智能客服系统,一文盘点智能客服:从发展历程、系统搭建到未来趋势

加之信息通讯技术的进步,使得客服行业不断朝自动化、人性化、智能化、多渠道的方向演进变得迫切与可能。客服中心的发展历程在中国,客服中心大致经历了三个发展阶段:智能客服搭建中,最难的是理解用户意图。除此之外,依托智能客服收集到的大量数据,反观客户需求,通过延伸服务,实现对数据的分析和利用,会为行业发展提供新机遇。

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每个行业都存在客服人员的需求,但传统客服主要是以人工的方式提供咨询与业务服务,服务水平不一、效率低。

随着我国人口红利的消失,企业人力成本压力越来越大。加之信息通讯技术的进步,使得客服行业不断朝自动化、人性化、智能化、多渠道的方向演进变得迫切与可能。

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客服中心的发展历程

在中国,客服中心大致经历了三个发展阶段:

1、2000年以前,互联网尚未普及,此阶段主要以电话沟通为主。

2、2000-2010年,随着互联网的普及,传统客服软件+PC端在线客服,多渠道客服并存。

3、2010年后,基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件的出现,客服机器人运用普及开来。近几年,受底层AI技术,如自然语言NLP技术、语音识别ASR、深度学习等技术的完善,客服软件逐渐向智能化方向发展。

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为什么是客服行业?

代表未来发展方向的人工智能产业,这几年风光无限,但也质疑声不断,首当其冲的就是落地问题。人工智能离不开数据的“滋养”,而客服行业的特点,让客服成为人工智能在企业服务领域的首发阵地。

客服场景具有相对明显的特征,客户群体大、咨询频次高且问题重复度高,大量数据方便AI学习及训练,运用AI客服,能快速解决85%的常见问题。

基于目前的AI技术,智能客服已经实现自主问答、业务办理等一系列复杂操作。相对于人工,智能机器人能24小时在线,全渠道介入,能极大提高客服的工作效率。

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智能客服系统搭建

根据目标不同,智能客服可分为:任务对话服务(通过多轮交互,实现快递查询、订餐、预约服务类定制化服务)、业务咨询服务(通过QA知识库,快速回复用户问题,解决客户常见问题的咨询服务)

1、技术架构基于知识库回答的

使用检索或者分类模型实现客服服务。回答流程为:处理用户输入问题,抽取关键词、扩展同义词→检索匹配问题→挑选出得分最高的问题将对应答案呈现给用户。

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2、技术架构基于槽位填充的

基于槽位的对话系统相对更复杂更专业,主要分需求分析(通过历史工单数据提取用户的高频问题和场景,机器人应该优先解决那些问题)、搭建BOT平台(拥有智能问答能力的平台),最后不断的优化这三个阶段。

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智能客服搭建中,最难的是理解用户意图。100个人就有100种对同一意图不同的表达,这是语言的魅力智能客服系统,也是语言交互的难点。将用户不同的说法对应到同一意图,机器人的智能化的水平才能高。

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智能客服自动化分级

目前市场上,会将自动驾驶从L0到L5,分为6个阶段。L0是完全没有自动驾驶,L5是全自动驾驶,等级越高代表着自动驾驶的能力越强。参照自动驾驶的分级,可将智能客服分为5个阶段:

L1 语音应答系统 仅支持简单的FAQ咨询类问题的回答

L2 智能导航应答系统 先判断客户诉求,再导航到传统分类进行服务

L3 业务机器人 人机协作,机器人理解客户诉求,支持自主处理部分业务流程,复杂业务扔交由人工。

L4 全机器人 客服机器人主导+人工统领,完全由机器人接待客户智能客服系统,人工主要负责机器人成长。

L5 无人客服 完全自动化阶段,机器控制对话流程,不需要人参与。

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未来发展趋势

未来随着人口红利的进一步消失,在用工成本不断增加及业务接入渠道增多的影响下,减员增效已成为企业经营共识,传统客服向智能客服升级转型是必然趋势,在技术层、应用层还是产业链等领域等将得到快速发展。

除此之外,依托智能客服收集到的大量数据,反观客户需求,通过延伸服务,实现对数据的分析和利用,会为行业发展提供新机遇。

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