智能客服 方案（智能客服运营方案）

本篇文章给大家谈谈智能客服 方案，以及智能客服运营方案对应的知识点，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 方案的知识，其中也会对智能客服运营方案进行解释，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、AI技术如何打造智能客服？
• 2、软通动力的“ECHO”智能客服解决方案，大致具备哪些功能？
• 3、智能客服结构-v1.0
• 4、思必驰会话精灵携手顺丰，为客户服务赋能升级
• 5、阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

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智能客服 方案了解，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。为智能客服 方案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，智能客服 方案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，智能客服 方案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。

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。

智能客服结构-v1.0

前言 ：这篇文章仅对客服机器人这种偏任务导向型机器人架构的探究，文章中部分是已经得到验证的经验，部分是经历了行业无数竞品的对比中针对面临的问题重构出的产品结构。我一直坚持“对话机器人的对话结构是一个产品策略”的观点，所以这篇文章更偏向于针对电商（笔者是电商垂直行业）智能客服对话机器人（文中简称智能客服）中的用户现象的产品策略问题，有不足之处欢迎各位产品与技术大佬们指导。

一、目录概述
内容主要分为整体结构与常见问题两个角度的探究。因用户在智能客服中的表现的多样性，故不穷举赘述，在每个解决方案与架构设置原因中针对单独问题一一探究。

二、智能客服主要解决的问题

客服主要解决用户Q（query）→A（answer）问题，好的资深客服对业务逻辑结构更了解，不仅能基于用户未完全形容时推断用户情况、根据用户情况给予更多的业务解决方案，更能在对话中判断用户的倾向性（情感、期望值等）。

那智能客服如何像客服一样解决问题呢。下面引入三个概念
图1 用户问法，业务逻辑结构，业务解决方案关系图

名词解释：

[if !supportLists]Ø  [endif] 业务逻辑结构（因笔者对知识图谱理解太浅，固用此名字代替） ：面向用户的业务类型，多呈现树状结构，如售后，售后-退货，售后-退货-运费等的二叉树结构；某个子业务的判断条件，如常见电商的退货条件为七天。

注 ：为什么将判断条件放在业务逻辑结构中，后续会讲到的用户问法中会将某一判断条件作为意图放在会话中。如“我要退货”的处理方式需要判断用户订单是否超过七天，用户的延伸问法“我的订单刚买两天，想退货”，此问题在理解中属于重难点解决问题。

[if !supportLists]Ø  [endif] 业务解决方案 ：通常针对于某一业务会延伸出多样化的子业务，如：“我要退货”“退货用什么快递”“退货的运费谁承担”，通常对于一问题会有至少1+的解决方案（公司能提供的解决方案多少问题根据公司能力决定不在此讨论）。

[if !supportLists]Ø  [endif] 用户问法 ：自然语言中的现象结合某一子业务产生的问法类型不用，如：“定义类——什么是七天无理由退货”“满足类——我的订单支持七天无理由退货吗”等。
解决智能客服问题应答用户问题主要解决 两个问题 ：

1.解决用户问法在业务逻辑结构（知识图谱）中的位置问题。

2.解决用户问法+业务逻辑结构=用户解决方案问题。

三、

针对于上面我们提到的智能客服主要解决的问题，笔者提供两种 解题思路 ：

[if !supportLists]1.    [endif]分类业务类型，将业务类型中的问题用QA的方式维护，对用户问题中的子串（去无用词“吗”“好的”等）用检索重排序的方法分别在增加的Q中和A中进行筛选，最终筛选出阈值最高的一条Q或者A，以此条答案为回复用户问题的答案。当然，中间有不少稳定准确率与召回率的兜底方案，可根据实际情况调控。此方法的好处在于稳定，不过更像解决搜索问题而不是解决对话机器人问题。

2.第二种方案是本篇主要讲的方案，引用三角兽科技CEO 王卓然博士《任务驱动多轮对话评测标准【人机对话评测系列之一】》中的图为例。（文末会有此篇文章的链接）
图2: 任务驱动的多轮对话系统的一个经典框图

