客服系统技术分析说明（客服服务分析报告）

本篇文章给大家谈谈客服系统技术分析说明，以及客服服务分析报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享客服系统技术分析说明的知识，其中也会对客服服务分析报告进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、客服服务系统的简介
• 2、智能客服系统的关键技术与挑战
• 3、什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？
• 4、关于实现在线客服系统需要哪些技术

客服服务系统的简介

在战略管理和运营管理指导下的客服系统如何具体建立呢？下面分七个步骤来分别说明：
一、结合规划，明确系统需求
呼叫中心经过战略层面的规划和运营管理层面的指导，可以迅速地明确系统需求。考虑呼叫中心的需求一般可从如下四个部分着手思考：
（1）接入及交换处理系统
此部分重点考虑用户的呼叫接入和呼出、呼叫转接处理需求，分析提供电话、传真、信函、Web、EMAIL、WAP、短信、视频等方式的接入选择。考虑分析用户呼叫要求和数据，将该数据传递给业务处理和业务管理系统，同时接收业务处理和业务管理系统的交换请求，对各种电话交换资源、语音资源、传真资源、座席资源等进行统一管理和调度分配，进行呼叫的排队和交换。它包括PBX/ACD (自动呼叫分配)、IVR（交互语音应答）、CTI、传真系统、短信平台、座席软电话、录音、呼出系统、ICC（Internet呼叫中心）等子系统。
（2）业务处理及业务管理系统
此部分重点考虑应用业务逻辑的处理和调度需求，考虑向客服系统的使用者提供所有业务层面的应用功能，并通过通信服务代理与数据库和外部系统打交道。它包括座席桌面应用子系统、业务逻辑处理子系统、运营管理子系统和通讯服务子系统，分别实现座席桌面应用、业务逻辑处理、应用管理和通讯等的需求。
（3）数据存储处理及数据分析系统
此部分重点考虑系统中的大部分重要数据存储的需求，并对这些数据进行数据库层的处理；同时利用DW（数据挖掘）和DW（数据仓库）的技术提供OLAP数据分析处理、数据挖掘等操作的需求。它一般包括数据存储处理子系统、数据分析中心子系统两个部分。
（4）网络及安全管理系统
此部分重点考虑进行网络性能管理、网络配置管理、系统安全防范、数据备份与恢复、系统容灾管理等的需求。它一般包括网络管理子系统、安全防范子系统、数据备份子系统、容灾子系统。
二、结合需求，选定组网方式
根据前面规划提到的客户战略和服务战略，考虑呼叫中心所服务客户的地域范围分布情况，结合具体的系统需求分析，可相应地从多种组网模式中选择适合自己的组网方式。组网方式将直接实现系统需求，同时也影响系统的配置和产品选型等后面的步骤，所以需要在此环节确定系统的组网方式。
（1）单点组网模式：系统的所有硬件资源、服务资源以及座席代表等都集中在一个建筑物内，整个系统组成一个高速局域网，用户的电话/Web呼叫等统一接入到这个单点的呼叫中心系统中，由呼叫中心的各种资源为用户提供服务。
（2）远端座席组网模式：系统在PBX一侧提供多种连接远端座席的方式，可以根据远端座席设置的数量规模，配置性能价格比非常合理的产品，可以采用PBX远端模块方式，也可以采用IP的方式使远端语音与数据在一条物理链路上同时传输，实现传输介质与带宽共享。
（3）分布式组网模式：采用分布式CTI及分布式数据处理技术的虚拟呼叫中心系统，可以将在地理位置上分散的多个呼叫中心（Site A/B/C）连接在一起，每个节点都可以根据需要配置座席群、IVR、传真资源以及服务器群组，这些分布式的节点通过PBX及CTI中间件内嵌的分布式处理功能在整体上形成一个逻辑上统一的呼叫中心，不同呼叫中心之间的业务代表和自动语音、自动传真资源可以实现均衡分配，从而使得呼叫中心的处理资源达到统一分配、负载均衡。
三、系统配置计算
