分析智能客服的妙用

原文：《分析智能客服的妙用》

目前业内大部分客服中心一般提供查询、询问、处理、投诉、建议五项服务项目。根据行业特点，提供的服务细节有所不同。构建时首要需要注意的是什么，一个好的智能客服系统应当用作什么类型的服务项目。较合适的选择是简洁明了、反复、非常容易更换的服务规范，如查询、咨询简单的业务办理服务项目等；过于繁杂，需用服务人员反复确认和沟通服务需求的项目，例如繁杂的业务服务。操纵、投诉等，显然不是。

主要思想还是基于存储和提取的思想。一般的完成是存储一些固定问题的答案和相似词的答案，通过搜索匹配找到合适的答案。例如：我们正在和机器人打招呼，系统检测到记忆库中有hello，并给出单词hello作为答案，或者给出各种不同的答案，系统可以随机选择想要的答案。智能机器可以通过模糊匹配生成越来越丰富的答案。当你向机器提问时，它会收集问题中的关键词，在系统数据库中搜索相应的关键词，并搜索出最合适的关键词。

我们采用了渐进式的分析和归纳反应方案。该系统仍将依靠您的一些已知知识来定期回答。不同之处在于我们可以回答系统数据库中没有出现的问题。例如，你是火星人吗？系统之前没有回答过这个问题，也没有这个问题的答案。这时，系统会结合火星人对系统进行搜索。如果它从火星人那里找到了相关信息，它就会进行比较，然后确认是否等价，并发现它与火星无关。所以会断定不是，所以会进一步分析提问者的上下文来决定如何回答。这里也将考虑机器的首选响应形式。

为智能客服系统选择合适的服务项目原素非常重要，它决定了未来的方向、投入、工作流程和效果运营管理。智能客服系统的特点是可以提供反复、精确、简洁明了、一致的互动问答，需用长时间运营管理才可以完成出色的客户认知。如果给你一个繁杂的互动问答情景，难免会引起艰难，比如提升人工服务键入，中后期工作流程繁杂，影响客户的使用体验。

智能客服系统的服务流程分为客户服务流程和维护工作流程后台。在确定了智能客服系统的服务项目后，就要考虑服务项目的流程设计。工作流程设计的原则是针对主要服务项目的情景化方法。例如，当客户使用自然语言理解向智能客服系统提问时，智能客服系统往往没法精确分辨客户的问题。这时推送客户的可过滤条件，通过一次或多次检测和交互，精确理解客户的问题。为客户提供精确、标准的答案，提高智能客服系统答题准确率。

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