系統(tǒng)服務(wù)問答調(diào)用的智能服務(wù)平臺以及實體機器人等增值服務(wù)。

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(yè)內(nèi)部智能服務(wù)系統(tǒng)以SaaS訂閱方式收費，訂閱費用根據(jù)API調(diào)用量決定。

客戶方面，云問 科技 以金融、政府、IT行業(yè)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(shù)上線了第一款文本客服機器人。

但單純的使用rule base技術(shù)應(yīng)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(xué)習(xí)技術(shù)，并上線了第一款在線客服系統(tǒng)，可以同時滿足多人的在線自動問答，并增加了問答內(nèi)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(shù)的云問客服機器人上線，在一些規(guī)范性的實體屬性、關(guān)系的問答情形精確度大幅提高。

現(xiàn)如今，云問 科技 在針對客戶的需求時，已將三種技術(shù)融合的游刃有余。由于不同企業(yè)的FAQ庫與知識圖譜略有不同，如何在較短的時間內(nèi)提供高效智能的產(chǎn)品變得尤為重要。而云問 科技 恰好精于此道。云問 科技 經(jīng)過6年的專心打磨，已經(jīng)熟知在哪些問答問題上應(yīng)該使用哪種技術(shù)、哪種模型，技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品能力居行業(yè)領(lǐng)先水平。

在產(chǎn)品實際部署時，由于需要了解客戶的需求，構(gòu)建企業(yè)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(chǎn)品落地只需要1-3個月，其中產(chǎn)品實際落地時間往往在1個星期之內(nèi)，工程化能力同樣出眾。

目前，云問 科技 經(jīng)過長達6年的積累，已經(jīng)構(gòu)建了一個龐大的知識庫。該知識庫由50個細分領(lǐng)域FAQ（FrequentlyAsked

Questions）與知識圖譜組成，行業(yè)包括政務(wù)、金融、物流、電商等。

知識庫的建立，一方面為技術(shù)的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。另一方面，將不同行業(yè)的知識庫與底層客服機器人系統(tǒng)相結(jié)合，可以快速實現(xiàn)不同領(lǐng)域的產(chǎn)品落地，加快市場拓展進程。

此外，云問 科技 目前服務(wù)的典型客戶包括國泰人壽、華夏保險、騰訊等，示范效應(yīng)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(yè)內(nèi)部智能服務(wù)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(yè)建立友好合作，并不斷深入挖掘企業(yè)其他智能服務(wù)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(jù)企業(yè)的產(chǎn)品需求而定。客服機器人為一次性付費產(chǎn)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(chǎn)品。云問 科技 將會和一些大型企業(yè)，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(yè)內(nèi)部IT場景、員工培訓(xùn)、企業(yè)知識管理等。

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

愛分析從技術(shù)、場景理解、客群、獲客等四個維度對云問 科技 進行評價。

技術(shù)： 2013年開始做客服機器人，綜合了FAQ、深度學(xué)習(xí)、NLP三種技術(shù)為客戶提供最高效的客服系統(tǒng)，經(jīng)驗豐富，技術(shù)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(shù)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(lǐng)域，產(chǎn)品需求旺盛，市場規(guī)模為千億級。想要做好一款智能高效的產(chǎn)品較難，技術(shù)與數(shù)據(jù)將會是核心競爭點。公司經(jīng)過6年的積累，形成了50個細分行業(yè)的知識庫，不僅能為模型優(yōu)化提供數(shù)據(jù)，還能加速產(chǎn)品落地，擴大市場占有率。

客群： 以中大型客戶為主，行業(yè)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(yīng)顯著。中大型客戶比小型客戶對客服系統(tǒng)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(shù)量數(shù)百家，客戶數(shù)量較少，獲客能力有待加強。

近日，愛分析專訪云問 科技 創(chuàng)始人兼CEO王清琛，就客服機器人發(fā)展趨勢與云問 科技 業(yè)務(wù)發(fā)展進行了深入交流，現(xiàn)摘取部分內(nèi)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(fā)展和技術(shù)側(cè)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(shù)、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(xiàn)全部的對話功能。所以做呼入機器人不僅就需要NLP技術(shù)、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(wù)，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(xiàn)在的發(fā)展趨勢由原先的以人工客服解決為主轉(zhuǎn)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(wù)。后來，逐漸在人手不夠情況下使用機器人。現(xiàn)在大多是先使用機器人進行服務(wù)，在無法進行回答時再使用人工。未來預(yù)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(xiàn)在最終判斷客服系統(tǒng)與場景結(jié)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(tǒng)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(xiàn)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(gòu)建他們的知識圖譜。我們會基于我們的方法論構(gòu)建一些通用的知識圖普，然后會為企業(yè)構(gòu)建一些深度的企業(yè)知識圖普。

