智能客服系统 解决方案(智能客服系统功能)

来源:网友投稿 920 2023-04-18

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本篇文章给大家谈谈智能客服系统 解决方案,以及智能客服系统功能对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能客服系统 解决方案的知识,其中也会对智能客服系统功能进行解释,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:

软通动力的“ECHO”智能客服解决方案,大致具备哪些功能?

软通动力的“ECHO”智能客服解决方案集合了在线客服、呼叫中心、智能机器人、人工系统、报表监控等功能于一体,可下沉各个行业,服务于多个业务场景和用户渠道,智能驱动每一个服务环节,为企业实现互联网转型及升级。所运用到的人工智能技术机器人、智能质检、智能语音交互等功能为企业的发展注入强劲动力,企业可借助ECHO令自身服务营销升级。

AI技术如何打造智能客服?

由于从事智能客服领域,对智能客服的开发也有比较全面的了解,这里从AI技术的角度介绍一下。


智能客服用到的技术群

智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术,比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术,以璞娲智能客服用到的技术为例,请参考下面不同角度的技术全景图。


从客服处理过程理解AI技术

要理解智能客服中的AI技术,我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中,智能客服会用到下面几种技术。

智能客服中用到的AI技术

上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴,

首先你要知道它一定要具备学习能力,接下来就是各种喂数据了。

可以从以下几个步骤着手:

(1)确定任务(智能客服);

(3)任务或问题的明确定义:当做分类任务解决 还是 直接生成回答的问题;针对不同的问题,分别考虑数据收集、收据处理、算法选型、评估方案与指标设计、实验设计、上线方案和运维等问题。

(4)详细分析好任务和待回答的问题后,就需要准备语料库(注重数据质量,好的数据质量,胜过最优秀的算法);

(5)数据预处理,将文本数据转换为词向量(有多种方法,如word2vec等等),考虑输入数据与标签数据组织形式,可以参考智能问答相关的开放数据集;

(6)数据分析,主要包括数据量大小的分析、词向量高维嵌入分析、如果是分类任务还要分析类别的数据平衡性;能想到的统计分析与数据处理方法都可以考虑,目标是数据高质量;值得一提:数据量的大小决定数据处理(如需要数据增广、类别平衡、数据上或下采样等)、方法的选择以及模型训练的方法(如使用预训练模型、考虑小样本学习方法等);

(8)实验与结果评估,注重训练数据与评价数据划分,科学/严谨实验,科学分析;利用设计指标进行评估并充分分析实验结果,寻找模型做得不好的样本案例(badcase);

(9)badcase分析与解决;

(10)上线前实测,逐步扩大用户使用范围;

(11)继续跟进和改进出现的问题,重复(1)~(10)的环节。

智能客服的主要价值在哪里?

在企业的经营中,客服是必不可少的角色,在很大程度上,客服是企业与客户唯一的直接接触通道,客服的价值在于解决用户问题,改善用户体验,提升企业口碑,营销促进交易等等,但传统的客服模式放到如今的互联网时代,短板立现。成本、效率、沟通方式等都有待提升与改进,由此,智能客服的价值得以凸显。

直观来看,智能客服对传统客服行业的主要价值体现如下:

1、智能客服在处理有明确结论的简单重复性问题上,展现了极高的工作效率,人工客服可以节省更多时间与精力去处理更为复杂、关键的客户问题,去服务VIP或是个性化需求更强烈的客户,从而达到提升客户满意度的效果。同时企业的人力、管理、运维成本都得到大幅下降。

2、智能客服在本质上是机器,机器没有生理局限,服务时长远大于人力,同时它也不存在情绪波动,可以实现百分之百的微笑服务,保持标准的服务质量。特别是在客户业务规模达到明显的波峰波谷时,智能客服可以在短期内实现大批量复制解决,以应对业务量的波动,实现弹性运维。

3、智能客服还可以应用在企业的营销活动中,在传统的电销时代,人工外呼作为很多企业的营销主要手段,耗时长,效果差,一个客服一天所能拨打的电话量有限,而电销恰巧又是一个需要“广撒网,多尝试”的营销方式。此时,智能客服交互系统中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起来,增加呼出频率,扩大呼叫范围,提升呼叫中心的价值创造力。

智能客服既有这么多优势,那它的出现又是否会对传统的人工客服造成替代性的威胁呢?

