智能客服系统的运行原理

原文：《智能客服系统的运行原理》

传统的呼叫中心是为客户服务人员和用户进行业务咨询，简单的一对一服务，客服人员工作量大，维护成本高。为了提高答疑效率，降低人工成本，在后期呼叫中心中增加了题库设置，自动回答客户提出的预设问题，节省了人工成本。但是预先指定的问题需要大量的工作，而且不可能对类似的问题进行分类。随着人工智能的兴起，人工智能逐渐实现了客户服务业务，语料库实现了问题的自动更新，语义识别支持相似问题的分类，并逐渐支持语音服务，最终实现智能客服。

智能客服系统的运行原理

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。

智能客服系统建立了丰富的语料库，对客户提出的问题进行语义分析，准确匹配相应的语料库问题，并根据预设的问题答案向客户提供反馈。当客户的问题与语料库不匹配时，将切换到人工客服模式，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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