智能客服系統作為互聯網時代的產物，從誕生之日起就備受矚目。那么它好實現嗎?本文將介紹目前市場上比較常見的智能客服系統，以及它如何實現。

智能客服是指利用計算機和人工智能技術，幫助企業提供人工服務的客服系統。

如今，互聯網的發展也為智能化提供了一個大舞臺，無論是在企業內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著重要地位。因此，智能客服也越來越受到企業關注。

那么，智能客服的實現方式有哪些呢?

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：將語音轉化成數字，實現語音播報與理解。

文本識別：將文字轉換成語言，實現文本生成。

智能客服系統中的自然語言處理功能主要是根據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對用戶查詢意圖進行分析判斷，并通過這些知識實現智能問答。

二、深度學習

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

在神經網絡中，神經元與輸入神經元相互連接，可以讓機器學習和記憶。

這是一種典型的數據驅動的算法，通過學習大量輸入數據的結構(或特征)，來對輸出結果進行預測。

深度網絡可以用來識別圖像中物體或圖像上的目標等數據結構。

深度學習使用大量數據進行訓練學習，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對話機器人，可以極大提高人工客服服務效率和服務質量。

三、知識圖譜

知識圖譜是一種以知識為中心，對數據進行存儲和組織的圖譜。它可以表示人類知識，也可以表示數據關系，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。

隨著移動互聯網和人工智能技術的快速發展，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。但在傳統客服系統中，由于缺少專業技能人員和工具等原因無法滿足這些需求。針對此情況， AI智能客服系統提供了多種解決方案。