愛分析：云問 科技 認為rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP技術(shù)廠商都可能會轉(zhuǎn)向客服機器人領(lǐng)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(shù)、還是用自然語言處理的技術(shù)做一些特定語的提取，都會解決某一個環(huán)節(jié)的產(chǎn)品，但不能解決整個問題。

客服機器人是一個技術(shù)的結(jié)合，不同的環(huán)節(jié)用不同技術(shù)效果會不一樣。我們更多的用底層技術(shù)打起，從最底層分詞的技術(shù)做起，提供整個的一套服務(wù)，我們服務(wù)對話機器人在問答效果上優(yōu)勢明顯。我們認為主要原因是技術(shù)的融合，而不是某一項技術(shù)引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)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(xué)習(xí)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(shù)嗎？還是等知識圖譜技術(shù)成熟了之后再用？

王清琛： 知識圖譜技術(shù)一直存在，高校也一直在研究。2017年開始有應(yīng)用在機器人方向的導(dǎo)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(shù)鏈中，他只是其中的一個環(huán)節(jié)，不能替代全部。

愛分析：用NLP技術(shù)應(yīng)用在呼入場景時，會有哪些問題？

王清琛： 如果只用NLP技術(shù)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(shù)。

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(shù)的進步，未來一定會有相應(yīng)的產(chǎn)品出現(xiàn)。我們也會構(gòu)建，主要依靠知識庫的積累，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來源比如有FAQ的數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的文檔資料，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過NLP技術(shù)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(gòu)建，這也是我們一直核心研發(fā)的智能輔助型的工具。

愛分析：多輪對話會是技術(shù)難度更高的一個點嗎？

王清琛： 多輪對話的復(fù)雜度高，相對來說難度點是既能實現(xiàn)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(shù)難度不是很難，主要把各項NLP技術(shù)做一個綜合的融合，就能解決這些問題。所以具體環(huán)節(jié)的落地更多的是工程化的工作，只做純技術(shù)不結(jié)合業(yè)務(wù)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(shù)，會對行業(yè)會產(chǎn)生什么影響？

王清琛： 我們其實已經(jīng)在逐步看到bert在行業(yè)內(nèi)的影響力，云問目前已經(jīng)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(fā)展規(guī)劃是什么？

王清琛： 主要還是一點：AI變革企業(yè)服務(wù)全鏈條，包括企業(yè)的對內(nèi)服務(wù)以及對外服務(wù)各個環(huán)節(jié)。

我們將側(cè)重于深耕客服機器人在各個行業(yè)的業(yè)務(wù)場景、機器人理解的能力、以及是否能給企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。現(xiàn)在我們已經(jīng)安排業(yè)務(wù)人員對各個行業(yè)進行深入的調(diào)研，了解各個行業(yè)的痛點。我們也將制定全鏈條全環(huán)節(jié)智能化的解決方案。

愛分析：云問 科技 下一步往企業(yè)內(nèi)部延伸，具體打算怎么做？

王清琛： 我們會和一些大型的企業(yè)，包括美的、海爾等，做一些深入的探討，方向包括企業(yè)內(nèi)部IT場景等。我們接觸的很多客戶都是大型客戶，他們的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)異構(gòu)程度、應(yīng)用場景都比較高，這個會導(dǎo)致定制化產(chǎn)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(fā)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(fā)，去做表格理解、解讀的能力。基于NLP技術(shù)，針對表格做一些深入化的理解和產(chǎn)品功能的提煉。

愛分析：云問 科技 后續(xù)會提供質(zhì)檢系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)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(yīng)用在其他場景嗎？

王清琛： 我們會考慮做一些行業(yè)的定制深入優(yōu)化，通用性不會那么多。今年云問已經(jīng)成立了某些行業(yè)的業(yè)務(wù)線，做這些行業(yè)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(yè)服務(wù)、交通物流等場景的產(chǎn)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(lián)、七陌等廠商天下快富電話機器人的產(chǎn)品功能豐富、系統(tǒng)穩(wěn)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(zhuǎn)接，避免了因商家沒及時注意電話，而錯失客戶。

