智能客服解决方案（智能客服解决方案助力多企业,3大功能打破传统问题）

本篇文章给大家谈谈智能客服解决方案，以及智能客服解决方案助力多企业,3大功能打破传统问题对应的知识点，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解决方案的知识，其中也会对智能客服解决方案助力多企业,3大功能打破传统问题进行解释，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、软通动力的“ECHO”智能客服解决方案，大致具备哪些功能？
• 2、AI技术如何打造智能客服？
• 3、阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
• 4、在线客服技术的解决方案
• 5、智能客服 or 人工客服，这是一个问题

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。

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。

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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。

2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。

3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。

构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。

2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。

3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。

4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。

2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。

3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。

1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。

2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。

3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。

4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。

5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。

7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。

8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。

1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;

阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。

2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;

阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;

阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。

4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;

阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。

5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;

阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。

6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;

阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。

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。

智能客服 or 人工客服，这是一个问题

一、人工客服，即将被取代的职业？

近年来，随着机器学习、自然语言处理、5G等技术的蓬勃发展，金融服务已进入蝶变期。智能渠道的广泛普及不仅改变了人们的交易方式与消费习惯，也重塑了用户的需求。基于人工智能的智能客服能够随时随地响应客户需求，代替人工处理简单、重复、标准化的客户问题，也更能适应便捷化、碎片化、多元化的服务场景，俨然成为数字经济时代金融服务的主流。在一些媒体预测中，人工客服甚至被列入即将消失的职业之一。

诚然，智能化服务降低了客户服务的人工成本，提供了高效的服务方案，但另一方面，公众对智能客服的吐槽也不绝于耳。“当前人工服务繁忙，您可通过自助语音办理相关业务……”是不少用户拨打客服热线时最讨厌听到的话，无法从机器人客服的标准应答中找到答案却被困在语音中兜兜转转无法接入人工的痛苦更是让不少用户称之为“智障服务”。《人民日报》一篇名为《机器代替人工是好事，但别让客服电话打不通》的社评也对客服智能化与客户体验之间的关系展开了论述。而最近一位老人在某银行网点办理社保卡业务时，因需进行人脸识别，只能由家人将其拦腰抱起进行识别的新闻也是频频登上热搜。人工智能的升级不能引致客户体验的降级，如何定义人工智能思维下的客户服务，人工客服是否真的可能被全部取代，这是值得深思的一个问题。

二、人工服务，37°的服务价值在哪里？

对客服行业了解甚少的人，常常误以为客服是极容易被人工智能全面取代的职业，但事实上，用户对人工客服的需求依然迫切，从网上流传众多的《我们终于接通了XX人工客服，手把手带你找到这个神秘组织》的秘籍便可见一斑。如果服务有温度，那么37度大概就是人工服务的温度，舒适的温度，暖心的服务，是人工服务不可或缺的价值所在。

在政治经济学中，劳动者即“人”是生产力“三要素”中起主导作用的最活跃的因素。人工客服，作为一个有温度的服务载体，是让客户感知到一个企业的品牌与文化最直接的方式。那么，基于用户视角，我们来谈谈为什么需要人工服务？

首先，人工服务的价值在于同理心与共情的能力。 人工客服承担的工作不仅仅是为客户提供解决方案，还有很重要的一点在于提供情绪纾解。尤其是在投诉场景下（如自助设备存取款错账、网点排队不合理等），当客户因服务失误遭受时间、金钱、精力方面的损失时，他对产品、服务乃至企业的容忍度急速降低，在这种情境下，客户需要倾诉，需要有温度的安抚。倘若打通客服电话时，回馈他的只有冷冰冰的机器人语音，无异于火上加油。而人工客服必备的职业素养——同理心能够让客服人员站在共情的角度表达对客户感受的理解认同与人文关怀，先处理情绪，后处理问题，这是人工智能难以达到的层面。

