【客户服务】智能客服机器人的工作原理介绍

随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的机器人在服务场景中得到应用。人机交互将成为人工智能新时代的常态。

对于客服企业来说，无论是电话营销还是客服中心，智能客服机器人不仅可以帮助企业降低人工成本，还可以大大提高工作效率，这是客服人员的最佳帮手。

智能客服机器人的原理是提前准备大量与客服信息相关的问答，建立机器人知识库。当客服机器人收到用户提出的问题后，通过自然语言处理技术和算法模型理解用户表达的含义，然后找出与该问题匹配的答案并将其发送给用户。

完成这一轮问答互动后，机器人通过自主学习技术对问答过程进行深入学习，自动扩展知识库内容，提高下一个答案的准确性。
因此，智能客服机器人的工作原理主要包括四个部分: 知识库构建、语义理解、问答匹配和机器人深度学习。

1.客户服务机器人构建知识库

收集问答和建立知识库是实现智能客服机器人的基础。知识库中存储的问答信息越多，涉及的知识越广泛，客服机器人能回答的问题越多，用户的解决率就越高。

客户服务机器人问答知识库的问答集可以手动添加和输入问答，直接导入各个行业的问答信息，并通过接口调用访问与外部行业相关的信息。

无论您是手动添加问答还是批量导入问答，您都需要扩展问题的相似性问题方法(标准问题)。一般来说，标准问题需要增加几十个类似的句子，客服机器人可以正常使用。

2.机器人对语义的理解

在智能客服机器人之前，客户服务系统中经常有一个叫做“自动回复”的功能。它的原则是使用关键词匹配来回答，然而，同一个关键词在不同句子中的含义可能完全不同，这可能导致回答不同问题的频繁情况。答案的准确性自然相对较低且不明智。

智能客服机器人采用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，通过整个句子的结构和内容来理解用户的意思，理解句子表达的真实意思。

客户服务机器人使用将计算机算法中的规则和统计信息结合到单词句子中的方法。干提取，部分语音还原，分词，部分语音标记，命名实体识别，部分语音消歧，句法分析，文本分析等操作，拟人化的虚拟大脑理解这句话的含义和整个交流场景(上下文)。

3.客服机器人匹配问答

在智能客服机器人正确理解用户提出的问题后，下一步操作是从构建的知识库中选择最匹配的问题和答案。

传统的LIKE语言查询准确率低，不适合自然语言查询。全文搜索引擎扫描问答数据库中的每条记录，并对单词进行划分以创建索引。索引记录一个单词在每个问答记录中出现的位置和次数。

机器人系统收到用户的问题后，会找到相应的问题答案。首先，它将比较问答记录，然后分别计算这些问答记录与访问者问题之间的相似性，选择相似性最高的答案进行回答。

4.客服机器人自主深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是一种基于数据表示学习的机器学习方法。深度学习建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习，并通过模仿人脑的机制来解释数据。

智能客服机器人利用深度学习技术，使智能机器人能够通过与用户互动和互联网数据挖掘自动进行学习，提高自身的知识数据，并随着时间的推移，智能客户服务将变得越来越强大和智能。

智能客服机器人主要结合了自然语言处理、深度学习、神经网络等技术，优化了问答功能，大大提高了回答的准确性。

在一些客户交易高、转型要求强的场景中，智能客服机器人的性能无法达到预期的效果。然而，在传统的售前咨询和售后服务中，智能客服机器人目前能够帮助人工客服处理80% 个或更多的问题。