傳統(tǒng)的呼叫中心是客服人員與用戶進行業(yè)務咨詢對接，單純的一對一服務，導向性差，客服人員工作量大，維護成本高。為了提升回答效率，降低人工成本，在后期呼叫中心中增加了題庫設置，自動解答客戶提出的預設問題，節(jié)省人工成本。但預設問題需要大量工作，無法對相似問題歸類。隨著人工智能的崛起，人工智能逐漸客服業(yè)務，語料庫庫實現(xiàn)問題自動更新，語義識別支持相似問題歸類，并逐漸支持語音服務，也就最終實現(xiàn)了智能客服。

智能客服的運行原理

首先智能客服并不能完全代替人工客服，受限于語料庫的豐富程度及語義識別的準確性。

1、語義識別

語音識別和語義識別是語音識別發(fā)展出的兩個支系。語音識別相當于人的耳朵，而語義識別則是大腦，語音識別幫助機器獲取和輸出信息，而語義識別則是對這些信息進行加工。完整語義識別的過程被稱為自然語言處理。

2、語料庫

語料庫最早是外文翻譯中的概念，后發(fā)展為技術用語，指存放語言材料的倉庫(數(shù)據(jù)庫)。語料庫中存放的是在語言的實際使用中真實出現(xiàn)過的語言材料。

隨著智能客服產(chǎn)品的發(fā)展，語料庫成為了核心功能模塊的稱謂，即在語料庫中存儲客服問題，每個問題都會有預設對應答案，當用戶問題與問題庫問題一致時，返回對應答案。

與傳統(tǒng)客服系統(tǒng)相比，智能客服最大的特點在于語料庫可以實現(xiàn)自我維護功能，即根據(jù)市場大數(shù)據(jù)及平臺上用戶的提問行為更新新的問題并對舊問題進行更新，并具備語義分析的能力。

智能客服系統(tǒng)通過設置豐富的語料庫，根據(jù)對客戶提出的問題進行語義分析，精確匹配到相應的語料庫問題，并根據(jù)對問題預設的答案，向客戶進行反饋。當客戶的問題無法匹配到語料時，則會切換為人工客服模式，由人工客戶與客戶對接。而人工客服也可以根據(jù)與客戶的對話，對語料庫中的問題進行更新。