智能客服中心系統架構（智能客服中心系統架構）

本篇文章給大家談談智能客服中心系統架構，以及智能客服中心系統架構對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享智能客服中心系統架構的知識，其中也會對智能客服中心系統架構進行解釋，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：

• 1、智能客服系統架構是怎么樣的呢？

• 2、智能客服結構-v1.0

• 3、AI技術如何打造智能客服？

• 4、什么是智能客服系統？AI客服的優勢在哪里？

• 5、如何搭建企業在線學習平臺智能客服體系？

智能客服系統架構是怎么樣的呢？

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AI+智能客服體系中，并不是真正意義上完全取代傳統客服，而是將人工智能賦能在客服領域上，體系中增設智能在線服務機器人，通過智能知識學習與大數據提供智能坐席知識庫、智能人機協作等舉措，打造智能客服體系。在實用性上，毫無疑問夠擊中企業優化服務過程中智能客服中心系統架構的痛點智能客服中心系統架構：一方面，針對高頻次、高重復率的提問和海量客戶，高性能的智能客服機器人能夠提高工作效率，極大地降低人工成本。另一方面，如何為客戶輸出全面的高質量服務，更好地提升用戶在消費升級當中的體驗？智能客服似乎更能滿足當下消費者們對于客戶服務的移動性、即時性和社交性以及多渠道化的需求。

一個優秀的智能客服機器人，要在長期的交互過程中不斷學習和自智能客服中心系統架構我完善，達成對接收到的語句進行更精準的語義分析，能夠通過上下文關聯、場景管理、個性化推理等過程對自然語言進行準確理解，同時更需要積累龐大的知識庫，特別是在相關專業知識方面進行長期學習。而幾度經歷轉型和挑戰的小i機器人，在智能客服這一領域，終于擁有智能客服中心系統架構了更大的話語權。

智能客服結構-v1.0

前言 ：這篇文章僅對客服機器人這種偏任務導向型機器人架構的探究，文章中部分是已經得到驗證的經驗，部分是經歷了行業無數競品的對比中針對面臨的問題重構出的產品結構。我一直堅持“對話機器人的對話結構是一個產品策略”的觀點，所以這篇文章更偏向于針對電商（筆者是電商垂直行業）智能客服對話機器人（文中簡稱智能客服）中的用戶現象的產品策略問題，有不足之處歡迎各位產品與技術大佬們指導。

一、目錄概述

內容主要分為整體結構與常見問題兩個角度的探究。因用戶在智能客服中的表現的多樣性，故不窮舉贅述，在每個解決方案與架構設置原因中針對單獨問題一一探究。

二、智能客服主要解決的問題

客服主要解決用戶Q（query）→A（answer）問題，好的資深客服對業務邏輯結構更了解，不僅能基于用戶未完全形容時推斷用戶情況、根據用戶情況給予更多的業務解決方案，更能在對話中判斷用戶的傾向性（情感、期望值等）。

那智能客服如何像客服一樣解決問題呢。下面引入三個概念

圖1 用戶問法，業務邏輯結構，業務解決方案關系圖

名詞解釋：

[if !supportLists]? [endif] 業務邏輯結構（因筆者對知識圖譜理解太淺，固用此名字代替） ：面向用戶的業務類型，多呈現樹狀結構，如售后，售后-退貨，售后-退貨-運費等的二叉樹結構；某個子業務的判斷條件，如常見電商的退貨條件為七天。

注 ：為什么將判斷條件放在業務邏輯結構中，后續會講到的用戶問法中會將某一判斷條件作為意圖放在會話中。如“我要退貨”的處理方式需要判斷用戶訂單是否超過七天，用戶的延伸問法“我的訂單剛買兩天，想退貨”，此問題在理解中屬于重難點解決問題。

[if !supportLists]? [endif] 業務解決方案 ：通常針對于某一業務會延伸出多樣化的子業務，如：“我要退貨”“退貨用什么快遞”“退貨的運費誰承擔”，通常對于一問題會有至少1+的解決方案（公司能提供的解決方案多少問題根據公司能力決定不在此討論）。

[if !supportLists]? [endif] 用戶問法 ：自然語言中的現象結合某一子業務產生的問法類型不用，如：“定義類——什么是七天無理由退貨”“滿足類——我的訂單支持七天無理由退貨嗎”等。

