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為什么要發展智能客服機器人

  隨著云計算、大數據、機器學習、深度學習等技術的不斷發展,基于人工智能的虛擬機器人正在興起,語音機器人顯然不是智能客服的更好選擇。

  隨著新媒體的快速發展,消費者和企業有了更多的接入渠道和機會,客戶服務咨詢量也大幅增加。雖然許多企業試圖加大人力資源投入,以確保消費者的咨詢和溝通能夠得到滿足,但效果并不理想。如何利用有限的客戶服務資源來滿足日益增長的用戶服務需求,行業的一般解決方案是:通過顛覆性的技術來解決這個問題——與手工客戶服務相比,智能客戶服務機器人可能是解決這個問題的更好的方案。

  時代需求:智能客戶服務加速智能服務變革

  所謂智能客服機器人,實際上是一種利用自然語言與用戶進行交流的人工智能信息系統。它運用多種智能人機交互技術,包括自然語言理解和機器學習技術,以文字或聲音的形式識別和理解用戶的問題,通過語義分析理解用戶的意圖,實現人性化。與用戶溝通,為用戶提供信息咨詢等相關服務。

  傳統的客戶服務業是以人工座椅為基礎的,這種純人工服務模式往往需要大量的人力和精力。如果能夠自動回復簡單重復的用戶咨詢,可以大大提高用戶滿意度,降低企業運營成本。在市場需求旺盛的情況下,結合人工智能技術的智能客服機器人應運而生。然后,隨著人工智能技術的迭代和更新,語義分析、大數據和深度學習技術的突破,以及客戶服務場景應用的不斷優化,智能客戶服務行業得到了質的提升。無論是客戶服務處理效率、客戶信息管理效率還是人性化程度,智能化的客戶服務機器人都將使傳統的客戶服務遠遠落后。

  因此,一些業內人士預測智能客服將逐步取代傳統的手工客服。在不久的將來,機器人客戶服務將站在客戶服務的前沿,成為用戶與企業聯系溝通的第一代代表。

  智能客服機器人的歷史

  人工智能的發展經歷了三個階段:技術驅動階段、數據驅動階段和場景驅動階段。作為人工智能場景的深層次應用領域,人工智能客戶服務也在快速迭代地進行創新。

  根據智齒技術,目前智能服務機器人分為兩代:第一代智能客戶服務機器人主要起到簡單信息咨詢窗口的作用,以信息問答為代表,即機器人實現問答功能。ER基于知識庫的內容,通過語義理解,其發展也經歷了單關鍵字精確匹配和多關鍵字歧義的階段。匹配階段、自然語言模型應用階段、深度學習階段。

  第二代客戶服務機器人剛剛興起。它將問題解決作為一個非導向、深入和更具體的客戶服務細分場景,在服務對話框中探索一站式問題解決。

  智能客服機器人發展的四個階段

  第一階段:準確匹配關鍵詞,滿足單個關鍵詞引發的問題和答案

  第一階段的客服機器人不能稱為智能機器人。準確地說,它可以定義為機械客戶服務機器人。它基于對單個關鍵字的精確匹配,以滿足客戶關鍵字觸發查詢。適用于其單一業務場景,如微信公眾號回復關鍵字“電子書下載”,將獲得相應信息的下載鏈接。如果您回復關鍵字“e-book”,您將無法獲得相應的信息。

  第二階段:關鍵詞的模糊匹配,引發具有相似含義的問題和答案。

  這是由單個關鍵字觸發的問題解答的升級版本。根據句子的字面相似度匹配預先定義好的問答知識庫,實現不同用戶對相似問題的回答。例如,用戶可以通過鍵入“e-book download”或“e-book baby”獲得相應的下載鏈接。然而,它需要人工輸入大量的問答知識庫,這需要大量的維護。相似字面和不同意義的問題很難區分,識別率只能達到30-40%。

  第3階段:自然語言分析和語義分析,以獲得更精確的復雜用戶咨詢答案

  自然語言分析(NLP)是指根據權重合成算法對句子進行劃分,對句子中的每個詞進行分析,對每個詞加上一個權重,并對知識庫中的答案進行匹配。例如,由知識庫設置的語句是“我想下載電子書”。當客戶說“我怎樣才能獲得電子書?”\\“,機器人能理解用戶的意思,給出用戶想要的答案。在這一階段,客戶服務機器人已經更先進了,但其精度取決于底層的復雜算法和知識庫維護。目前,市場上大部分客戶服務機器人仍處于應用的第三階段,但語義判斷能力仍然有限,匹配精度不高。

  

客服機器人.jpg


  第四階段:深入學習,機器人更好地理解人類的意圖

  目前,較先進的機器學習算法體系結構,包括循環神經網絡、卷積神經網絡、長記憶短記憶網絡等。深度學習算法可以對上下文進行建模,提高上下文語義識別能力,從大量未標記的數據中學習,也可以對復雜的情感進行建模,自動實時的客戶服務和客戶情感價值分析。該技術框架已部分應用于客戶服務機器人,但仍有部分廠家使用較少,尚未投入使用足夠的智能化、易用的客戶服務機器人。

  忠仆1號智能語音機器人是深圳磐牛人工智能自主開發的新一代智能客戶服務系統,能深入理解人類語言,準確識別各種語義描述,可應用于智能化。客戶服務、智能咨詢、智能設備控制等場景。它顛覆了傳統的客戶服務模式,是有遠見企業的智慧選擇。


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