智能语音客服系统,从人工到智能,由产品迭代看客服系统进阶之路

这一阶段的客服系统在计算机信息系统的辅助下采用CTI技术实现了语音和数据同步,用户呼入后即可被CTI系统的IVR接管,可以通过电话机上的按键来选择自助服务,通过语音提示进行操作。运用关键词匹配技术,智能客服较好地解决了这些重复的问题。智能客服可以自动智能解答常见的业务问题,当问题实在无法解决或用户明确说明“我想联系人工客服”、“转人工”等情况出现时,才会转入人工服务。

日新月异的技术发展,带动着客服产品也以令人咋舌的速度,进行着一次又一次变革。从最原始遍布大街小巷的门店服务,到现如今炙手可热的智能客服,传统人工服务逐渐在一定范围内被取代,准确性、主动性和效率性的提高成为大势所趋。这其中经历了什么样的演变之路,未来又有着怎样的发展趋势和前景,本文将从产品迭代的角度一一产开详述。

1.

基于人工模板的客户服务

电话技术的广泛应用推动了第一代呼叫中心基于人工模板的人工热线电话系统的诞生。在客户服务发展的早期,专门的话务员或专家利用电话,凭借经验和记忆,利用电话为打入电话的顾客进行咨询服务。

此时客户服务还没有达到可以将用户有关的数据存入计算机的技术水平,功能简单、自动化程度低下、信息容量有限,服务能力也无法提高。

人工热线电话的出现让企业与客户有了更直接的交流方式,在提高企业工作效率、提高服务质量、降低企业成本方面也同样功不可没。

2.

基于检索技术的客户服务

这一阶段的客服系统在计算机信息系统的辅助下采用CTI技术实现了语音和数据同步,用户呼入后即可被CTI系统的IVR接管,可以通过电话机上的按键来选择自助服务,通过语音提示进行操作。若用户的问题不能通过自助语音解决,用户便可以进一步咨询客服人员,客服人员通过客户服务运营支撑系统的管理界面有效地对客户的资料即时调出和存储,及时地为客户提供个性化服务。

客户服务运营支撑系统分为客服工单系统、知识库、内部协同三大系统。

工单是工作单据的简称,是第三阶段客服系统的一个基本功能。工单的主要功能是通过网页表单、电话、邮件、API等工单渠道和APP、微信、网页等在线渠道建立、处理和统计客户信息和任务。客服工单系统除了统一的工单外,还有工单增值功能,包括自定义字段工单、工单接口开发支持等,让工单系统更加完善。

客户服务运营支撑的第二部分为知识库,分为多级分类知识库、常用语(快捷回复)、素材支持三个部分。在用户进入客服平台时以及问题得以解决后,客服人员均可以根据系统推荐的常用语(欢迎词、结束语等)与用户进行交流。用户提出问题后,客服人员通过内部搜索引擎在多级分类知识库中对问题中的关键词进行搜索,在结果中选择最合适的答案作为回应,并将问题归类到已有的问题分类中便于统计。

例如,客户提问:“今天的房退了,昨天住了,定错日期了”,在知识库中搜索关键词“取消订单”,得到“如何取消订单”、“如何修改订单”、“结束语”三条推荐答案。

首先客服人员选择“如何取消订单”作为答案回应:”很无奈地告诉您,您的订单已过最晚取消修改时间,取消或者修改都是需要扣除全部房费的哦,建议您按订单预定入住~”

随即用户回答:“好的。”客服人员便根据推荐问题3的快捷回复作为结束语结束对话:“不客气,非常感谢您对我们的支持,期待再次为您服务,再见!”

最后,现有的问题分类有“争取取消修改”、“返现/优惠券”、“投诉”、“解冻/退款”、“发票”等,客服人员将问题归档于“争取取消修改”中,便完成了一次客户服务。

客户服务运营支撑的第三部分为内部协同,分为客服内部IM和基于工单信息的内部消息。客服内部IM即客服内部的即时通信应用,方便客服间沟通。工单串联企业所有部门,客服部解决客户的使用问题,研发/生产部解决产品缺陷问题,产品/设计部发现并满足新的业务需求。基于工单的内部消息可以同时整合上下游合作友商的服务力量,全员在同一平台上为用户提供优质的服务。

3.