其实不然,传统的客服行业就像是一座金字塔,人工智能并不是将它推倒重建,而是在思考如何做到机器辅助人工,部分代替人工,扩大金字塔的基层,稳固上层结构。

由此,智能客服的主要价值可以概括为:在满足企业对客服工作的需求的同时为企业减投增效,帮助企业更好的实现营收。

逻辑推理 知识表示 自动规划 机器学习 自然语言 感知 行动处理 人类情绪 计算创造 综合智能

只要用在合适的地方。无论各行各业,机器人代替人工,能够极大增强企业办公效率,增加收益,降低用人成本,人工智能的发展最大的受益者是人类。人类的创意是无限的,但是自身能力也是有局限性的,也需要机器人来辅助人类。所以各有优势,无所谓谁的业务能力强,都是相互弥补的。这没法比较。

随着电话服务热线的出现,以及企业客户服务的不断提高。在移动互联网时代,客户通信服务也变得多样化。除了申请400或95个号码建立客户服务系统来改善客户服务外,企业还通过网络服务、移动应用、公共***、微博等渠道提供服务。当越来越多的人以这种方式与企业员工接触时,当人工客户服务不能及时处理多个用户和问题时,导致客户体验差,再加上企业的雇佣成本不断增加,智能客户服务机器人顺应时代的到来。目前,智能客户服务机器人已经成为企业与用户之间最重要的通信工具。广泛应用于金融、教育、电子商务等领域。

最近,在微博上,我们总能看到一些客户服务机器人在本地测试市场上并不想象智能,自动回复单句严重,回复内容错误,人们想要有人工的客户服务来与他们沟通。问题是,客户服务机器人什么时候才能真正“理解”?编辑曾体验过腾讯、阿里小米、京东和大银行的在线客服平台。电子商务服务平台具有响应速度快、识别率高、产品促销个性化、信息优惠等增值服务的共同特点。但对这句话的理解却偏低。

在当前的客户服务中,机器人客户服务作为手动客户服务的辅助工具,帮助手动客户服务解决,解决客户的诸多问题,降低手动客户服务的工作压力,提高工作效率手动客户服务,大大提高了解决方***性。效力。然而,在与人类的对话中,客户服务机器人已经成为人类复杂情绪的难点。在接下来的几年里,客户服务机器人不会完全取代人们的工作。深入整合人机的“无人值守客户服务”是打破这一瓶颈的最佳方式。

所谓智能客服机器人实际上是一个人工智能信息系统,它可以用自然语言与用户进行通信。它使用了许多智能人机交互技术,包括自然语言理解和机器学习技术。它能够以文本或语音的形式识别和理解用户的问题,通过语义分析了解用户的意图,与用户进行人性化的沟通,为用户提供信息咨询等相关服务。

在当前人工智能迅猛发展的浪潮中,福山北明信息技术公司负责人表示,优秀的客户服务依靠人工实能和海量数据来深化客户服务场景的应用,不断优化、创新和完善。描述了“可定制”的智能客户服务,它能够准确地适应业务需求并继续学习,并帮助、适应和回答大量的常见问题。它大大提高了人类的效率。它可以广泛应用于网站、应用程序、电话客户服务甚至离线窗口。目前,优秀的客户服务已成为深圳平安公司的合作伙伴。在智能客户服务领域实现了战略合作。全面启动人机对话培训平台,为企业构建基于ai的智能客户服务解决方案。

2018年9月,发布了4.0.0正式版本的优秀客户服务,添加了群集和企业知识管理系统,使用群集解决方案支持多点部署方案,添加了企业知识管理系统组件,并拥有专业知识管理系统。和新的移动智能推荐。深入挖掘各种需求场景,人们对机器人的满意度并不低于人工。

佛山市贝米信息技术有限公司(www.youkefu.cn)成立于2017年3月,是一支年轻而充满活力的团队。公司的主要“优质客户服务”是一个全渠道的综合客户服务系统,集成了多个客户服务渠道,以帮助各个行业。各种规模的企业建立了客户服务体系。通过邮件,短信,电话语音,webim在线客服,***,微博,h5页面,app界面等各种渠道的客户服务请求和对话,集成在管理平台上,统一响应和支持客户服务。

当你打 10086 的电话,语音提示如下:

欢迎致电中国移动,

全心全意为您服务,

普通话服务请安 1,

For English service press pound key

...