解決智能客服問題應答用戶問題主要解決 兩個問題 ：

1.解決用戶問法在業務邏輯結構（知識圖譜）中的位置問題。

2.解決用戶問法+業務邏輯結構=用戶解決方案問題。

三、

針對于上面我們提到的智能客服主要解決的問題，筆者提供兩種 解題思路 ：

[if !supportLists]1.    [endif]分類業務類型，將業務類型中的問題用QA的方式維護，對用戶問題中的子串（去無用詞“嗎”“好的”等）用檢索重排序的方法分別在增加的Q中和A中進行篩選，最終篩選出閾值最高的一條Q或者A，以此條答案為回復用戶問題的答案。當然，中間有不少穩定準確率與召回率的兜底方案，可根據實際情況調控。此方法的好處在于穩定，不過更像解決搜索問題而不是解決對話機器人問題。

2.第二種方案是本篇主要講的方案，引用三角獸科技CEO 王卓然博士《任務驅動多輪對話評測標準【人機對話評測系列之一】》中的圖為例。（文末會有此篇文章的鏈接）

圖2: 任務驅動的多輪對話系統的一個經典框圖

主要把智能客服對話結構為三部分：意圖理解NLU（用戶目的分類和Spoken Language Understanding）、對話狀態（Dialogue State）、應答（System Action）。圖中ASR（語音識別）、NLG（答案生成）、TTS（文語）模塊因并非提升智能客服主要的體驗問題，并且筆者未深入研究，故此篇文章不深入探討，后續了解后會針對這些問題單獨講述。

三、智能客服與業務結合基礎

3.1 把業務教給智能客服

上文中提到，要解決用戶問題，必須讓對話系統模擬業務的真實狀況，所以梳理業務邏輯結構非常重要。

拆分業務邏輯主要為三點原則：

[if !supportLists]2 [endif]用戶通常有哪些目的（能提供的業務有哪些）

[if !supportLists]2 [endif]這些目的之間有沒有關聯性（不包含會話中易出現的關聯性）

[if !supportLists]2 [endif]哪些信息（條件）是實現目的的必要因素

待探究問題：有沒有清晰的拆解規則同時滿足NLU的準確性與業務的完整性？此規則能否通用？

拆分完業務邏輯結構，更重要的是把業務邏輯結構教給智能客服。基于拆分的三點原則，我們要教給智能客服的為兩點：

[if !supportLists]2 [endif]有哪些意圖（intent）或分類—自然語言理解的分類問題。

[if !supportLists]2 [endif]哪些是實現意圖的必要條件—結構化識別與多輪對話問題。

3.2 理解用戶在對話中的目的

在對話系統中，自然語言中的query會呈現結構化的語義表示，這個結構化的語義通常被稱作dialogue act由 communicative function 和 slot-value pairs 組成，其中 communicative function 表示 query 的類型（如：陳述需求，詢問屬性，否定，選擇疑問，等等）而每個 slot-value pair 則表達一個限制條件（constraint），也可理解為用戶目標的一個組成單元。

例如“我的訂單到上海了嗎”對應的dialogue act可以表示為inform（entity=訂單or物流，location=上海）。這里的inform就是communicative function，表示詢問查詢，“entity=訂單or物流“和“location=上海”是限制條件（slot-value pair）

四、智能客服架構

3.3 意圖識別NLU

此處的意圖識別NLU，單指 對用戶標準問法(用戶一句話把問題描述清楚)的理解與分類 和對話系統中的 口語處理問題 。

由于用戶在對話系統中輸入時更偏向與口語化的表述，所以在對話系統的意圖識別板塊，我們更關注口語處理，其中包含了對非嚴謹語法（即用戶問題可能產生的語法錯誤糾錯與錯別字接錯）和識別中如何保持準確的魯棒問題。

為什么一定要將用戶語義（dialogue act）作 結構化識別 ，主要是解決用戶將條件加在會話中陳述的導致容易造成智能客服理解混淆問題（例如上文提到的我收貨兩天了能不能退貨）。

當然，我們也可根據業務場景不同才用不同的識別策略。

Google 的dialogflow 在識別上有的三種策略：

[if !supportLists]2 [endif]trait策略：整句理解，比如意圖、情感等，通過分析整個用戶問句來得到實體值

[if !supportLists]2 [endif]free-text策略：用來抽取用戶問句中的子串，這些子串通常不會包含在預定義的實體值詞典中

[if !supportLists]2 [endif]keywords策略：用于處理需要抽取的實體值可枚舉的情況，我們為實體準備好一個預定義的實體值詞典，該實體的抽取就通過使用實體值詞典做匹配來完成

百度UNIT 也同時區分了利用詞槽與槽組的識別與特征詞的識別。

采取哪種識別策略，主要還是根據業務的可行性與最終達到的效果進行確定 ，當然亦可組合使用，我們可以根據詞槽來判斷用戶詢問的業務之間的關聯性，可根據用戶整句識別判斷用戶的情感偏向，也可在業務子串可窮舉并且關聯性小的情況下使用關鍵詞策略提高識別的準確性。

