AI技术如何构建智能客服？
智能客服机器人会用到很多人工智能技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等等。为了方便您对这些技术的整体了解，下面以普镇智能客服使用的技术为例，从不同角度参考技术全景图。
从客服处理理解AI技术要理解智能客服中的AI技术，可以从技术的应用过程来理解。比如在电话应答的过程中，智能客服会用到以下技术。
智能客服中使用的AI技术以上从客服处理的角度介绍了几个技术类别。
首先你要知道它必须有学习能力，然后还有各种喂养数据。
您可以从以下步骤开始:
(1)确定任务(智能客服)；
(3)任务或问题的明确定义:作为分类任务要解决的问题或作为答案直接生成的问题；根据不同的问题，分别考虑数据采集、回执处理、算法选择、评估方案和指标设计、实验设计、在线方案和运维。
(4)详细分析要回答的任务和问题后，需要准备一个语料库(注意数据质量，好的数据质量胜过最好的算法)；
(5)数据预处理，将文本数据转化为词向量(方法有很多，如word2vec等。).考虑到输入数据和标签数据的组织形式，可以参考智能问答相关的开放数据集；
(6)数据分析，主要包括数据大小分析、词向量高维嵌入分析，如果是分类任务，还包括类别数据平衡分析；可以考虑所有可以想到的统计分析和数据处理方法，目标是高质量的数据；值得一提的是，数据的大小决定了数据处理(如数据扩充、类别平衡、数据上采样或下采样等。)、方法选择和模型训练方法(如使用预训练模型和考虑小样本学习方法等。);
(8)实验和结果评估，重点关注训练数据和评估数据的划分，科学/严谨的实验和科学分析；利用设计指标对实验结果进行评估和充分分析，发现一个不良案例)；具有较差的模型；
(9)不良案例分析及解决方案；
(10)上线前测，逐步扩大用户使用范围；
(11)继续跟进和改进问题，重复从(1)到(10)的链接。
智能客服的主要价值是什么？
在企业运营中，客户服务是不可或缺的角色。在很大程度上，客户服务是企业与客户之间唯一的直接接触渠道。客服的价值在于解决用户问题，提升用户体验，提升企业信誉，通过营销促进交易。然而，传统的客服模式在今天的互联网时代已经出现。成本、效率、沟通方式等。都需要改进，才能凸显智能客服的价值。
直观来看，智能客服对传统客服行业的主要价值如下:
1.智能客服在处理简单重复的问题时表现出高效率，结论清晰。人工客服可以节省更多的时间和精力来处理更复杂、更关键的客户问题，服务于VIP或个性化需求更强的客户，从而达到提高客户满意度的效果。与此同时，企业的人力、管理和运维成本大幅降低。
2.智能客服本质上是一台机器。机器没有生理限制，服务时间比人力长。同时没有情绪波动，能做到100%微笑服务，保持标准的服务质量。尤其是当客户的业务规模达到明显的波峰波谷时，智能客服可以在短时间内实现批量复制，以应对业务量的波动，实现灵活的运维。
3.智能客服也可以用在企业的营销活动中。在传统的电话营销时代，人工外呼作为很多企业的主要营销手段，耗时长，效果差。一个客户一天能打电话的次数是有限的，而电话营销恰好是一种需要“广撒网，多尝试”的营销方式。这时可以很好的利用智能客服交互系统中的呼叫中心功能，增加去话频率，扩大通话范围，增强呼叫中心的价值创造力。
智能客服有这么多优势，那么它的出现会不会对传统人工客服构成替代性威胁？
实际上，传统的客服行业就像一个金字塔。人工智能不是拆掉重建，而是思考如何实现机器辅助劳动，部分替代人工，扩大金字塔的基层，稳固上层结构。
由此，智能客服的主要价值可以概括为:在满足企业客服工作需求的同时，为企业降本增效，帮助企业实现更好的收益。
逻辑推理知识代表自动规划、机器学习、自然语言感知、动作处理、人类情感计算和创造综合智能。
只要用在正确的地方。无论在各行各业，机器人都可以大大提升企业的办公效率，增加收入，降低用人成本。人工智能发展的最大受益者是人类。人类的创造力是无限的，但自身的能力也是有限的，也需要机器人来辅助人类。所以各有各的优势，业务能力谁强无所谓，都是互补的。没有可比性。
随着电话服务热线的出现和企业客户服务的不断完善。移动互联网时代，客户通信服务也变得多样化。企业除了申请400或95号码建立客服系统提高客户服务外，还通过网络服务、移动应用、微信、微博等渠道提供服务。当越来越多的人用这种方式联系员工，当人工客服无法及时处理多个用户和问题，客户体验差，企业用工成本增加，智能客服机器人适应时代的到来。目前，智能客服机器人已经成为企业与用户之间最重要的沟通工具。广泛应用于金融、教育、电子商务等领域。
最近在微博里总能看到一些客服机器人在本地测试市场没有想象中的智能，自动回复严重，回复内容错误。人们希望有人工客服与他们交流。问题是，客服机器人什么时候才能真正“懂”？编辑体验过腾讯、阿里小米、JD.COM、大银行的在线客服平台。电子商务服务平台具有响应速度快、识别率高、个性化产品推广、优惠信息等增值服务的特点。但是这句话的理解度低。