智聯(lián)是值得信賴的信息技術(shù)公司。容聯(lián)以云化和智能化的方式，為企業(yè)客戶提供全面的通訊服務(wù)。包括PaaS通訊能力（語音、短信等）、CC（云客服與云聯(lián)絡(luò)中心）、UC（IM即時通訊云、融合通訊、視頻與會議）、行業(yè)新通訊解決方案和“通訊+AI”服務(wù)，助力企業(yè)提高溝通體驗和經(jīng)營效率，驅(qū)動中國企業(yè)通訊產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化、云計算化、能力化、融合化和智能化。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，新型渠道的服務(wù)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(yè)解決了以往需要人工參與才能完成的部分服務(wù)工作，進一步解放了企業(yè)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(yīng)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(shù)發(fā)展相對成熟，但各類方言和口音問題還是會給語音內(nèi)容識別的準確率帶來一定影響，而在線智能客服多數(shù)直接文字輸入，目前應(yīng)用相對廣泛，因此以下探討的內(nèi)容主要以文字輸入的智能客服方式為基礎(chǔ)。

雖然智能客服應(yīng)用比較火熱，很多大型企業(yè)也已經(jīng)搭建或正在嘗試搭建智能客服應(yīng)用體系，但通過一些企業(yè)用戶的反饋，我們也發(fā)現(xiàn)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(yè)所用的智能客服系統(tǒng)普遍用于業(yè)務(wù)解答，系統(tǒng)的開發(fā)模式主要基于企業(yè)的知識庫，采用關(guān)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(xí)慣。對于普通客戶而言，發(fā)問一般以相對口語化的方式進行，而系統(tǒng)則一般以結(jié)構(gòu)化的語言去讀取，在客戶自然語言和計算機結(jié)構(gòu)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(guān)聯(lián)等，但目前大多數(shù)智能客服處理這類問題的能力并不強，客戶提問的內(nèi)容一旦比較復(fù)雜或表達不完整，系統(tǒng)就無法完整、正確識別客戶問題，導(dǎo)致目前一些智能客服應(yīng)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(guān)注的業(yè)務(wù)內(nèi)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(wù)模式，那么企業(yè)實現(xiàn)服務(wù)分流的初衷也會達不到預(yù)想的目標。

2、 單一服務(wù)模式

人工服務(wù)的最大優(yōu)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(jié)合客戶的變化來改變服務(wù)策略，在良好的互動中完成更多的工作任務(wù)。而據(jù)我們了解，當前的智能客服應(yīng)用都只關(guān)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(fā)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(xiàn)、產(chǎn)品需求甚至是對服務(wù)的評價態(tài)度，但現(xiàn)有的智能客服應(yīng)用大多數(shù)都沒有去關(guān)注客戶提問的內(nèi)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(tǒng)自我學(xué)習(xí)和進步的缺乏

系統(tǒng)自學(xué)習(xí)包括業(yè)務(wù)上的學(xué)習(xí)和技術(shù)上的學(xué)習(xí)。在業(yè)務(wù)的自學(xué)習(xí)方面，隨著業(yè)務(wù)和客戶需求的變化，客戶關(guān)注的內(nèi)容也會更新變化。前面提到當前的智能客服系統(tǒng)基本以企業(yè)知識庫為基礎(chǔ)來開發(fā)，這可能會存在兩個問題，一是企業(yè)知識的補充或更新一般都是在新政策新業(yè)務(wù)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(fù)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(tǒng)就無法給出準確的答案。由于客戶對于新業(yè)務(wù)的感知卻往往要比企業(yè)內(nèi)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(jīng)在廣泛關(guān)注新產(chǎn)品新業(yè)務(wù)的問題時企業(yè)無法及時獲得信息和更新，可能會導(dǎo)致一些營銷機會的流失，這時如果智能客服系統(tǒng)能及時捕捉新的業(yè)務(wù)關(guān)注點、及時提醒管理人員及時更新業(yè)務(wù)知識或給予一定的業(yè)務(wù)引導(dǎo)，將能夠更好地提高用戶的服務(wù)體驗。技術(shù)上的學(xué)習(xí)主要跟系統(tǒng)的推薦算法相關(guān)，作為智能客服系統(tǒng)的核心算法，目前大多數(shù)智能客服系統(tǒng)在算法的優(yōu)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(xiàn)系統(tǒng)自身算法參數(shù)上的調(diào)整以便及時優(yōu)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(yīng)用發(fā)展的一些看法，綜合國內(nèi)目前技術(shù)的發(fā)展趨勢以及我們的研究和經(jīng)驗，建議可以考慮從以下幾個方面來推動智能客服應(yīng)用的優(yōu)化建設(shè)，更好地落實智能客服在企業(yè)的應(yīng)用價值。

1、 在技術(shù)層面，完善系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用，讓系統(tǒng)更智能