但是在用戶與機器完成的單輪對話中，依然存在一定的難點，此問題在后面詳細討論。

結論： 上文中提到的意圖識別或SLU問題，大家應該可以注意到，其本身都是典型的結構化分類問題，雖然所用的模型千差萬別，其中對于處理過擬合、欠擬合的方法也褒貶不一，但是無非就是準確率、召回率等問題。

3.4 對話狀態

對話系統中存在的現象決定了對話狀態跟蹤（Dialogue State Tracking）存在的必然性。

大家可以注意到，上文中提到的分類問題屬于標準情況下的處理方式，但用戶在對話系統中的表現擁有不確定性，所以在這里給對話系統引入了一個在不確定性環境下決策的問題（planning under uncertainty），雖然最終的決策是由下面要介紹的對話策略完成的，但是對話狀態需要為后面的決策提供依據，也就是如何刻畫這個不確定性的問題。

在智能客服對話中存在以下現象：

[if !supportLists]ü [endif]不考慮上文中提到的口語處理，在用戶問法中，存在 閑聊 與 業務 兩種形態的對話，其中閑聊為業務的輔助構成部分。

[if !supportLists]ü [endif]業務問題中，存在 意圖清晰 與 意圖模糊 的問法

[if !supportLists]ü [endif]用戶意圖清晰的情況下，我們需要根據業務需要讓用戶補充必要條件，或通過用戶補充讓問題更精確。如：天氣問題中，用戶詢問“北京明天天氣”“北京明天八點天氣”，都可給出答案，不同的在于答案的精準程度。

基于以上三種現象，首先我們需要知道用戶在 當前對話 中 處于什么狀態， 其次是根據當店對話狀態我們給出用戶 最終答案 需要什么 對話策略。

3.4.1 對話狀態跟蹤

對話狀態跟蹤，簡單來說就是根據對話來確定用戶 當前或最終的目標 到底是什么，此處不僅包括封閉域對話中的 任務驅動式多輪對話， 還包括區分閑聊、問答、任務四類問題，根據業務情況劃分意圖模糊與意圖清晰之間的界限。

[if !supportLists]? [endif]在區分閑聊、問答、任務類問題中，大概可分為三點

[if !supportLists]1.    [endif] 為什么要區分閑聊 ：閑聊是一種不局限于話題的開放域聊天（開放域機器人如微軟小冰），即在用戶的問題 沒有明確的信息 或 服務需求時 系統做出的回應。

開放域聊天在智能客服中的作用有兩點：第一點為拉近距離、順滑對話過程、建立信任等；第二點為挖掘用戶情緒引導用戶服務請求。

[if !supportLists]2.    [endif] 是否需要區分問答、任務類 ：以智能客服行業典范阿里小蜜來說，是區分了問答類和任務類問題的，但是為什么區分政策和任務類問題以筆者的經驗來說僅是根據解決方案的不同，但在用戶query無法提現。

如：“是否支持七天無理由退貨”的兩層含義：一層為公司政策是否支持，一層是用戶詢問購買的商品是否支持。前者是以搜索較優方案的政策類解答問題，后者是以任務式判斷的方式解答問題更為準確。

所以，在QA問答系統和task flow驅動式系統上，個人認為電商類問題更趨向于用task flow解決問題并將QA融入其中。當然，此問題還需要根據客服解決問題的形態具體情況具體分析。

[if !supportLists]? [endif]意圖清晰與意圖模糊問題

如何定義意圖清晰與意圖模糊問題，拋開自然語言中的口語處理不講，我認為它 更偏向 于一個 業務問題 。

對于用戶來說，用戶對智能客服的目標（user goal）是可以確定的，用戶目的的表示形式是一組限制條件（slot-value

pairs）的排列組合。換句話說，理解用戶真正的目的（user goal），需要機器理解上文中說到的業務邏輯結構（知識圖譜）中每一枝干的關系（或歸屬于某一枝干）。

也就是說，當用戶當前的會話表述中某一組限制條件的排列組合 對應多個枝干 時，為 意圖模糊問題 。當 對應一條枝干 時，為 意圖清晰問題。

對于 意圖模糊問題 的解決方式，大可以用檢索式反問的形式來引導用戶，即詢問用戶 可能想問的問題是什么 。對于 意圖清晰問題 ，但無法給出明確答案時，為一個 任務驅動式的多輪對話問題 （后文多輪對話展開討論），即電商問題中常見的需要用戶補充訂單號或某些意圖。

[if !supportLists]? [endif]當進行了前面的口語處理，閑聊與業務區分，區分意圖模糊與清晰問題后，我們已經可以理解了用戶的目的，即用戶問的問題屬于業務邏輯結構（知識圖譜）中的哪一枝干，接下來在解決用戶服務請求的過程中，最后需要處理的就是 補充用戶目的所需的判斷條件或槽位 （如“查物流”我們需要知道用戶的訂單號）和 判斷用戶的目的改變 （如“查物流”轉變為“幾天能到”問題） 。

