智能客服系統(tǒng)作為互聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)物，從誕生之日起就備受矚目。那么它好實現(xiàn)嗎?本文將介紹目前市場上比較常見的智能客服系統(tǒng)，以及它如何實現(xiàn)。智能客服是指利用計算機和人工智能技術，幫助企業(yè)提供人工服務的客服系統(tǒng)。如今，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也為智能化提供了一個大舞臺，無論是在企業(yè)內(nèi)部還是外部服務都逐漸被智能化替代，而在這其中人工智能占據(jù)著重要地位。因此，智能客服也越來越受到企業(yè)關注。

那么，智能客服的實現(xiàn)方式有哪些呢?

一、自然語言處理

自然語言處理是將用戶輸入的自然語言轉化為機器可理解的機器碼。

它包含兩個部分，一是語音識別，二是文本識別。

語音識別：將語音轉化成數(shù)字，實現(xiàn)語音播報與理解。

文本識別：將文字轉換成語言，實現(xiàn)文本生成。

智能客服系統(tǒng)中的自然語言處理功能主要是根據(jù)用戶的輸入來回答問題，同時也可以將用戶問題生成知識庫，便于客服人員與用戶進行對話。

由于自然語言處理系統(tǒng)是對用戶的輸入進行智能分析與理解，所以一般采用自然語言處理的方式實現(xiàn)對用戶查詢意圖進行分析判斷，并通過這些知識實現(xiàn)智能問答。

二、深度學習

深度神經(jīng)網(wǎng)絡，是一種典型的機器學習方法，使用大量的數(shù)據(jù)訓練模型。深度學習(deep learning)是在計算機科學中研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡解決問題的方法。

在神經(jīng)網(wǎng)絡中，神經(jīng)元與輸入神經(jīng)元相互連接，可以讓機器學習和記憶。

這是一種典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法，通過學習大量輸入數(shù)據(jù)的結構(或特征)，來對輸出結果進行預測。

深度網(wǎng)絡可以用來識別圖像中物體或圖像上的目標等數(shù)據(jù)結構。

深度學習使用大量數(shù)據(jù)進行訓練學習，可以通過大量訓練不斷提高算法性能。

通過深度學習技術和人工智能技術實現(xiàn)對話機器人，可以極大提高人工客服服務效率和服務質(zhì)量。

三、知識圖譜

知識圖譜是一種以知識為中心，對數(shù)據(jù)進行存儲和組織的圖譜。它可以表示人類知識，也可以表示數(shù)據(jù)關系，更重要的是還可以用來描述用戶之間的交互行為，是通過實體與關系表達人類知識的圖譜。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術的快速發(fā)展，用戶對服務的要求越來越高，不僅要求響應速度快，還要求服務場景個性化、智能化等。但在傳統(tǒng)客服系統(tǒng)中，由于缺少專業(yè)技能人員和工具等原因無法滿足這些需求。