主要把智能客服对话结构为三部分：意图理解NLU（用户目的分类和Spoken Language Understanding）、对话状态（Dialogue State）、应答（System Action）。图中ASR（语音识别）、NLG（答案生成）、TTS（文语）模块因并非提升智能客服主要的体验问题，并且笔者未深入研究，故此篇文章不深入探讨，后续了解后会针对这些问题单独讲述。

三、智能客服与业务结合基础

3.1 把业务教给智能客服

上文中提到，要解决用户问题，必须让对话系统模拟业务的真实状况，所以梳理业务逻辑结构非常重要。

拆分业务逻辑主要为三点原则：

[if !supportLists]²  [endif]用户通常有哪些目的（能提供的业务有哪些）

[if !supportLists]²  [endif]这些目的之间有没有关联性（不包含会话中易出现的关联性）

[if !supportLists]²  [endif]哪些信息（条件）是实现目的的必要因素

待探究问题：有没有清晰的拆解规则同时满足NLU的准确性与业务的完整性？此规则能否通用？

拆分完业务逻辑结构，更重要的是把业务逻辑结构教给智能客服。基于拆分的三点原则，我们要教给智能客服的为两点：

[if !supportLists]²  [endif]有哪些意图（intent）或分类—自然语言理解的分类问题。

[if !supportLists]²  [endif]哪些是实现意图的必要条件—结构化识别与多轮对话问题。

3.2 理解用户在对话中的目的

在对话系统中，自然语言中的query会呈现结构化的语义表示，这个结构化的语义通常被称作dialogue act由 communicative function 和 slot-value pairs 组成，其中 communicative function 表示 query 的类型（如：陈述需求，询问属性，否定，选择疑问，等等）而每个 slot-value pair 则表达一个限制条件（constraint），也可理解为用户目标的一个组成单元。

例如“我的订单到上海了吗”对应的dialogue act可以表示为inform（entity=订单or物流，location=上海）。这里的inform就是communicative function，表示询问查询，“entity=订单or物流“和“location=上海”是限制条件（slot-value pair）
四、智能客服架构

3.3 意图识别NLU

此处的意图识别NLU，单指 对用户标准问法(用户一句话把问题描述清楚)的理解与分类 和对话系统中的 口语处理问题 。

由于用户在对话系统中输入时更偏向与口语化的表述，所以在对话系统的意图识别板块，我们更关注口语处理，其中包含了对非严谨语法（即用户问题可能产生的语法错误纠错与错别字接错）和识别中如何保持准确的鲁棒问题。

为什么一定要将用户语义（dialogue act）作 结构化识别 ，主要是解决用户将条件加在会话中陈述的导致容易造成智能客服理解混淆问题（例如上文提到的我收货两天了能不能退货）。

当然，我们也可根据业务场景不同才用不同的识别策略。

Google 的dialogflow 在识别上有的三种策略：

[if !supportLists]²  [endif]trait策略：整句理解，比如意图、情感等，通过分析整个用户问句来得到实体值

[if !supportLists]²  [endif]free-text策略：用来抽取用户问句中的子串，这些子串通常不会包含在预定义的实体值词典中

[if !supportLists]²  [endif]keywords策略：用于处理需要抽取的实体值可枚举的情况，我们为实体准备好一个预定义的实体值词典，该实体的抽取就通过使用实体值词典做匹配来完成

百度UNIT 也同时区分了利用词槽与槽组的识别与特征词的识别。

采取哪种识别策略，主要还是根据业务的可行性与最终达到的效果进行确定 ，当然亦可组合使用，我们可以根据词槽来判断用户询问的业务之间的关联性，可根据用户整句识别判断用户的情感偏向，也可在业务子串可穷举并且关联性小的情况下使用关键词策略提高识别的准确性。