根据系统用户数、业务种类和系统组网模式等因素和行业应用经验值，可以计算PBX/ACD资源配置、数据库和应用服务器主机配置、存储空间等。
四、产品选型和系统集成商选定
根据需求和系统配置计算结果，可以结合应用系统的需求，来进行产品选型。建设呼叫中心涉及的主要产品有：
前置接入交换平台：根据业务需求和处理能力要求，前置接入交换平台可以选择PBX/ACD（交换机、排队机）、可编程交换机、一体化呼叫中心平台等作为呼叫中心与公众电话网（PSTN）的接口，提供了电话接入的功能，并进行呼叫的排队，同时为业务代表提供会议、转接等多种功能。
交互式语音应答及传真系统(IVR/IFR)：IVR（Interactive Voice Response，交互式语音应答）以及IFR（Interactive Fax Response，交互式传真应答）应用软件主要完成系统语音引导、语音交互式语音应答、收发传真等功能。根据一些数据统计显示，在某些行业的客户服务中心，自动语音服务器担负处理60%以上的呼叫量。IVR的使用节省了人工接续时间，使呼叫中心效率大幅度提高，大大降低了运营成本。
座席录音平台：Recorder Server（录音服务器）主要完成对座席的同步录音功能，提供录音原始文档，对座席人员进行绩效管理，解决服务纠纷等功能。在呼叫中心系统建设中，使用较多的座席同步录音产品包括FDS、Nice、Tgnortel、InterVoice、宇高Vc-log等多种，在呼叫中心系统建设中，可以根据规模的大小和功能需求，选择切合实际、高性价比的同步录音产品。
座席工作站：Agent(座席)工作站主要由座席PC机及座席客户端软件构成，是座席业务代表进行客户服务的终端平台。在呼叫中心解决方案中，系统一般都提供软电话的功能，包括象签入、签出、置忙、置闲、应答、挂断、保持、呼叫转接、三方通话（会议）、拨号、咨询、呼叫等待指示、座席业务量实时统计、屏幕弹出等功能。
数据库/应用服务器：DB/APP Server（数据库/应用服务器）是呼叫中心的信息数据中心，用来存放呼叫中心的话务员配置信息、客户档案信息、业务受理信息、业务查询信息以及各种配置统计等数据，为客户提供业务咨询、综合查询、业务受理、投诉建议、系统管理等业务处理逻辑。在项目建设中，可以根据系统规模大小和功能需求选择合适的产品进行集成开发。
管理工作站：主要负责系统的综合管理，例如系统配置、系统监控、统计报表等。
通信网关：主要负责与其他系统之间的通信，它作为一个综合的消息传递平台，将所有其他平台发送过来的消息统一提交给呼叫中心其他后台系统，同时将呼叫中心的所有外发消息统一通过此平台分发给其他外部系统。
网络平台：网络平台是整个呼叫中心系统的网络支撑，所有主机等作为一个个的节点利用网络来互相通信。
至于系统集成商的选定，一般可先形成招标文件，再通过自己企业的招投标流程，综合比较各系统集成商的方案和价格等因素，就可完成本步骤的工作。此环节各企业都有比较成熟的操作流程，这里就一笔带过了。
五、项目实施
根据产品选型的结果和选定的系统集成商，由甲乙双方人员组成项目组，对项目进行实施。此阶段最容易出现各种问题，如果处理不好，呼叫中心的建设不会一帆风顺。这个环节很重要的一点就是系统集成商是否有成熟的实施方法论来指导项目的实施，降低项目实施中的风险，确保项目能顺利实施。
六、系统运行
通过项目实施中的系统测试、试运行后，系统即转入正式的上线运行阶段。此阶段是验证呼叫中心规划与系统建设的最好时机。通过一段时间的磨合，逐步建立以客户为中心（Customer-Centric）的企业战略和企业文化，并将呼叫中心的人力资源（People）、业务流程（Process）与技术（Technology）进行有效的整合，发挥系统的最大功效。
七、评价与改进
在经历一段时间的系统运行以后，应该定期通过考评呼叫中心的绩效，并进一步评估系统与呼叫中心战略、客服组织架构和客服流程的适宜性和有效性，对呼叫中心的规划与运行情况进行评价，对不足之处提出改进思路。
只有不断地进行持续改善，才能建立一个规划合理、运行高效的卓越的呼叫中心。

