客服行业知识库维护的重要性

本文将进一步阐述客服行业知识库管理和维护的重要性。

▶ 客服行业知识库的技术状况

目前，市场上的智能知识库主要采用自然语言处理技术 (NLP) 和机器学习技术来实现企业知识理解、客户问题理解和问答匹配。由于技术发展的限制，目前知识库的自然语言处理与人的自然语言能力仍有很大差距。机器学习技术可以使知识库通过知识资料快速学习并建立知识关联，实现基本的客户问题匹配和回复，但是为了提高知识库将客户问题匹配到更高水平的能力，需要人工干预和帮助。

▶ 客服行业知识库常见问题

1.知识库不包括业务问题: 当企业第一次填写知识库时，他们经常根据企业的历史服务数据或从企业的员工那里大规模收集业务问题，在这种情况下，很难确保知识库的内容能够被客户问题完全覆盖，并且知识库中没有与客户问题相匹配的内容; 或者当企业的业务发生变化时，经常会出现许多新的业务问题，这可能会导致业务问题的覆盖不完整。您需要手动添加未涵盖的业务知识。

2.知识库无法理解客户问题: 上述知识库的自然语言处理能力与人类还相差甚远。在实际的客户服务工作中，客户问题很可能在知识库中有类似的问题和相应的答案。但是，由于知识库无法判断类似于两类问题的 “知识”，因此无法理解客户问题，在这种情况下，可以通过手动添加类似问题来解决问题。

3.客户的问题描述不清楚: 在实际的客户服务工作中，客户对业务的理解很简单或客户的表达能力差，因此，存在多个匹配的知识，知识库无法确定经常看到哪种推送。在这种情况下，您可以手动添加相关知识来指导客户单击并选择。

▶ 总结

目前，在客服行业知识库产品领域，经常使用机器学习技术来使知识库快速具有匹配和回复知识的能力，但它不能使知识库的匹配精度达到更高的水平。客服行业知识库的自然语言处理技术也与人类的自然语言能力有很大不同，所以当知识库没有涵盖工作中的业务问题时，当你不能理解客户问题或者对客户问题的描述不清楚时，你就不能自己解决这些问题。这些问题的解决和知识库匹配率的提高依赖于人工辅助。因此，对于企业来说，日常知识库的管理和维护是非常重要的。