我这个手机号用了 5 年了吧,打10086这个电话不下 50 次了,你还不知道我是不是说普通话?

以上只是举了一个最常见的例子。

随着智能技术的发展,越来越多的客服咨询都开始交由对话机器人解决。

就在最近,冠状病毒疫情爆发,大量民众通过手机或电脑咨询政府以了解最新的疫情信息和防控措施。在这特殊情况下,原本的人工客服是无法承接这么多咨询的,而客服客服就尤为重要。

简单来所,智能客服系统 主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术,使用海量数据建立对话模型,结合多轮对话与实时反馈自主学习,精准识别用户意图,支持文字、语音、图片等富媒体交互,可实现语义解析和多形式的对话。

但是每个行业有自己的业务特点和知识范围,每个呼叫中心公司都应该根据自己的业务,逐步解决最基本的问题。

比如10086,一次次重复问你说普通话还是英语。

智能服务是一个过程,不是结果。

随着AI人工智能赋能客户服务。智能客服系统应运而生。

智能客服在提升企业服务质量和工作效率,降低企业管理和运营成本,提高企业的核心竞争力方面有着重要作用。

比如,我们利用AI技术能够同时实现 智能语音导航、智能话务员、智能工单管理、智能数据分析、智能语音质检、智能外呼 等功能。

并且能够与用户原有的呼叫中心系统有效对接,具有简单操作易上手、功能齐备、实用性强的特点。

如果企业想实现客户服务精细化运营管理,可以考虑试用哦~

一、智能机器人的能力
人工智能客服系统的核心能力主要体现在智能机器人上,企业在选择机器人前,需要了解机器人有哪些功能或能力,可以帮助企业做选择参考。智能客服机器人通常包含以下几项关键能力。

(一)自然语言识别能力

机器人拥有自然语言识别能力,可以帮助机器人更好的理解人类语言。举个例子来说:人类对于一个问题会有多种不同的方式,机器人需要理解问题中的关键点,从而找到对应的问题。这是考察机器人性能时较为重要的指标。

(二)知识库和自主学习

知识库相当于机器人的大脑,企业需要在使用初期为机器人建设一套知识库。这就相当于给新员工一个产品介绍或业务资料。在对接客户时机器人会从已有的知识库中搜索问题的答案。在不断接受问题和解决问题的过程中,智能客服系统机器人会完善知识库,将处理的问题积累下来,就形成了自我学习能力。通过这种方式可以方便以后更好的解决客户问题。

(三)其他能力


有些智能客服机器人会有一些扩展能力,能通过网络/API接口找到一些其他资源,比如:查询快递、查询天气等等。具体来说:电商客服也许可以在与来客交谈时,帮助客户查询快递情况,这类需要由机器人就能完成了,并且速度和准确度都可以保证,无需额外的人力来处理这类问题。

二、人机对话有温度

智能客服机器人不仅能替代人工客服的工作,在拨通用户电话后,还可以像真人一样与用户进行沟通交流。而这些需要大量的人工智能技术支出,比如自然语言处理、语音识别等多个领域。