但是在用户与机器完成的单轮对话中，依然存在一定的难点，此问题在后面详细讨论。

结论： 上文中提到的意图识别或SLU问题，大家应该可以注意到，其本身都是典型的结构化分类问题，虽然所用的模型千差万别，其中对于处理过拟合、欠拟合的方法也褒贬不一，但是无非就是准确率、召回率等问题。

3.4 对话状态

对话系统中存在的现象决定了对话状态跟踪（Dialogue State Tracking）存在的必然性。

大家可以注意到，上文中提到的分类问题属于标准情况下的处理方式，但用户在对话系统中的表现拥有不确定性，所以在这里给对话系统引入了一个在不确定性环境下决策的问题（planning under uncertainty），虽然最终的决策是由下面要介绍的对话策略完成的，但是对话状态需要为后面的决策提供依据，也就是如何刻画这个不确定性的问题。

在智能客服对话中存在以下现象：

[if !supportLists]ü  [endif]不考虑上文中提到的口语处理，在用户问法中，存在 闲聊 与 业务 两种形态的对话，其中闲聊为业务的辅助构成部分。

[if !supportLists]ü  [endif]业务问题中，存在 意图清晰 与 意图模糊 的问法

[if !supportLists]ü  [endif]用户意图清晰的情况下，我们需要根据业务需要让用户补充必要条件，或通过用户补充让问题更精确。如：天气问题中，用户询问“北京明天天气”“北京明天八点天气”，都可给出答案，不同的在于答案的精准程度。

基于以上三种现象，首先我们需要知道用户在 当前对话 中 处于什么状态， 其次是根据当店对话状态我们给出用户 最终答案 需要什么 对话策略。

3.4.1 对话状态跟踪

对话状态跟踪，简单来说就是根据对话来确定用户 当前或最终的目标 到底是什么，此处不仅包括封闭域对话中的 任务驱动式多轮对话， 还包括区分闲聊、问答、任务四类问题，根据业务情况划分意图模糊与意图清晰之间的界限。

[if !supportLists]Ø  [endif]在区分闲聊、问答、任务类问题中，大概可分为三点

[if !supportLists]1.    [endif] 为什么要区分闲聊 ：闲聊是一种不局限于话题的开放域聊天（开放域机器人如微软小冰），即在用户的问题 没有明确的信息 或 服务需求时 系统做出的回应。

开放域聊天在智能客服中的作用有两点：第一点为拉近距离、顺滑对话过程、建立信任等；第二点为挖掘用户情绪引导用户服务请求。

[if !supportLists]2.    [endif] 是否需要区分问答、任务类 ：以智能客服行业典范阿里小蜜来说，是区分了问答类和任务类问题的，但是为什么区分政策和任务类问题以笔者的经验来说仅是根据解决方案的不同，但在用户query无法提现。

如：“是否支持七天无理由退货”的两层含义：一层为公司政策是否支持，一层是用户询问购买的商品是否支持。前者是以搜索较优方案的政策类解答问题，后者是以任务式判断的方式解答问题更为准确。

所以，在QA问答系统和task flow驱动式系统上，个人认为电商类问题更趋向于用task flow解决问题并将QA融入其中。当然，此问题还需要根据客服解决问题的形态具体情况具体分析。

[if !supportLists]Ø  [endif]意图清晰与意图模糊问题

如何定义意图清晰与意图模糊问题，抛开自然语言中的口语处理不讲，我认为它 更偏向 于一个 业务问题 。

对于用户来说，用户对智能客服的目标（user goal）是可以确定的，用户目的的表示形式是一组限制条件（slot-value

pairs）的排列组合。换句话说，理解用户真正的目的（user goal），需要机器理解上文中说到的业务逻辑结构（知识图谱）中每一枝干的关系（或归属于某一枝干）。

也就是说，当用户当前的会话表述中某一组限制条件的排列组合 对应多个枝干 时，为 意图模糊问题 。当 对应一条枝干 时，为 意图清晰问题。

对于 意图模糊问题 的解决方式，大可以用检索式反问的形式来引导用户，即询问用户 可能想问的问题是什么 。对于 意图清晰问题 ，但无法给出明确答案时，为一个 任务驱动式的多轮对话问题 （后文多轮对话展开讨论），即电商问题中常见的需要用户补充订单号或某些意图。

