智能客服系统的原理

  传统的呼叫中心是客服人员与用户进行业务咨询对接,单纯的一对一服务,导向性差,客服人员工作量大,维护成本高。为了提升回答效率,降低人工成本,在后期呼叫中心中增加了题库设置,自动解答客户提出的预设问题,节省人工成本。但预设问题需要大量工作,无法对相似问题归类。随着人工智能的崛起,人工智能逐渐客服业务,语料库库实现问题自动更新,语义识别支持相似问题归类,并逐渐支持语音服务,也就最终实现了智能客服

智能客服系统

  智能客服的运行原理

  首先智能客服并不能完全代替人工客服,受限于语料库的丰富程度及语义识别的准确性。

  1、语义识别

  语音识别和语义识别是语音识别发展出的两个支系。语音识别相当于人的耳朵,而语义识别则是大脑,语音识别帮助机器获取和输出信息,而语义识别则是对这些信息进行加工。完整语义识别的过程被称为自然语言处理。

  2、语料库

  语料库最早是外文翻译中的概念,后发展为技术用语,指存放语言材料的仓库(数据库)。语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料。

  随着智能客服产品的发展,语料库成为了核心功能模块的称谓,即在语料库中存储客服问题,每个问题都会有预设对应答案,当用户问题与问题库问题一致时,返回对应答案。

  与传统客服系统相比,智能客服最大的特点在于语料库可以实现自我维护功能,即根据市场大数据及平台上用户的提问行为更新新的问题并对旧问题进行更新,并具备语义分析的能力。

  智能客服系统通过设置丰富的语料库,根据对客户提出的问题进行语义分析,精确匹配到相应的语料库问题,并根据对问题预设的答案,向客户进行反馈。当客户的问题无法匹配到语料时,则会切换为人工客服模式,由人工客户与客户对接。而人工客服也可以根据与客户的对话,对语料库中的问题进行更新。

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