在线客服技术的解决方案

1、 轮询
这是一种比较古老而简单的解决方案,也就是定时刷新,在线客服在聊天的时候,aJax在后台定时获取数据,如果接收到发送过来的消息的话,则将消息显示在聊天框上。
这种技术的缺点就是后台刷新太频繁了,而很多刷新都是没有数据返回了,导致性能的下降。
2、 长连接
这种技术有称为“长轮询”,它是基于轮询技术的,但有所改进,客户端向服务端发起请求的时候,服务端不会直接返回,而是会阻塞请求,直到服务器读取到消息后才返回,这个时候,客户端才调用回调函数,将读取到的消息显示出来。
这里讲的在线客服系统将选用该技术来实现。
图2. 基于长轮询的服务器推模型
消息
这种解决方案采用一个作为client的applet,它使用TCP/IP或者无连接的UDP、甚至多播协议来建立与消息中间键server的通讯,然后由server推送消息给client。你可以从例如SoftWired的iBus、IBM的MQSeries、BEA的WebLogic Event这些消息产品中直接挑选,或者自己使用基于socket的定制开发消息软件。
Comet技术Commet是一种使用HTTP长连接,无需浏览器安装插件的“服务器推”方案。它有两者方案:基于aJax的长轮询方式;基于iframe和htmlfile的流方式。这里,我们只关注里面的基于aJax的长轮询方式。
Pushlet是一个开源的Comet框架,其中在设计上有很多值得借鉴的地方,能够使用它来开发一个不是大规模的在线客服系统。而对于大型商用的在线客服系统,我觉得它还无法胜任。
负载均衡(分布式部署)一个正式商用的在线客服系统,不可能只在一个WEB服务器部署,这样子,性能和容量都很难扩展,所以必然是允许分布式部署的,通过负载均衡设备(或软件)来实现分布式访问。
如果采用分布式部署的话,那么就涉及到聊天的数据保存在哪里的问题。是保存在web服务器上,还是数据库呢?如果是单web服务器的话,那肯定是保存在web服务器上,其流程大概如下:
1、 用户发送消息是,系统将数据保存在web服务器(同时也保存数据库)上。
2、 客服对应的长连接获取web服务器上的数据,然后在客服的页面上显示出来。
3、 客服回复聊天信息,系统将数据保存到web服务器(同时也保存数据库)上。
4、 用户所在的长连接获取web服务器上的数据,然后在用户的页面上显示处理。
由于从web服务器上获取数据比在数据库获取数据的效率高,所以上面的逻辑是合理的,但是,基于分布式部署的环境下,他存在多个web服务器,那么发起聊天的消息应该保存在哪台服务器上呢?还是所有的服务器都保存一次呢?在分布式环境下存在一些像JBossCache等缓存同步的技术,但对应在线聊天系统,实时性的要求非常高,是否存在实时性的问题呢?
另外一个,基于安全的考虑,一般需要将用户所访问的功能放到一个web服务器集群上,客服所访问的功能放到另外一个web服务器集群上,两个web服务器集群的网络需要隔离,以防止黑客的攻击。这就又出现一个问题,如果用户发送的消息放到用户的web服务器上,那么客服如果获取到该消息呢?同理,用户的web服务器有如果获取客服web服务器对应的消息呢?
那么放到数据库来实现呢?把聊天记录都放到数据库中,用户和客服都从数据库获取聊天的信息。这样子的话,那么数据库的负荷将非常大,随着用户数的不断增加,数据库负荷越来越大,而且,在大用户下,存储都是非常频繁的,将所有人的聊天信息放到数据库上,是不明智的。还有一个安全上的考虑,一般实现用户的功能都不直接访问数据库,一般会经过一个中间的服务器作为中转,那么如果聊天信息从数据库取的话,效率则会更低。
那么,能不能像QQ那样,聊天双方直接建立连接,实时发送呢?其实,这是一种相对老点的技术,一般是采用Socket,或者UDP,实现双方的通讯。这种机制的缺点客户端可能需要采用applet插件或ActiveX插件,通讯时有比较大的性能消耗,最重要的一点,这些技术受网络的影响特别大,在一个环境下可以正常使用,在另外一个环境下,可能就无法正常使用了。所以,本文考虑的是采用aJax长轮询方式来实现的。
在这里,我建议客服的聊天数据从数据库读取,而用户的聊天数据从web服务器上读取。这是因为客服的数据相对比用户少很多,直接从数据库读取聊天数据,对数据库的性能影响较少,而用户的数量庞大,直接从数据库读取,无法满足要求。
那么,客服是将回复数据写到客服的web服务器,还是用户的web服务器呢?我的建议是写到用户的web服务器,因为用户的数据量非常庞大,用户从用户的web服务器获取数据,要比从客服的web服务器获取数据,性能要高得多。客服每次发送聊天信息的时候,往用户的web服务器写数据,虽然效率低,但由于客服的数据量小,并不影响性能。
另外,在分布式部署下,数据该记得所以的web服务器,还是某台特定的web服务器呢?我建议写到某个特定的web服务器上,这样避免客服每发送一条聊天信息,都要往所有的web服务器写数据,这会影响性能,但web服务器不断增加的时候,性能会随之下降。
那么,客服往哪台特定的web服务器写数据呢?用户又如何知道从哪台特定的web服务器上获取数据呢?这个,我们在用户登陆,负载均衡服务器给其分配到某个特定的服务器的时候,就可以将这个特定服务器的IP记录下来,客服就可以往这台机器发消息了,而用户也同样可以从该IP获取数据了。

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