智能客服系统架构图,全面解读Uber人工智能客服系统

持续优化客户支持流程,让客户支持服务更易用,更方便。种不同客服渠道(应用内置客户支持、官网客户支持、本地司机网、电话客服、线下服务网点)。这个内部平台具备客服工单功能,以便跟踪解决问题。),它利用机器学习和自然语言处理(NLP)技术,帮助客服代表提供更好的客户支持服务。后端架构,并展示如何利用这一强大工具提高客户满意度。

本文将从数据预处理到排序算法,全面分析Uber人工智能客服系统,为了打造最佳用户体验,Uber 持续优化客户支持流程,设计 COTA 来帮助客服提高解决问题的速度和准确性。

日前,Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的?COTA 客服系统。利用该系统,Uber 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题,小编将原文编译整理如下:

全面解读Uber人工智能客服系统

为了打造最佳用户体验,Uber 持续优化客户支持流程,让客户支持服务更易用,更方便。

智能客服系统架构图_客服系统架构_v5智能客服系统

为实现这一目标,Uber 团队基于其内部平台,提供 5 种不同客服渠道(应用内置客户支持、官网客户支持、本地司机网、电话客服、线下服务网点)。这个内部平台具备客服工单功能,以便跟踪解决问题。每天提交到这个平台上的客服工单有数十万条,遍布全球 400 多个城市。 ?团队必须确保客服代表能尽可能准确、快速地解决问题。

基于此,Uber 打造了一个人工智能客服助理平台——COTA( ),它利用机器学习和自然语言处理(NLP)技术,帮助客服代表提供更好的客户支持服务。

智能客服系统架构图_v5智能客服系统_客服系统架构

在 Uber 客户支持平台上,利用平台的机器学习服务,COTA 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题。

下面,我们会详细介绍创造 COTA 的动机,COTA?后端架构,并展示如何利用这一强大工具提高客户满意度。

v5智能客服系统_智能客服系统架构图_客服系统架构

没有 COTA 之前的客户支持

当客户联系 Uber 寻求支持时,我们必须及时为他们提供最好的解决方案。

智能客服系统架构图_客服系统架构_v5智能客服系统

我们可以让用户在提交问题报告时,点选问题所属的类别,填写细节。这一过程为客服提供了很多背景信息,从而能更快解决问题,如图 1 所示:

全面解读Uber人工智能客服系统

智能客服系统架构图_v5智能客服系统_客服系统架构

图 1:Uber 内置的客户支持服务为用户提供了一个直观且易于使用的界面智能客服系统架构图,先提供问题可能的类型,然后突出显示行程的细节

Uber 内置的客户支持服务能反映问题的背景信息,虽然这些信息很重要,但要解决客户的问题,单靠这些信息远远不够,特别是在一个问题有多种工单答案的情况下。此外,同一个问题,客户可以通过多种方式来描述,因此问题的解决过程更为复杂。

随着 Uber 的服务规模不断扩大,客服必须应对不断增长的客户支持问题,同时,问题也变得更为多样化,包括技术故障和费用调整等。事实上,当客服在解决客户提交的问题时,他们首先要做的是从数千个类别中智能客服系统架构图,确定问题所属类型,这绝非易事!

缩短识别问题类型的时间非常重要,它能减少客服解决用户问题的总时间。

确定问题类型后,下一步就是给出正确的解决方案,每种类型的工单都有不同协议和解决方法。此外,还要从成千上万个可能的解决方案中进行选择,这也是一个耗时的过程。

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