智能对话机器人应用到的核心技术

早期的客户服务机器人能够识别关键词来回答访问者的问题，但准确性低，实用性不强。现在，智能对话机器人结合人工智能等先进技术，可以理解访问者的问题，通过算法选择匹配度最高的答案，有效提高答案的准确性，并帮助人工客服分担大部分工作量。当企业了解智能对话机器人时，他们可能会有疑问。今天，美洽介绍了基于不同阶段使用的核心技术的智能对话机器人技术算法的开发过程。

智能对话机器人的功能

随着经济的发展，市场消费逐渐升级，企业服务质量也成为顾客选择产品的重要指标。作为面向客户的战场，客户服务中心是树立企业形象和提升产品优势的最重要场所。因此，如何提高客户服务中心的工作效率，提高客户满意度，逐渐成为企业关注的焦点。为了提供高质量的客户服务，我们需要提高客户服务中心的响应率和响应准确性。然而，纯粹的人工操作需要大量的人力和能源，企业将消耗大量的人工成本。在市场的需求下，智能对话机器人应运而生。结合自然语言理解、深度学习等技术，他们可以快速准确地回答大量简单、高频的单词，这已经成为大多数企业的选择。

智能对话机器人的开发

智能客户服务的主要技术是人工智能技术。人工智能自1956年诞生以来就备受关注。近年来，深度学习和大数据的兴起导致了人工智能的又一次爆发。智能对话机器人作为人工智能场景的深层应用领域，正在进行快速迭代创新，经历了四个发展阶段。

（1） 准确的关键词匹配

这个阶段的客服机器人不叫智能对话机器人，只能叫检索机器人。它基于单个关键字的精确匹配，以满足客户的触发查询。如果客户输入的关键字不够准确并且有一些偏差，则机器人无法播放相应的答案。

（2）关键词模板

第二阶段客户服务机器人是在第一阶段基于单个关键字触发问答的升级版本。该机器人使用特定模板，支持多个单词匹配，并具有模糊查询能力。您可以根据语句的文字相似性与预构建的知识库进行模糊匹配。现在不同的用户回答类似的问题。

（3）自然语言处理和搜索技术

自然语言处理使用规则和统计相结合的方法来分割和组合句子中的单词，给每个单词增加一个权重，并将语言视为一项计算任务，以分析访问者的问题。在使用自然语言处理来掌握访客问题后，机器人结合搜索技术，使机器人在关键词匹配的基础上对答案进行排序，并选择匹配度最高的答案来回答。在这个阶段，客户服务机器人已经开始使用人工智能技术来变得智能并接近人们的思维。然而，其性能在很大程度上取决于基础算法和知识库维护。

（4）深度学习

目前，客服机器人的核心技术是深度学习。深度学习是机器学习中具有深度结构的神经网络算法。通过构建大型深度神经网络集群，模拟人类思维过程，从而达到高精度智能意图识别和响应效果。使用深度学习技术，智能对话机器人可以思考拟人化的问题，并从大量未标记的数据中学习和理解上下文内容。随着机器人学习数据量的不断提高，机器人答案的准确性也将不断提高。

▶ 总结

随着技术的不断变化，客服机器人的响应精度大大提高。客户服务系统对相关产品的需求较大，智能客户服务机器人的发展前景也很明确。然而，目前人工智能技术还没有得到充分发展，与自然语言处理相关的底层技术还没有完全成熟。该行业仍然弥补了AI在其他功能方面的缺陷。现在所有的服务提供商都专注于开发更好的客户服务机器人。谁先突破技术壁垒，谁就有机会抓住市场机会。