[if !supportLists]Ø  [endif]当进行了前面的口语处理，闲聊与业务区分，区分意图模糊与清晰问题后，我们已经可以理解了用户的目的，即用户问的问题属于业务逻辑结构（知识图谱）中的哪一枝干，接下来在解决用户服务请求的过程中，最后需要处理的就是 补充用户目的所需的判断条件或槽位 （如“查物流”我们需要知道用户的订单号）和 判断用户的目的改变 （如“查物流”转变为“几天能到”问题） 。

以上问题为智能客服对话状态跟踪中常见的需要解决的问题，但是任务驱动式多轮对话中问题现象不仅于此，在下文的多轮对话问题中再详细阐述。

3.4.2 对话策略

理解了用户在对话中的行为，我们来讨论一下关于对话状态中使用的对话策略问题。

对话策略是根据上面介绍的置信状态来决策的过程。对话策略的输出是一个系统动作（system action）。和用户的 dialogue act 类似，系统动作也是一个由communicative function 和 slot-value

pairs 组成的语义表示，表明系统要执行的动作的类型和操作参数。“每次决策的目标不是当前动作的对与错，而是当前动作的选择会使未来收益的预期（expected long-term reward）最大化”

根据上文中的讲述，此问题也可分为三种类型。

[if !supportLists]Ø  [endif]基于开放域机器人的闲聊来建立信任、引导操作、增加对话流畅度问题，此问题笔者并没有深入研究，但就经验来讲，可实现的策略包含用户发起咨询时的预判用户问题与引导用户操作。

[if !supportLists]Ø  [endif]区分用户意图模糊与意图清晰的策略，在意图模糊中，个人更偏向于用检索+重排序的方式定位用户问题在训练语料或业务逻辑结构，进而产生用户可能咨询的问题，也就是在对话中反问用户，但一方面用户会因为机器人猜的不准确而对智能客服的信任感降低，另一方面推测的准确性和人一样，更依赖于知识的覆盖率与准确率。所以，让智能客服像资深客服一样能“猜”的更准，还是一个需要实际验证的问题。

[if !supportLists]Ø  [endif]任务驱动式多轮对话中的补充用户槽位与目的转变的槽位继承问题本身更偏向于根据业务去优化的问题。

补充用户槽位的问题很好理解，如“查物流”需要询问“您要咨询的订单号是？”，进而能得到很好地解决。

目的转变后的槽位继承问题还是需要根据业务情况做详细调整，如上文提到智能客服在“查物流”中获取了用户订单号，那么用户问“多久能送到”时，意图转变后订单号依旧需要继承。当然此问题中会因用户有澄清式问法而改变，如用户增加“我要咨询其他订单”的问法后，即清除对话状态中的“订单”。以上只是举了两个简单的例子，但一个业务中可能包含多个槽位或一整个槽位组（槽位之间存在平行、依赖关系），针对于业务情况不同，对话策略还需要精细化运营。

3.5 应答-最终答案

在经历了教会智能客服理解用户问题的漫长过程后，我们终于来到了讨论给予用户的解决方案部分。

普遍的来讲，解决方案可以有文本、图文、视频、API集成等多种的样式，但实际最终用户的query只会得到唯一的answer，这个唯一的answer的样式及丰富程度，不仅仅取决于我们业务不同需要给予用户不同的解决方案，同时也依赖于对话状态中还可以记录完成对话任务所需的其他额外信息，例如用户当前询问的属性（requested slots），用户的交互方式（communication

method），和用户或系统的历史对话动作（dialogue history）等等。

以观察阿里小蜜的经验来讲，小蜜从原来的图文答案部分转向了API继承的方式，但依然没有感知出针对于用户画像给予不同的答案（可能是我不怎么咨询客服的原因）。

所以以上的内容就不在这里展开，我会在后面《智能客服服务提升》中讨论。

四、结论

能从头看到这里，我相信不是对智能客服本身有一定了解忽略了一大部分抽象内容，就是根本不需要看前文就能理解结构的大佬。

个人认为，智能客服的架构本身只有三部分意图识别及SLU问题对业务进行的分类问题，用户在对话中的表现转化为标准问法的对话状态（DST）问题，与归属完问题后提供给用户最终的解答方案问题。完成这三部，大概在产品架构上能实现智能客服从0到1的方案。