以上問題為智能客服對話狀態跟蹤中常見的需要解決的問題，但是任務驅動式多輪對話中問題現象不僅于此，在下文的多輪對話問題中再詳細闡述。

3.4.2 對話策略

理解了用戶在對話中的行為，我們來討論一下關于對話狀態中使用的對話策略問題。

對話策略是根據上面介紹的置信狀態來決策的過程。對話策略的輸出是一個系統動作（system action）。和用戶的 dialogue act 類似，系統動作也是一個由communicative function 和 slot-value

pairs 組成的語義表示，表明系統要執行的動作的類型和操作參數。“每次決策的目標不是當前動作的對與錯，而是當前動作的選擇會使未來收益的預期（expected long-term reward）最大化”

根據上文中的講述，此問題也可分為三種類型。

[if !supportLists]? [endif]基于開放域機器人的閑聊來建立信任、引導操作、增加對話流暢度問題，此問題筆者并沒有深入研究，但就經驗來講，可實現的策略包含用戶發起咨詢時的預判用戶問題與引導用戶操作。

[if !supportLists]? [endif]區分用戶意圖模糊與意圖清晰的策略，在意圖模糊中，個人更偏向于用檢索+重排序的方式定位用戶問題在訓練語料或業務邏輯結構，進而產生用戶可能咨詢的問題，也就是在對話中反問用戶，但一方面用戶會因為機器人猜的不準確而對智能客服的信任感降低，另一方面推測的準確性和人一樣，更依賴于知識的覆蓋率與準確率。所以，讓智能客服像資深客服一樣能“猜”的更準，還是一個需要實際驗證的問題。

[if !supportLists]? [endif]任務驅動式多輪對話中的補充用戶槽位與目的轉變的槽位繼承問題本身更偏向于根據業務去優化的問題。

補充用戶槽位的問題很好理解，如“查物流”需要詢問“您要咨詢的訂單號是？”，進而能得到很好地解決。

目的轉變后的槽位繼承問題還是需要根據業務情況做詳細調整，如上文提到智能客服在“查物流”中獲取了用戶訂單號，那么用戶問“多久能送到”時，意圖轉變后訂單號依舊需要繼承。當然此問題中會因用戶有澄清式問法而改變，如用戶增加“我要咨詢其他訂單”的問法后，即清除對話狀態中的“訂單”。以上只是舉了兩個簡單的例子，但一個業務中可能包含多個槽位或一整個槽位組（槽位之間存在平行、依賴關系），針對于業務情況不同，對話策略還需要精細化運營。

3.5 應答-最終答案

在經歷了教會智能客服理解用戶問題的漫長過程后，我們終于來到了討論給予用戶的解決方案部分。

普遍的來講，解決方案可以有文本、圖文、視頻、API集成等多種的樣式，但實際最終用戶的query只會得到唯一的answer，這個唯一的answer的樣式及豐富程度，不僅僅取決于我們業務不同需要給予用戶不同的解決方案，同時也依賴于對話狀態中還可以記錄完成對話任務所需的其他額外信息，例如用戶當前詢問的屬性（requested slots），用戶的交互方式（communication

method），和用戶或系統的歷史對話動作（dialogue history）等等。

以觀察阿里小蜜的經驗來講，小蜜從原來的圖文答案部分轉向了API繼承的方式，但依然沒有感知出針對于用戶畫像給予不同的答案（可能是我不怎么咨詢客服的原因）。

所以以上的內容就不在這里展開，我會在后面《智能客服服務提升》中討論。

四、結論

能從頭看到這里，我相信不是對智能客服本身有一定了解忽略了一大部分抽象內容，就是根本不需要看前文就能理解結構的大佬。

個人認為，智能客服的架構本身只有三部分意圖識別及SLU問題對業務進行的分類問題，用戶在對話中的表現轉化為標準問法的對話狀態（DST）問題，與歸屬完問題后提供給用戶最終的解答方案問題。完成這三部，大概在產品架構上能實現智能客服從0到1的方案。

當然構建三部分時應該遵循幾點原則：

[if !supportLists]1.    [endif]保持訓練語料的一致性，用戶問題是否直接分類、意圖模糊或需要用戶補充統一由對話狀態模塊判斷。

[if !supportLists]2.    [endif]業務的拆解盡可能細致，因為業務邏輯結構（知識圖譜）決定了結構化識別的準確性與對話狀態的判斷準確率。

[if !supportLists]3.    [endif]識別策略和對話策略中盡可能增加兜底方案保證準確率與召回率，結構化識別并不是萬能的，有時我們也需要加入檢索的方式保證用戶問題會產生一個相對準確的解決方案。