基于机器翻译技术的客户服务

渐渐的,客服人员敏感地发现,用户问的问题有很多是重复的,几乎每个办理业务的用户都会问套餐标准、价格,这符合帕累托法则(80/20法则)。运用关键词匹配技术,智能客服较好地解决了这些重复的问题。

关键词匹配原则是,先在后台设置好经常回答问题的答案,以及答案所对应的关键词。用户输入问题后,从问题中筛选出所包含的关键词,并与后台提前设置好的答案的关键词进行基于字符串匹配,匹配合适就返回该答案。

其中基于字符串匹配是基于机器翻译技术客服的一种常用匹配方法,基于字符串匹配即扫描字符串,如果发现字符串的子串和词相同,就算匹配。这类分词通常会加入一些启发式规则,比如“正向/反向最大匹配”、“长词优先” 等策略。基于字符串匹配的客服工作流程如下:

智能客服可以自动智能解答常见的业务问题,当问题实在无法解决或用户明确说明“我想联系人工客服”、“转人工”等情况出现时,才会转入人工服务。

智能客服的24小时无间断服务不仅为企业解决了人工客服成本过高、客服管理困难、客服培训耗费大量物力财力、内部协同常见问题咨询量大且耗时耗力的问题,也让用户免受排队进行人工客服咨询等待时间过长、人工客服业务水平参差不齐、客服人员无法24小时答疑等问题的困扰智能语音客服系统,智能客服和人工服务相结合的模式让客户服务有了前所未有的优质用户体验。

但是基于关键词匹配的搜索技术有较大的局限性。它不能区分同形异义,也不能联想到关键词的同义词。

4.

基于深度学习的客户服务

随着人工智能狂潮的掀起、深度学习技术的不断演进,客服系统的变革也接踵而至。

搜索相关的NLP技术灵活地将以往惯用的精准匹配、关键词匹配和语义相似度匹配等算法相结合,以不同的策略在知识库中搜集、发现、提取、处理信息,为用户提供咨询等服务。

技术架构图

以下分别对搜索相关的NLP技术在语义相似度匹配中的三种应用进行分析:

首先是搜索相关的NLP技术在口语化问题中的应用。在知识库查找用户输入的query,若用户的问题中包含了口语化的内容,系统把用户输入的query按照词语的重要度来排序,将口语化的字去掉,把重要的词保留下来再进行检索。比如,用户输入“我想买一点化妆品之类的东西”,其中“之类的东西”就是口语化的字,系统在检索中先去掉“之类的东西”再到知识库去找匹配“我想买一点化妆品”的答案。

其次是搜索相关的NLP技术在同义词问题中的应用。知识库的内容相对比较少,用户输入的query没有与之匹配的答案,系统将会扩充问题的同义词,再把同义词作为问句在知识库中检索返回更多答案。比如,用户输入“退款金额不对”,系统将问题泛化为“退款金额错误”再在知识库中进行检索。

最后是搜索相关的NLP技术在错别字问题中的应用。系统将错别字进行纠错,再对结果进行检索。例如用户这样问道:“怎么办理退或”,系统将“或”纠正为“货”,再在知识库中对新的问句进行检索。

当完成了对结果的检索,便对结果进行排序智能语音客服系统,系统允许用户输入检索关键词,而后对检索到的内容进行分类、聚类等处理,并输出各个不同类别的简要描述,从而可以缩小检索的范围,用户只需关注比较关注的主题。

不仅如此,人们发现,客服系统若只是像基于机器翻译技术阶段根据精准匹配、关键词匹配对用户的问题进行检索,得到的答案不仅少之又少而且很不全面。然而深度学习技术与客服系统的结合改变了这一局面。

传统方法会用很精细的方法去标注,深度学习会用向量表示单词、短语、逻辑表达式和句子,然后搭建多层神经网络去自主学习。本文以深度学习的潜在语义分类模型和敏感词分类识别模型为例展开讨论。

一方面深度学习技术的引入大大提高了客服系统回答的准确度。用户输入一个问句,系统需要对这一行文本进行语义提取(因为机器学习算法的输入一般都要求是数值型的向量,没法直接处理文本),将这一行文本转成一个数值型的向量,在用一些分类、聚类等机器学习算法做后续的分析并把答案返回给用户。下图为深度学习深度语义相似模型(DSSM)的原理示意图:

另一方面深度学习技术帮助客服系统建立了敏感词检测模型,在如果用户输入一个问句(集合A),系统需要检测这个问句中是否存在一些关键字是属于集合B,B就是违禁词列表。若存在问句存在违禁词,即提示用户提问失败需重新提问;若问句不存在违禁词,即按正常情况检索、对文本聚类并返回答案。

5.未来发展趋势

未来的客服系统将会成为“智商”、“情商”双商都超高的智能助手,为人们带来更贴心的服务。

它的高“智商”体现在五个方面:

除了令人咋舌的高“智商”外,未来的客服的超高“情商”也不容小觑:

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