当然构建三部分时应该遵循几点原则：

[if !supportLists]1.     [endif]保持训练语料的一致性，用户问题是否直接分类、意图模糊或需要用户补充统一由对话状态模块判断。

[if !supportLists]2.     [endif]业务的拆解尽可能细致，因为业务逻辑结构（知识图谱）决定了结构化识别的准确性与对话状态的判断准确率。

[if !supportLists]3.     [endif]识别策略和对话策略中尽可能增加兜底方案保证准确率与召回率，结构化识别并不是万能的，有时我们也需要加入检索的方式保证用户问题会产生一个相对准确的解决方案。
以上为智能客服架构时的一些思路，至于每部分中提到的具体问题，会在后续《智能客服的服务提升中》探讨。

思必驰会话精灵携手顺丰，为客户服务赋能升级

随着电商行业的快速发展，快递服务已经成为人们生活中不可或缺的部分。随之而来的，对快递服务的要求也越来越高。

按照要求，快递员在派件前应该要逐一拨打电话和用户提前确认。但是以目前的快递收派速度，意味着派件员一天要打200多个电话，对于有派件时效性的快递员来说，“根本没有时间。”

因此，通过 科技 赋能客服流程，成为快递企业实现降本增效和提升服务质量的重要途径。顺丰通过调研与研究，最终决定与思必驰一起通过人工智能技术来解决该问题——打造智能化的服务流程，提供7*24小时服务，解放人力去做更有挑战的工作。

构建智能客服体系

早在2019年，思必驰会话精灵团队就已经将AI技术应用在快递场景，为顺丰打造了一个包含全场景的智能语音机器人。用户拨打顺丰热线，可以在没有人工干预的情况下完成下单、查单、快递价格、时效、状态查询等操作，且全天24小时无间歇。

顺丰全场景智能语音机器人的上线，有效缓解了顺丰的人工座席压力，为客户提供了随时随地的优质服务。

“确实与5年前大不同，现在的快递客服更方便，更智能。咨询渠道也多，对话也顺畅，很多常见问题都可以顺利解决，快递客服越来越高 科技 了。”

多元智能化服务 探索

AI技术不仅在优化现有的客服流程，同时也在挖掘更多服务新场景，拓展服务边界。比如在派件通知、过关提醒、取件提醒、故障解除、客户回访等场景引入智能外呼技术，进而完善服务闭环，提高服务满意度。

派件外呼机器人

派件外呼机器人：您好，您有一件快递即将派送。请问今天下午方便接收吗？

派件外呼机器人：请问是派送到订单地址还是派送到附近的临时收寄点呢？

在派件前，智能外呼机器人可以主动给收件人打电话，了解派件需求：比如预期派件时间、派送地点等。稍后，在快递小哥的手机APP中就可以显示，哪些包裹需要送货上门，哪些需要放到快递柜，哪些需要放到驿站。再也不需要占用快递小哥宝贵的派件时间，同时，还能满足用户差异化的派件需求。

过关外呼机器人

除派件外呼外，思必驰会话精灵还为顺丰开发了过关外呼机器人。它通过主动与收件人电话沟通完成快递提醒、物流过关、快递回访等任务，并支持自定义呼叫任务，打断、反问等功能，自动统计通话数据，生成外呼报告。

过关外呼机器人：您好！我是智能关务客服，请问您是李华本人吗？

客户：是的。

过关外呼机器人：您有一票从台北至深圳通过某速运寄递的快件，运单号：XX12345，因涉及品牌，需要根据您的实际情况提供相关报关资料。请问您是属于个人名义购买的物品，还是公司的产品？

