云客服机器人的开发难点分析

云客服机器人已经成为建立客户服务中心的重要功能模块。然而，企业对云客服机器人的自我开发成本高，周期长，自我开发的效果往往不能令人满意。云客服机器人的开发有哪些困难，智能客服厂商在头脑中的核心技术优势是什么？本文将根据上述问题向您做详细介绍。

云客服机器人旨在回答客户定期重复的问题，改变客服人员的工作方式，进一步提高客服中心的工作效率。因此，开发的重点是如何提高云客服机器人的理解精度和问题解决率。

▶ 了解客户意图

当性能不佳的云客服机器人工作时，会经常感觉是鸡同鸭子讲话。这不仅会解决问题，还会对客户产生负面情绪，降低他们对企业的满意度。因此，提高机器人答案的准确性是开发过程中必须注意的问题。

理解用户语义: 如果机器人理解访问者的问题，他们可能无法提供准确的答案，但是如果他们不能理解，他们可能无法准确地回答。理解用户意图是获得准确答案的第一步。然而，汉语的语法结构是松散的，人们在不同的年龄和地区使用不同的提问方法。因此，经常有多个问题，这增加了机器理解的难度。

感受来客的情绪: 有时虽然机器人理解来客的意图，但忽视来客的情绪，未能及时安慰或弥补，也会降低顾客对企业的忠诚度。例如，当客户因为产品质量而愤怒地搜索客户服务投诉时，机器人会提供冷处理和逐步查询，这不能解决问题，只会火上浇油。然而，访问者很难用一个句子来识别他们的情绪，单词的表达更加难以察觉。

▶ 准确清晰的答案

语义表达很清楚: 一些云客服机器人使用生产模型从大量语料库中学习人类对话。这种方法较少依赖于知识库，但是因为它自己生成答案，你只能根据设定的规则和语法造句，并且经常不说 “人话” 就说一些困难的答案。

◆ 准确答案检索: 对于另一个基于搜索匹配问答数据库获取答案的客服机器人，如何合理检索类似的问答排序和选择与问题最匹配的答案也是开发人员需要考虑的问题。

▶ 自主学习和成长

不同的企业有不同的行业和经营产品。企业的开发不会保持不变，客户中心接待访客的问题也会相应改变。尽管服务提供商可以预先填充智能机器人的知识库或语料库，但这些资源远远无法应对实际操作中遇到的问题。此外，尽管已经回答了一些问题，但由于表达不明确和内容变化，资源应该经常更新，因此，如何使智能机器人能够根据实际操作中收集的数据和反馈，及时调整和添加自己的知识储备和理解方法，也是当前开发的一个关键方向。

▶ 高开发成本

智能机器人的研发需要企业招募专业的AI技术团队。这些技术人员的成本极高，项目的研发周期相对较长，这就要求企业花费大量的人力、物力和时间。此外，研发结果无法预测，投入产出比无法计算，这对企业来说风险相对较大。

▶ 总结

本文从理解客户服务意图、准确明确的答案、自主学习和成长、高开发成本四个方面介绍了智能云客服机器人的开发难点。一般来说，智能机器人的开发相对困难。尽管所有主流客户服务提供商都致力于研究人工智能技术以提高智能机器人的性能，但他们希望首先在智能客户服务市场占据一席之地，然而，结果不明显。除了少数龙头企业的实力外，该行业正在使用其他功能来弥补AI的缺陷。