其次，人工服务的价值在于建立双向的沟通模式而非单向的信息传递模式。 众所周知，沟通的定义是指人与人之间思想与感情的传递和反馈的过程，以求思想达成一致和感情的通畅。它的关键要素便在于“思想与感情”、“传递与反馈”、以及极其重要的“达成一致”。相较于人工客服而言，智能客服通过关键词触发提供解决方案的模式更像是一种单向的信息传递，纵然智能客服能够通过深度学习不断丰富内容库，也无法100%匹配用户问题及准确感知用户的情绪变化。针对一些更为复杂、非标准化的问题而言，人工客服能够通过上下句的关联、常识的判断，以路径更短的交互方式去揣测并最终确认客户的意图，并根据客户动态变化的需求提供专业方案。

第三，人工服务的价值在于更具人文关怀，解决“数字鸿沟”问题。 正如国务院办公厅近日印发《关于切实解决老年人运用智能技术困难的实施方案》所关注的老年人问题，老年人是数字时代明显的“弱势群体”。截至2019年底，我国60周岁及以上人口约2.54亿人，占总人口18.1%，人口老龄化的加剧意味着尽管我们的社会整体已跑步进入了智能应用时代，但总有一部分适应能力相对弱势的群体，他们更需要人工客服的辅助，用37°的服务来搭起“数字鸿沟”的桥梁。

三、坚持传统服务方式与智能化应用创新并行，人工智能 “ 以人为本 ”

服务行业中，工具会迭代，技术会升级，唯有人与人之间的情感交流是唯一不可取代。在人工智能不断升级的未来，始终应该“以人为本”，强调和发挥“人的价值”。

智能客服，并不是将客户挡在门外的屏障，而是辅助人工服务提升客户体验的利器。无论是谷歌设计的基于Inbound场景语音接听客户来电的人工智能行业解决方案，还是京东的JIMI智能客服，他们都印证了智能客服存在的意义：像人工客服一样接听电话，以及，辅助人工客服更好地接听电话。一方面，智能客服能够深入解决诸多细分业务场景下的问题，实现一对多并发式服务，快速、精准、高效地解答简单、重复、标准化的问题，将人工客服从重复的机械工作中解放出来，聚焦于更为复杂的客户需求。另一方面，能够协助人工客服快速搜索知识库，匹配服务话术，为人工服务提供最优解决方案，并通过大数据联动后台服务，以结构化方式全面梳理客户旅程，聚焦客户痛点难点，辅助企业制定更具针对性的客户体验改进策略，提升服务品质。

而人工客服，也将脱困于简单机械的低端处理工作，向提供更高价值的专业化高品质服务阶段进化。在人工智能基于客户年龄、性别、职业、行为偏好、消费习惯等大数据分析的辅助下，由人工客服站在客户的视角，预判客户需求，提供一站式管家服务，个性化理财顾问、场景化营销等定制化增值服务，真正解决客户的核心诉求。未来的人工客服将不再是一个技术含量低、机械单一的工作，其整体能力将迎来本质性升级，成为用户满意度调研、用户画像数据的重要来源，助力客服中心由成本中心向用研中心、营销中心转变，真正成为远程银行和空中银行。

麦肯锡曾在《客户眼中的银行体验：孰优孰劣》中指出，“能否打造卓越客户体验，将成为银行未来的竞争护城河，随着大量金融科技企业的闯入，卓越客户体验的标准迅速被提高，如果说过去简单便捷的服务即能满足多数客户的期望，那么新生代消费者对于服务及时性、专业化与定制化的需求则愈发明显。这一切正倒逼银行业奋起直追，加速实现卓越客户体验的转型升级。”在用户对体验升级的需求不断增加的背景下，客户服务中心的定位与职能也亟需转型，人工客服或是智能客服，并不是一个非此即彼的选项。

科技将人类从反人性的机械工作中解放出来，去创造更多的人性化服务。让我们勇敢拥抱人工智能，踏上“人工+智能”，或者说“人工x智能”的新征程，助推客服中心向综合化客服中心、智能化客服平台和多元化价值贡献中心方向迈进。 关于智能客服解决方案和智能客服解决方案助力多企业,3大功能打破传统问题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。 智能客服解决方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能客服解决方案助力多企业,3大功能打破传统问题、智能客服解决方案的信息别忘了在本站进行查找喔。