客户：公司的。

过关外呼机器人：若公司产品，需您提供产品授权书、营业执照、海关总署的授权备案截图等资料，请问您可以提供吗？

客户：可以提供。

过关外呼机器人：稍后我发一条短信给您，请按照指引操作上传提供资料。感谢您的接听，再见！

快递柜故障服务机器人

目前，快递柜已经成为社区居民重要的收寄件方式。但是由于是机械柜，在长期的使用过程中难免会出现快递柜打不开等故障。而快递柜故障服务机器人能够智能接收用户的故障投诉，实时发起自动外呼为用户提供远程开柜、短信提醒等服务，大大降低客诉率及人工巡检率。据统计，快递柜故障服务机器人日通话量已超2万通，总体故障解决率超80%。

智能质检机器人

服务的过程重要，服务的质量也同样重要。随着顺丰对快递、物流市场的不断切入，其客服中心的业务规模也在急速扩张。为了不断提升客服水平，思必驰会话精灵团队通过构建符合快递场景的质检规则和质检模型，打造了智能质检机器人。它能够实现对服务过程（包括电话服务、线下服务、文本服务等）的全量智能质检，有效解决人工质检无法100%覆盖，人工质检成本高、效率低等问题。同时，通过对质检结果的自动统计与分析，能够针对性地提升服务质量，深度挖掘数据价值。

技术与行业的深度“融合”

科技 的力量正在潜移默化地改变整个快递行业的发展，在快递物流客服领域，以语音、语义识别为代表的人工智能技术早已掀起了一场提质增效的革命。思必驰会话精灵团队的智能客服方案如何脱颖而出？一方面源于团队对快递物流行业的深耕积累，另一方面是对于技术与行业的深度“融合”。

快递物流全场景语义体系

思必驰会话精灵智能客服方案拥有快递物流行业全场景语义体系，能够捕捉更加精细的语义变化；包含上百个对话变量、数十个客服任务场景，具备多轮交互能力，可快速实现150多种快递全场景意图，意图理解准确率超过95%，在下单、查单等关键任务场景的任务成功率接近80%。

顺丰智能客服：您好，顺丰速运！请问有什么可以帮您？

客户：人工服务。

顺丰智能客服：您可以直接对我说出您的需求。比如，我要下单，我要查快递。

客户：我要查快递。

顺丰智能客服：系统查询到您有多票快递，请您说一下要查询快递的运单号后4位。

主动纠错、补全能力

基于对抗学习的语义槽位标注任务的语音识别错误自适应算法，可以把口语对话中的语义槽位理解错误率降低15%以上。利用对话中的隐式反馈和对话上下文等信息，实现在对话过程中主动纠错用户口误、自动补全信息等复杂功能；基于行业垂直知识和上下文融合的语义纠错技术，能够把地址、运单号、电话号码等信息的语音交互成功率相对于传统方式提高60%以上。

顺丰智能客服：请问您是哪个城市哪个区县发货呢？

客户：北京市西城区。

顺丰智能客服：请问发货地址是北京市西城区哪条路或者哪个小区呢，尽量详细到门牌号。

客户：复兴门内大街二号。

顺丰智能客服：跟您确认下，您的地址是，北京市西城区复兴门内大街二号，对吗？

特定场景语音识别技术优化

另外，思必驰会话精灵团队针对该场景在语音识别技术方面也做出了很大优化：

智能客服在快递物流行业的应用，源于人工智能+服务意识深化，在行业的发展过程中，普通的信息化模式，以及只专注于技术的讨论都已不再适用。服务的智能化需要真正理解整个快递物流行业客服的要求以及客户对快递行业的诉求。这个过程需要大量的积累沉淀以及对行业的理解，只有从业务出发，将技术与行业应用相融合，才能创造出真正贴合实际的智能化实践。

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖智能客服 方案的算法技术智能客服 方案，结合阿里云可靠和灵活智能客服 方案的云计算基础设施和平台服务智能客服 方案，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。

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