以上為智能客服架構時的一些思路，至于每部分中提到的具體問題，會在后續《智能客服的服務提升中》探討。

AI技術如何打造智能客服？

由于從事智能客服領域，對智能客服的開發也有比較全面的了解，這里從AI技術的角度介紹一下。

智能客服用到的技術群

智能客服機器人會用到很多人工智能方面的技術，比如自然語言理解、深度神經網絡、知識圖譜、語音識別、語音合成等方面的技術。為了便于您從總體上了解這些技術，以璞媧智能客服用到的技術為例，請參考下面不同角度的技術全景圖。

從客服處理過程理解AI技術

要理解智能客服中的AI技術，我們可以從技術的應用過程來加以理解。比如電話應對過程中，智能客服會用到下面幾種技術。

智能客服中用到的AI技術

上面從客服處理過程的角度介紹了幾種技術范疇，

首先你要知道它一定要具備學習能力，接下來就是各種喂數據了。

可以從以下幾個步驟著手：

（1）確定任務（智能客服）；

（3）任務或問題的明確定義：當做分類任務解決 還是 直接生成回答的問題；針對不同的問題，分別考慮數據收集、收據處理、算法選型、評估方案與指標設計、實驗設計、上線方案和運維等問題。

（4）詳細分析好任務和待回答的問題后，就需要準備語料庫（注重數據質量，好的數據質量，勝過最優秀的算法）；

（5）數據預處理，將文本數據轉換為詞向量（有多種方法，如word2vec等等），考慮輸入數據與標簽數據組織形式，可以參考智能問答相關的開放數據集；

（6）數據分析，主要包括數據量大小的分析、詞向量高維嵌入分析、如果是分類任務還要分析類別的數據平衡性；能想到的統計分析與數據處理方法都可以考慮，目標是數據高質量；值得一提：數據量的大小決定數據處理（如需要數據增廣、類別平衡、數據上或下采樣等）、方法的選擇以及模型訓練的方法（如使用預訓練模型、考慮小樣本學習方法等）；

（8）實驗與結果評估，注重訓練數據與評價數據劃分，科學/嚴謹實驗，科學分析；利用設計指標進行評估并充分分析實驗結果，尋找模型做得不好的樣本案例（badcase）；

（9）badcase分析與解決；

（10）上線前實測，逐步擴大用戶使用范圍；

（11）繼續跟進和改進出現的問題，重復（1）~（10）的環節。

智能客服的主要價值在哪里？

在企業的經營中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企業與客戶唯一的直接接觸通道，客服的價值在于解決用戶問題，改善用戶體驗，提升企業口碑，營銷促進交易等等，但傳統的客服模式放到如今的互聯網時代，短板立現。成本、效率、溝通方式等都有待提升與改進，由此，智能客服的價值得以凸顯。

直觀來看，智能客服對傳統客服行業的主要價值體現如下：

1、智能客服在處理有明確結論的簡單重復性問題上，展現了極高的工作效率，人工客服可以節省更多時間與精力去處理更為復雜、關鍵的客戶問題，去服務VIP或是個性化需求更強烈的客戶，從而達到提升客戶滿意度的效果。同時企業的人力、管理、運維成本都得到大幅下降。

2、智能客服在本質上是機器，機器沒有生理局限，服務時長遠大于人力，同時它也不存在情緒波動，可以實現百分之百的微笑服務，保持標準的服務質量。特別是在客戶業務規模達到明顯的波峰波谷時，智能客服可以在短期內實現大批量復制解決，以應對業務量的波動，實現彈性運維。

3、智能客服還可以應用在企業的營銷活動中，在傳統的電銷時代，人工外呼作為很多企業的營銷主要手段，耗時長，效果差，一個客服一天所能撥打的電話量有限，而電銷恰巧又是一個需要“廣撒網，多嘗試”的營銷方式。此時，智能客服交互系統中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起來，增加呼出頻率，擴大呼叫范圍，提升呼叫中心的價值創造力。

智能客服既有這么多優勢，那它的出現又是否會對傳統的人工客服造成替代性的威脅呢？

其實不然，傳統的客服行業就像是一座金字塔，人工智能并不是將它推倒重建，而是在思考如何做到機器輔助人工，部分代替人工，擴大金字塔的基層，穩固上層結構。

由此，智能客服的主要價值可以概括為：在滿足企業對客服工作的需求的同時為企業減投增效，幫助企業更好的實現營收。

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只要用在合適的地方。無論各行各業，機器人代替人工，能夠極大增強企業辦公效率，增加收益，降低用人成本，人工智能的發展最大的受益者是人類。人類的創意是無限的，但是自身能力也是有局限性的，也需要機器人來輔助人類。所以各有優勢，無所謂誰的業務能力強，都是相互彌補的。這沒法比較。

