AI客服系统问题

客服系统在金融、安全、教育、电信等各行各业越来越多的应用。未来，智能客服是一大趋势，为什么需要只能客服呢？对于访客来说，排队时间长、响应时间、接通几率、真正解决问题时间并不长等待时间过长的突出问题。对于客服方来说，每天接待会话过多、同时接通的几率很高、工作时长工作疲劳度大影响服务效果和质量。

正是由于这些原因，怎么设计一个好的AI客服系统呢，决定于三个要素：访客、客服、企业，这三个中最核心就是企业的收益，访客的最终目的提高产品或者服务的质量，促进企业获得更大利润。对于访客呢，最好没有感知到机器人的存在，好像对面就是一个自然人进行交流，直接咨询，不用等待，并且能快速得到响应，提高服务的质量和体验。对于客服来说，成倍提高了工作效率，提供工作质量，客服更关注不同问题和更多语言理解上，而不是重复的工作，工作的价值感提升了。企业能通过智能客服提高订单的转化率、提高客户的满意度，大大降低人力运营成本，客户完满的体验减少流失率。

                                             

      智能客服主要通过语料库和业务数据，经过语料训练和业务数据的智能学习，实现和访客的交互，语料库经过分词标注、语义理解、知识管理三个方面来达到目标，分词标注分为：分词、词向量、词性标注和实体识别；语义理解就是让机器能理解访客的语义，达到这个目标，需要上下文，结合句式分析、容错去噪、词义泛化、指代消解、相似度计算、上下文理解、意图识别、知识图谱；对意图库、问答库、聊天库的管理有利于客服更多适应不同的场景语义，提高服务效率。

 

智能客服需要考虑三个“线”，会话监控线、会话流水线和异常处理线，组织好三个线是关键。