智能客服系统的关键技术与挑战

系统客服系统技术分析说明的关键技术涉及三个主要方面客服系统技术分析说明：基于自然语言理解的语义检索技术、多渠道知识服务技术、大规模知识库建构技术。
在自然语言理解语义检索技术方面，我们让公众以最自然的方式表达自己的信息或知识需求，并能够获得其最想要的精准信息。我们的系统首先对用户的查询进行自然语言分析，这种分析在三个层次上进行：语义文法分析、代词类的短语文法分析、特征词检索。同时，对上述用户的自然语言查询继续拧缩略语识别、错别字识别、模糊推理、特征术语识别，以进一步增强自然语言理解的准确性。
如右图。
在支持多渠道、多用户的知识服务技术方面，根据多年的技术推广经验以及对多个行业的需求分析，我们设计一种可支撑不同用户、不同渠道的统一的知识服务模式。该模式不仅融合了人工智能的研究成果和我们的核心技术，也融合了专家、话务员、知识管理员等人工因素，是一种人机结合的服务模式。该模式可以统一的方式服务不同的用户，应用于不同的渠道（可支持短信、MSN、QQ、飞信、BBS等渠道无缝接入）。因此，大大降低了企业客服成本。
参见下图。

什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？

关于智能客服，360百科给出如下定义：

智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动 问答系统 、推理等等技术行业，智能客服不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

这一长段专业化的语言说下来，估计非行业人士都被说蒙了。

在大多数人的认知里，智能客服就是打开网页客服弹出来的千篇一律的机器人，回答问题从来不在点上，让人恼火，所以大多数人的选择是直接跳过，转人工客服。

在此说明，智能客服=AI客服+传统客服（在线客服+工单客服+呼叫中心），这里的AI客服指的是AI在客服系统的能力。上面说到的机器人问答只能是它的冰山一角，而且是之前的，现在已经做的好很多了。

我们来简单说一下AI客服，这里我们不提智能客服的全渠道接入、一体化的整合、大数据分析、开放性与定制化，我们只聊AI方面的。小能的AI客服有三大特性；

1、垂直场景的业务渗透与交互能力；

2、全流程的人机协同的能力；

3、训练师平台带来的知识库构建能力。

1、垂直场景的业务渗透与交互能力

对于行业大量重复的访客咨询，传统的机器服务就是简单问答，智能场景则可以很好的解决这个问题。拿电商行业来说，可以将访客和企业业务的数据进行关联，智能、精准的对访客进行优惠活动咨询、商品推荐、退换货处理、售后，以及营销等问题的处理

小能客服采用了超媒体+智能代理的模式，利用AI可以实现80%高频业务的自动办理，交互形式也非常智能，超级炫酷，有效提高企业的形象。

2、全流程的人机协同的能力

AI客服会渗透到客服的各个环节，利用AI的能力来优化业务，辅助人工，或产生功能的革新。

一个完整的客服系统，其流程是从客户从多渠道进入开始，客户先是被识别出来，然后进入分配系统，根据预制的或动态的分配机制分配到相应的客服组，然后再根据优先级的不同或插入相应的队列，或直接进线，进入咨询对话过程，咨询结束后离开。

在这一过程中，AI首先能够给予大数据智能识别出客服的身份，然后进行动态分配，然后辅助人工进行业务处理，这个过程的智能辅助、实时质检监控 智能营销等智能功能不但能大大提高客服工作效率，还能提高服务单满意度，提高订单转化率。

举个例子来说明：

某个电商网站的老顾客张先生，因为经常买东西，AI客服就能够根据他以往的消费记录及活跃度指标识别为高等级的顾客，所以无需排队可以直接进线。在张先生进入在线客服时，对话框内就会弹出“嗨，张先生，好久不见“，如果是通过电话的方式打进来，AI客服也能在听到他声音的时候，利用语音识别技术识别出，并语音回复同样的内容。

客服在与张先生聊天的过程中，AI会依据谈话的内容启动上下文识别、语义分析来自动搜索出相关内容，供客服选择回复，这对于业务量大或新客服来说，是非常好的解决方案。并且，在谈话过程中，AI还能根据情绪识别、关键字及行为来实时质检，如果客服态度不好或者回复的内容有问题，就会实时给出提醒，问题严重的话将会拦截客服的回复，避免给客户造成不好的影响。

3、训练师平台带来的强知识库构建能力

      智能客服离不开知识库的配置，很多企业因为没有专业的人才，在知识库的构建过程没有办法做到与业务的有机融合，导致问题解决率不高。在后期的知识库不断填充过程还会越来越冗余，导致我响应速度变慢。

      小能的训练师平台可以做到利用AI的能力自动对知识库进行清洗、对业务问题进行分析与聚类，找出核心热点问题。还能够利用机器深度学习来自动对知识库进行梳理，删除冗余的寂静词，增加热点位置问题的回复。客户还可以直接购买小能的训练师平台+训练师服务，帮助企业建立一套完善的数据里，同时为企业培训训练师人才。                                                                                                                                                                                                                                              

其他

AI客服只是开始，未来会更加注重拟人化与营销方向的研究,做到全服务过程的无机器感知，提高用户体验。通过大数据及其他功能来提高AI的营销能力，为企业的销售转化率做出更多贡献。

关于实现在线客服系统需要哪些技术

一个在线客服系统在技术上应该有一下几个基本的方向：

通信协议（http、websocket等）

集群部署（没有集群怕是服务的客户量会很少而且升级一会很麻烦）

大数据相关技术（在线客服记录的基础数据有访客的浏览数据、对话数据、客户信息等等数据量是比较大的，了解大数据相关的数据应该是必备的）

智能学习-机器学习（一个好的在线客服系统应该需要提供智能客服帮助人工客户解决问题）

可以通过专业的在线客服对外提供的API了解到很多他们用的技术栈和开发思路。比如：一洽客服开放API

关于客服系统技术分析说明和客服服务分析报告的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 客服系统技术分析说明的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于客服服务分析报告、客服系统技术分析说明的信息别忘了在本站进行查找喔。