隨著電話服務熱線的出現，以及企業客戶服務的不斷提高。在移動互聯網時代，客戶通信服務也變得多樣化。除了申請400或95個號碼建立客戶服務系統來改善客戶服務外，企業還通過網絡服務、移動應用、公共微信、微博等渠道提供服務。當越來越多的人以這種方式與企業員工接觸時，當人工客戶服務不能及時處理多個用戶和問題時，導致客戶體驗差，再加上企業的雇傭成本不斷增加，智能客戶服務機器人順應時代的到來。目前，智能客戶服務機器人已經成為企業與用戶之間最重要的通信工具。廣泛應用于金融、教育、電子商務等領域。

最近，在微博上，我們總能看到一些客戶服務機器人在本地測試市場上并不想象智能，自動回復單句嚴重，回復內容錯誤，人們想要有人工的客戶服務來與他們溝通。問題是，客戶服務機器人什么時候才能真正“理解”？編輯曾體驗過騰訊、阿里小米、京東和大銀行的在線客服平臺。電子商務服務平臺具有響應速度快、識別率高、產品促銷個性化、信息優惠等增值服務的共同特點。但對這句話的理解卻偏低。

在當前的客戶服務中，機器人客戶服務作為手動客戶服務的輔助工具，幫助手動客戶服務解決，解決客戶的諸多問題，降低手動客戶服務的工作壓力，提高工作效率手動客戶服務，大大提高了解決方-性。效力。然而，在與人類的對話中，客戶服務機器人已經成為人類復雜情緒的難點。在接下來的幾年里，客戶服務機器人不會完全取代人們的工作。深入整合人機的“無人值守客戶服務”是打破這一瓶頸的最佳方式。

所謂智能客服機器人實際上是一個人工智能信息系統，它可以用自然語言與用戶進行通信。它使用了許多智能人機交互技術，包括自然語言理解和機器學習技術。它能夠以文本或語音的形式識別和理解用戶的問題，通過語義分析了解用戶的意圖，與用戶進行人性化的溝通，為用戶提供信息咨詢等相關服務。

在當前人工智能迅猛發展的浪潮中，福山北明信息技術公司負責人表示，優秀的客戶服務依靠人工實能和海量數據來深化客戶服務場景的應用，不斷優化、創新和完善。描述了“可定制”的智能客戶服務，它能夠準確地適應業務需求并繼續學習，并幫助、適應和回答大量的常見問題。它大大提高了人類的效率。它可以廣泛應用于網站、應用程序、電話客戶服務甚至離線窗口。目前，優秀的客戶服務已成為深圳平安公司的合作伙伴。在智能客戶服務領域實現了戰略合作。全面啟動人機對話培訓平臺，為企業構建基于ai的智能客戶服務解決方案。

2018年9月，發布了4.0.0正式版本的優秀客戶服務，添加了群集和企業知識管理系統，使用群集解決方案支持多點部署方案，添加了企業知識管理系統組件，并擁有專業知識管理系統。和新的移動智能推薦。深入挖掘各種需求場景，人們對機器人的滿意度并不低于人工。

佛山市貝米信息技術有限公司（www.youkefu.cn）成立于2017年3月，是一支年輕而充滿活力的團隊。公司的主要“優質客戶服務”是一個全渠道的綜合客戶服務系統，集成了多個客戶服務渠道，以幫助各個行業。各種規模的企業建立了客戶服務體系。通過郵件，短信，電話語音，webim在線客服，微信，微博，h5頁面，app界面等各種渠道的客戶服務請求和對話，集成在管理平臺上，統一響應和支持客戶服務。

當你打 10086 的電話，語音提示如下：

歡迎致電中國移動，

全心全意為您服務，

普通話服務請安 1，

For English service press pound key

...

我這個手機號用了 5 年了吧，打10086這個電話不下 50 次了，你還不知道我是不是說普通話？

以上只是舉了一個最常見的例子。

隨著智能技術的發展，越來越多的客服咨詢都開始交由對話機器人解決。

就在最近，冠狀病毒疫情爆發，大量民眾通過手機或電腦咨詢政府以了解最新的疫情信息和防控措施。在這特殊情況下，原本的人工客服是無法承接這么多咨詢的，而客服客服就尤為重要。

簡單來所，智能客服系統 主要基于自然語言處理、大規模機器學習、深度學習技術，使用海量數據建立對話模型，結合多輪對話與實時反饋自主學習，精準識別用戶意圖，支持文字、語音、圖片等富媒體交互，可實現語義解析和多形式的對話。

