客服人工智能机器人(人工智能机器人介绍)

每个人在日常生活中，都会接触到客服人员，有查询快递的查询客服，有淘宝购物的导购客服，有金融理财的咨询客服，与客服的沟通发生在各个生活场景中。

大多数企业使用传统的客服系统，所有的交互完全依靠人工，客服人员的业务能力差异、工作态度、工作效率参差不齐，客服效果难以把控。

根据不完全统计，传统客服的从业者对相关工作的不满意程度高达 51%，不满意原因集中于工作强度大（夜班、轮岗、加班等）、工作内容枯燥、重复性机械劳作（重复性问题多、耗费精力时间长）、心理压力负面情绪积累（投诉、刁难等）等。

企业团队运营也备受煎熬，坐席离职率高、成本受限、质检业绩不合格、表单填写粗略等都是显而易见的问题。

另一方面，因为数据相关技术的不成熟，客户交互数据价值挖掘问题也是传统客服需解决的核心问题。根据调研结果，目前大多数传统客服无法统计一天内用户到底问了多少问题、问题占比多少、哪些任务存在失调。

使用传统的在线客服系统，

难以缓解暴涨的咨询压力；

而单独的机器人系统，

则存在上手慢、接入难、服务效果差的问题。

在这样的环境下，

一个好用又容易上手的智能客服变成了关键。

在深度学习算法广泛应用之前，大多数智能客服使用「检索 +NLP 技术处理」的技术方案。随着人工智能与深度学习技术的发展与突破，智能客服背后的技术栈不断演进，能处理的问题数量越来越多，职能边界也随之拓宽。

整体而言，如今的智能客服技术有着语义识别更准确、问法更灵活、对话更连贯、知识更全面以及学习更主动几个先进特点。下面我们以飞算智能客服平台为例来解读一下这些特点。

以飞算智能客服平台为例

看对话式 AI 智能客服的特点

1.语义识别更准确

通过训练配置知识图谱与关系，可以实现海量数据与知识的训练，快速提升机器人的业务理解与回复能力，回答更精确规范，让机器人快速成为业务顾问。

知识图谱示例

2.问法更灵活

对于重复度较高的结构性问题，智能客服通常都可以轻松应对，而当用户的提问方式或问句结构与主流常见问法存在较大偏差时，智能客服往往不容易精准理解问题的真正含义，从而影响用户体验。

会话示例

飞算智能客服平台，通过多轮对话能力，逐步引导来解决访客的问题，并根据访客意图主动分析，以适配多种问法，语义理解更加丰富全面，其客服准确率能够达到 95% 左右。

3.对话更连贯

飞算智能客服平台根据用户信息、场景和前后文生成回复，机器人对用户的问题有更准确灵活的答案，区别于标准的知识库问答的固定性。让机器人变得更加灵活与智能，也更贴近业务。

会话示例

4.知识更全面

知识库是问答系统的基础之一，越丰富的知识库可以带来更好的问答效果。

知识库界面展示

飞算智能客服平台搭载业界领先的对话理解和对话管理技术，依托自身的行业经验与领域知识，并不断渗透到诸如智能机器人等多种场景。在丰富知识库的基础上，飞算智能客服平台通过对用户意图的高精度识别，针对不同场景切换使用不同类型的知识库，从而达到更优秀准确的智能对话目标。

5.学习更主动

通过NLP算法对知识库与未知问题进行自动化整理，智能匹配，一键合并相似问题，轻松维护知识库数据。

知识库优化

案例成果：咨询处理效率提升300% 客户满意度增长90%

以某金融机构智能客服系统解决方案为例，该机构由于用户基数庞大，峰时咨询量大，客服人员难以快速应答;重复问题咨询占用较多时间，降低客服效率与工作体验;非工作时间无人应答，错过业务机会;客服人员培训时间长，能力参差不齐，服务难以提升。

基于以上问题，该金融机构接入了飞算智能客服。

一方面，通过机器人+人工客服协同合作，大幅度增加重复问题处理量，高峰时期缓解客服压力，并辅助客服人员处理疑难问题，提升客服能力；

另一方面，通过智能客服数据积累，知识库不断优化，稳定提升服务效果：

咨询处理效率：提升300%，每小时处理量从1000个会话增加到3000个;

客户满意度：增长90%，五星满意评分数量从日均8000条上升到15200，上升了90%;

日排队会话：降低200%，常见问题自动回复与疑难问题智能分配，会话秒级响应，有效降低排队量;

优化数据量：实现每周1000条，通过智能优化，运营可高效进行知识库优化，每周几小时即可优化上千条数据，快速提升机器人回复能力。

可见，使用飞算智能客服平台，实现的不仅仅是企业客服数字化的升级，更是对客户精准服务的落地。未来，飞算智能客服平台也将持续赋能企业智能交互，解决企业核心“降本增效”问题，提高服务质量及价值，降低人力消耗及运营成本。