建立智能客服系統(tǒng)不單單只是IT建設(shè)的問題，如果還停留在用傳統(tǒng)IT的思維模式去做機械化的分詞、關(guān)鍵字搜索、匹配，這樣的方式遠遠談不上智能。IT只是實現(xiàn)系統(tǒng)的一種手段，真正的智能客服是集合人工智能學(xué)、計算機科學(xué)、語言學(xué)等多門學(xué)科的綜合應(yīng)用，而所謂的智能應(yīng)該是能讓機器主動去認知和學(xué)習(xí)，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(wù)。從這個層面上來說，企業(yè)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(guān)的各種數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法研究上，這才是體現(xiàn)智能的核心技術(shù)。如何去做，可以從以下兩個方面考慮。

（1） 讓系統(tǒng)聽懂人話是智能客服的基礎(chǔ)。

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(tǒng)是否能夠適應(yīng)客戶提問方式的隨意性。智能服務(wù)的基礎(chǔ)核心技術(shù)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(tǒng)的理解能力，還是要更加充分地利用自然語言處理技術(shù)中如語義分析、情感分析、上下文關(guān)聯(lián)等技術(shù)而不單只是切詞匹配，這樣在應(yīng)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(xiàn)系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)是智能客服的發(fā)展趨勢

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)目前已經(jīng)不是實驗室理論，不少領(lǐng)域都有一些應(yīng)用的探索和研究，難度只在于如何跟實際的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來并可以投入實際生產(chǎn)使用。企業(yè)在建設(shè)智能客服的過程中可以多投入精力和技術(shù)資源在這方面的研究，讓系統(tǒng)實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，才能真正體現(xiàn)智能客服的意義。

2、在業(yè)務(wù)層面上，要提高與業(yè)務(wù)的結(jié)合度

這體現(xiàn)在三個方面，一個是能基于業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)特點等來調(diào)整系統(tǒng)的計算流程和算法，讓系統(tǒng)更加契合不同企業(yè)的特點，提高推薦精準度。

第二個是業(yè)務(wù)知識的積累。業(yè)務(wù)知識包括知識庫和行業(yè)的專業(yè)詞典，知識庫是智能客服的服務(wù)基礎(chǔ)，專業(yè)詞典則是影響智能客戶認知的因素之一。由于不同企業(yè)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(jié)合上述提到的自學(xué)習(xí)機制來及時獲取新業(yè)務(wù)關(guān)注點，提醒企業(yè)管理人員更新知識庫信息。而在專業(yè)詞典方面因為是系統(tǒng)識別業(yè)務(wù)知識點的關(guān)鍵因素，因此同樣需要及時更新維護，這不僅要靠系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)提醒，同時也要依賴人工維護。傳統(tǒng)的智能客服系統(tǒng)對于詞典的管理都是“黑盒管理”模式，一般都是企業(yè)提出需求，系統(tǒng)的開發(fā)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(yè)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(yè)的業(yè)務(wù)分析成果，提高智能客服系統(tǒng)的綜合業(yè)務(wù)能力。實際上對數(shù)據(jù)的重視和應(yīng)用已經(jīng)成為不同領(lǐng)域和行業(yè)的默契，很多企業(yè)都已經(jīng)開始了結(jié)合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)挖掘分析工作，類似建立精準營銷識別、客戶服務(wù)滿意度預(yù)測、客戶投訴傾向判斷等應(yīng)用模型。這些模型成果目前在客服方面應(yīng)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(yīng)用上也同樣適用，例如可以利用企業(yè)的客戶畫像體系在服務(wù)過程中結(jié)合不同客戶標簽采取不同服務(wù)模式；或者結(jié)合產(chǎn)品精準營銷模型嵌入到智能客服系統(tǒng)，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(yīng)用現(xiàn)有分析成果，而是要融合當前的對話內(nèi)容去提供實時分析，如果企業(yè)本身或服務(wù)的廠商在數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)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(yīng)用方向，人工成本的不斷高漲以及對服務(wù)效率和質(zhì)量要求的提高只會推動這種服務(wù)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(yīng)用等上下端技術(shù)的日趨成熟，相信智能客服會在服務(wù)領(lǐng)域真正地大放異彩。

小笨智能客服

服務(wù)類天下快富電話機器人的機器人是現(xiàn)代科技的一個結(jié)晶天下快富電話機器人，它是根據(jù)人們心中最理想的性伴侶而設(shè)計的。它是一種人工智能機器人裝置，能夠通過大腦引發(fā)實際的身體反應(yīng)，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(shù)，人類可以得到性提高。科學(xué)家表示，即使發(fā)明這種技術(shù)的人也不會認為這種技術(shù)能夠完全代替人類的聯(lián)系或者性交，這種技術(shù)只是一個補充。這種機器人在淘寶，京東都可以買得到。

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