但是每個行業有自己的業務特點和知識范圍，每個呼叫中心公司都應該根據自己的業務，逐步解決最基本的問題。

比如10086，一次次重復問你說普通話還是英語。

智能服務是一個過程，不是結果。

隨著AI人工智能賦能客戶服務。智能客服系統應運而生。

智能客服在提升企業服務質量和工作效率，降低企業管理和運營成本，提高企業的核心競爭力方面有著重要作用。

比如，我們利用AI技術能夠同時實現 智能語音導航、智能話務員、智能工單管理、智能數據分析、智能語音質檢、智能外呼 等功能。

并且能夠與用戶原有的呼叫中心系統有效對接，具有簡單操作易上手、功能齊備、實用性強的特點。

如果企業想實現客戶服務精細化運營管理，可以考慮試用哦~

一、智能機器人的能力

人工智能客服系統的核心能力主要體現在智能機器人上，企業在選擇機器人前，需要了解機器人有哪些功能或能力，可以幫助企業做選擇參考。智能客服機器人通常包含以下幾項關鍵能力。

（一）自然語言識別能力

機器人擁有自然語言識別能力，可以幫助機器人更好的理解人類語言。舉個例子來說：人類對于一個問題會有多種不同的方式，機器人需要理解問題中的關鍵點，從而找到對應的問題。這是考察機器人性能時較為重要的指標。

（二）知識庫和自主學習

知識庫相當于機器人的大腦，企業需要在使用初期為機器人建設一套知識庫。這就相當于給新員工一個產品介紹或業務資料。在對接客戶時機器人會從已有的知識庫中搜索問題的答案。在不斷接受問題和解決問題的過程中，智能客服系統機器人會完善知識庫，將處理的問題積累下來，就形成了自我學習能力。通過這種方式可以方便以后更好的解決客戶問題。

（三）其他能力

有些智能客服機器人會有一些擴展能力，能通過網絡/API接口找到一些其他資源，比如：查詢快遞、查詢天氣等等。具體來說：電商客服也許可以在與來客交談時，幫助客戶查詢快遞情況，這類需要由機器人就能完成了，并且速度和準確度都可以保證，無需額外的人力來處理這類問題。

二、人機對話有溫度

智能客服機器人不僅能替代人工客服的工作，在撥通用戶電話后，還可以像真人一樣與用戶進行溝通交流。而這些需要大量的人工智能技術支出，比如自然語言處理、語音識別等多個領域。

什么是智能客服系統？AI客服的優勢在哪里？

關于智能客服，360百科給出如下定義：

智能客服系統是在大規模知識處理基礎上發展起來的一項面向行業應用的，適用大規模知識處理、自然語言理解、知識管理、自動 問答系統 、推理等等技術行業，智能客服不僅為企業提供了細粒度知識管理技術，還為企業與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語言的快捷有效的技術手段；同時還能夠為企業提供精細化管理所需的統計分析信息。

這一長段專業化的語言說下來，估計非行業人士都被說蒙了。

在大多數人的認知里，智能客服就是打開網頁客服彈出來的千篇一律的機器人，回答問題從來不在點上，讓人惱火，所以大多數人的選擇是直接跳過，轉人工客服。

在此說明，智能客服=AI客服+傳統客服（在線客服+工單客服+呼叫中心），這里的AI客服指的是AI在客服系統的能力。上面說到的機器人問答只能是它的冰山一角，而且是之前的，現在已經做的好很多了。

我們來簡單說一下AI客服，這里我們不提智能客服的全渠道接入、一體化的整合、大數據分析、開放性與定制化，我們只聊AI方面的。小能的AI客服有三大特性；

1、垂直場景的業務滲透與交互能力；

2、全流程的人機協同的能力；

3、訓練師平臺帶來的知識庫構建能力。

1、垂直場景的業務滲透與交互能力

對于行業大量重復的訪客咨詢，傳統的機器服務就是簡單問答，智能場景則可以很好的解決這個問題。拿電商行業來說，可以將訪客和企業業務的數據進行關聯，智能、精準的對訪客進行優惠活動咨詢、商品推薦、退換貨處理、售后，以及營銷等問題的處理

小能客服采用了超媒體+智能代理的模式，利用AI可以實現80%高頻業務的自動辦理，交互形式也非常智能，超級炫酷，有效提高企業的形象。

2、全流程的人機協同的能力

AI客服會滲透到客服的各個環節，利用AI的能力來優化業務，輔助人工，或產生功能的革新。

一個完整的客服系統，其流程是從客戶從多渠道進入開始，客戶先是被識別出來，然后進入分配系統，根據預制的或動態的分配機制分配到相應的客服組，然后再根據優先級的不同或插入相應的隊列，或直接進線，進入咨詢對話過程，咨詢結束后離開。