在目前的客服中，机器人客服作为人工客服的辅助工具，帮助人工客服解决了客户的很多问题，减轻了人工客服的工作压力，提高了工作效率，大大提高了解决方案的准确率。有效性。然而，在与人类的对话中，客服机器人却成了人类复杂情感的难点。未来几年，客服机器人不会完全取代人的工作。打破这个瓶颈最好的办法就是深度整合人机“无人值守客服”。
所谓智能客服机器人，其实就是一个人工智能信息系统，可以用自然语言与用户交流。它使用了很多智能人机交互技术，包括自然语言理解和机器学习技术。它能够以文本或语音的形式识别和理解用户的问题，通过语义分析理解用户的意图，与用户进行人性化的交流，为用户提供信息咨询等相关服务。
在当前人工智能快速发展的浪潮中，福山北明信息技术有限公司负责人表示，卓越客服依托人工真能和海量数据，深化客服场景应用，并不断优化、创新和完善。本文描述的“可定制”智能客服，能够准确适应业务需求并不断学习，帮助、适应和回答大量常见问题。它大大提高了人类的效率。可广泛应用于网站、应用、电话客服甚至离线窗口。目前，卓越客服已经成为深圳平安公司的合作伙伴。在智能客服领域达成战略合作。全面启动人机对话培训平台，为企业打造基于ai的智能客服解决方案。
2065438+2008年9月，4.0.0卓越客服正式版发布，新增集群和企业知识管理系统，使用集群解决方案支持多点部署方案，新增企业知识管理系统组件，拥有专业知识管理系统。以及新的移动智能推荐。深挖各种需求场景，人们对机器人的满意度并不低于人工。
佛山市贝米信息技术有限公司(www.youkefu.cn)成立于2065438+2007年3月，是一个年轻而充满活力的团队。公司主打的“优质客服”是全渠道综合客服体系，整合多个客服渠道，助力各行业。各种规模的企业都建立了客户服务系统。通过电子邮件、短信、电话语音、webim在线客服、微信、微博、h5页面、app界面等渠道的客服请求和对话，整合在管理平台上，统一响应和支持客服。
当您拨打10086时，语音提示如下:
欢迎致电中国移动，
全心全意为您服务，
普通话服务请拨打1。
对于英语服务，请按井号键
...
这个手机号我用了五年了，这个号码我打了50多次10086。你还知道我会不会说普通话吗？
以上只是最常见的例子之一。
随着智能技术的发展，越来越多的客服查询交给了对话机器人。
就在最近，冠状病毒爆发，大量民众通过手机或电脑向政府咨询，了解最新疫情信息和防控措施。在这种特殊情况下，原来的人工客服无法承担这么多咨询，客服就显得尤为重要。
简单来说，智能客服系统主要基于自然语言处理、大规模机器学习和深度学习技术。它利用海量数据构建对话模型，结合多轮对话和实时反馈自主学习，精准识别用户意图，支持文本、语音、图片等富媒体交互，可以实现语义分析和多种形式的对话。
但是每个行业都有自己的业务特点和知识范围，每个呼叫中心公司都要根据自己的业务逐步解决最基础的问题。
比如10086一遍又一遍的问你是说普通话还是英语。
智能服务是过程，不是结果。
以AI人工智能赋能客服。智能客服系统应运而生。
智能客服对提高企业服务质量和工作效率，降低企业管理运营成本，提高企业核心竞争力具有重要作用。
比如利用AI技术可以同时实现智能语音导航、智能话务员、智能工单管理、智能数据分析、智能语音质检、智能去话等功能。
并且能有效连接用户原有的呼叫中心系统，具有操作简单、易操作、功能齐全、实用性强的特点。
如果企业想实现客服的精细化运营管理，可以考虑尝试一下~
第一，智能机器人的能力
人工智能客服系统的核心能力主要体现在智能机器人上。企业在选择机器人之前，需要了解机器人有哪些功能或能力，可以帮助企业做出选择。智能客服机器人通常包括以下关键能力。
(一)自然语言识别能力
机器人具有自然语言识别能力，可以帮助机器人更好地理解人类语言。比如人类解决一个问题有很多不同的方式，机器人需要理解问题中的关键点，才能找到相应的问题。这是考察机器人性能时的一个重要指标。
知识库和自主学习
知识库相当于机器人的大脑，企业在使用初期需要为机器人建立知识库。这相当于给新员工一个产品介绍或者业务信息。对接客户时，机器人会从已有的知识库中搜索问题的答案。智能客服系统的机器人在不断接受和解决问题的过程中，会完善知识库，积累处理的问题，从而形成自学习能力。这样方便以后更好的解决客户问题。
(3)其他能力
有些智能客服机器人会有一些扩展性，可以通过网络/API接口找到一些其他的资源，比如:查询快递，查询天气等等。具体来说，电商客服或许可以在与访客交谈时，帮助客户查询快递情况。这种需要可以由机器人来完成，不需要额外的人力来处理这类问题，也能保证速度和精度。
第二，人机对话有温度。
智能客服机器人不仅可以代替人工客服的工作，还可以在拨通用户电话后，像真人一样与用户交流。这些都需要大量的人工智能技术支出，比如自然语言处理、语音识别等领域。