在這一過程中，AI首先能夠給予大數據智能識別出客服的身份，然后進行動態分配，然后輔助人工進行業務處理，這個過程的智能輔助、實時質檢監控 智能營銷等智能功能不但能大大提高客服工作效率，還能提高服務單滿意度，提高訂單轉化率。

舉個例子來說明：

某個電商網站的老顧客張先生，因為經常買東西，AI客服就能夠根據他以往的消費記錄及活躍度指標識別為高等級的顧客，所以無需排隊可以直接進線。在張先生進入在線客服時，對話框內就會彈出“嗨，張先生，好久不見“，如果是通過電話的方式打進來，AI客服也能在聽到他聲音的時候，利用語音識別技術識別出，并語音回復同樣的內容。

客服在與張先生聊天的過程中，AI會依據談話的內容啟動上下文識別、語義分析來自動搜索出相關內容，供客服選擇回復，這對于業務量大或新客服來說，是非常好的解決方案。并且，在談話過程中，AI還能根據情緒識別、關鍵字及行為來實時質檢，如果客服態度不好或者回復的內容有問題，就會實時給出提醒，問題嚴重的話將會攔截客服的回復，避免給客戶造成不好的影響。

3、訓練師平臺帶來的強知識庫構建能力

   智能客服離不開知識庫的配置，很多企業因為沒有專業的人才，在知識庫的構建過程沒有辦法做到與業務的有機融合，導致問題解決率不高。在后期的知識庫不斷填充過程還會越來越冗余，導致我響應速度變慢。

   小能的訓練師平臺可以做到利用AI的能力自動對知識庫進行清洗、對業務問題進行分析與聚類，找出核心熱點問題。還能夠利用機器深度學習來自動對知識庫進行梳理，刪除冗余的寂靜詞，增加熱點位置問題的回復。客戶還可以直接購買小能的訓練師平臺+訓練師服務，幫助企業建立一套完善的數據里，同時為企業培訓訓練師人才。                                                                                                                       

其他

AI客服只是開始，未來會更加注重擬人化與營銷方向的研究,做到全服務過程的無機器感知，提高用戶體驗。通過大數據及其他功能來提高AI的營銷能力，為企業的銷售轉化率做出更多貢獻。

如何搭建企業在線學習平臺智能客服體系？

基于目前大多數企業在線學習平臺客服運營尚處于通過電話、微信、郵件解決用戶問題階段，搭建智能客服體系的第一步可以從梳理平臺使用手冊出發，先準備平臺使用引導內容，再逐步推動智能客服體系搭建與功能規劃，做到切實、高效、精準的解決學員在使用平臺過程中遇到的問題，達到進一步提升平臺使用率的目的。

1、梳理平臺使用手冊，完善平臺用戶運營基礎支撐

在建設平臺使用手冊過程中，可以基于先重點、后全面的指導思想，從內容定位、內容準備、功能實現等方面逐步建設平臺使用手冊。

（1）在平臺使用手冊內容準備前，可先將通過各個渠道收集的用戶反饋問題進行梳理、分類及匯總分析，得出用戶反饋最多的問題類型，為平臺使用手冊的內容準備提供指導方向、為建設排期提供精確建議；

（2）基于內容定位階段的分析結果，按照計劃逐步準備使用手冊內容，在內容準備過程中，將遵循以下兩點原則：

A、突出重點

可結合既往的平臺用戶服務經驗，發現用戶主要關注哪幾大方面的問題，在內容準備時可優先準備部分的引導內容；

B、人性化呈現

考慮用戶的平臺熟悉度與計算機使用能力，將每部分功能介紹分為精簡版、詳解版來進行展示，做到有效幫助學員熟悉平臺使用；

（3）在功能實現方面，平臺使用手冊可采取積木式結構來架構各部分內容，為內容的維護、更新及調用提供便捷且高效支持。

2、構建智能客服體系框架與產品規劃，提高用戶支持的有效度

基于平臺功能使用手冊的基礎支持，建議進一步升級完善客服體系，從用戶實際操作的角度出發，以幫助用戶完成學習目的為導向，為其設計在線學習平臺登錄、學習、考試等關鍵路徑指引，并以常見問題、在線客服為輔助，做到個性化、定位式、實時性的學習支持，高效解決學員的平臺使用問題。

可結合企業在線學習平臺統籌運營模式，建議智能客服體系在移動端、PC端兩大渠道同時搭建、逐步完善，為用戶提供全渠道的支持服務。 關于智能客服中心系統架構和智能客服中心系統架構的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 智能客服中心系統架構的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于智能客服中心系統架構、智能客服中心系統架構的信息別忘了在本站進行查找喔。

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