基于大數據背景下的人工智能客服系統

李勇健

摘 要：客戶服務系統的結構需要許多手動操作，以進行手動處理問題。該項系統存在著許多的問題。例如效率慢、成本大等等。此外，處理問題不太專業會大大降低客戶的滿意度。隨著智能客戶服務系統的產生，這些問題得到了大大的改善。智能客戶服務系統可以在一定程度上解決這些問題，從而可以減少成本，還可以提高用戶的滿意度。語音識別、語音合成和自然語言處理都屬于該系統的功能。下文向我們介紹了新技術在客戶服務系統中的特點以及發展。

關鍵詞：智能客服系統;背景;實際應用;發展

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）23-0045-02

0 引言

客戶服務系統的知識比較多。其中該系統包括客戶服務、業務流程、技術或戰略系統。該系統使我們可以更加方面、有效訪問組織資源并通過通信方式滿足客戶和企業之間的互動。過去，客戶服務系統是基于手動操作的，這樣成本相對高。隨著智能客戶服務系統的應用，不但節省人力資源還降低了生產成本。下文介紹了智能客戶服務系統是定義以及意義，還對該項系統進行了研究[1]。

1 智能客戶服務系統的定義

當前隨著科技的不斷發展，智能服務已經大量應用于所有領域。對于用戶而言，智能客戶服務比較的方便，因此用戶對于該項系統比較滿意。然而，大多數智能客戶服務系統都是應用語言處理技術來提供自動化的問答服務。語音和純文本用作分析和處理關鍵字，更改需要人工的技術支持和專業知識。當然自然語言處理技術的不完善會引起一些問題的，還有一些問題是由于現有企業的知識管理不完善這一事實造成的[2]。

2 客戶服務系統的實際應用

客戶服務系統（也稱為客戶服務中心）已經存在了30多年。在設備供應商、系統集成商和許多運營商的影響下，國家客戶服務系統逐步開發智能客戶服務系統。例如，微信社交媒體平臺已實施了全面的智能客戶服務系統，其中包括產品問題、使用功能、更新版本、付款模板、定期的業務咨詢等方面。在放棄了傳統的手動客戶服務響應機制之后，通過支持客戶服務系統的有效升級并降低客戶服務成本，可以大大提高許多組織的客戶服務響應效率。當前，在歐洲和美國客戶服務系統中，將人工智能作為核心技術的使用率相對較高，并且大多數公司都在設計自己的問答系統。在中國早期，很少有公司建立人工智能系統，而淘寶的客戶服務最為成功。淘寶的人工客戶服務解決了這個問題，問答周轉時間很短，而且客戶遇到的大多數問題也有更簡單的解決方案。人工智能客服系統在統一的響應路徑中概括了常見問題，并建立了一個語義數據庫，允許最終用戶使用關鍵字搜索答案信息?？蛻舴障到y的總體響應速度和解決問題的速度得到了提高?？梢酝ㄟ^多種渠道展示和互動智能客戶服務機器人，包括微信、QQ、網頁、應用程序、電話等。它還通過標準接口（API）為更多的人機交互通道提供了語義理解功能。語義庫的大小可以支持不同渠道訪問代碼，并且可以回答不同的問題[3]。

3 智能客戶服務系統的框架示意

智能客戶服務系統就是在原始客戶服務系統中構建一個人工智能處理模塊，以取代原始的人工處理功能。簡單來說就是將人工智能處理功能應用到客戶服務系統的整體流程中。圖1顯示了智能客戶服務系統的基本框架示意圖。人工智能技術已被應用到傳統的客戶服務系統架構中[4]。整個客戶服務結構使用相應的技術模塊集成了傳統流程，以取代傳統體系結構的原始功能。新的系統架構使用語音識別和語音合成模塊，而不是與用戶的原始通信模式。使用自然語言來處理相應的發票或工作訂單，而不是以前由公司員工執行的手動工作，并使用知識管理模塊來替換知識庫的原始結構。人工智能技術模塊是手動處理的，并以恒定的可重復性和規則性替換任務。目標是在不影響客戶服務質量的情況下減少初始人工成本并提高進度和有效性。

4 智能客服系統的構建和意義

4.1 智能系統的框架

在設計智能系統時，首先需要獲得大量的數據和信息處理軟件。當然大量的信息數據需要注意相關知識關聯，從而為我們提供更加全面、更加精準的數據，然后創建出更加完善的信息庫，從而為我們提供完善的信息去完成客戶服務工作，使它變得更智能并解決用戶的問題。智能客戶服務解決了有些問題，但是在Cloud Knowledge Base中需要兩次收集來自交互過程的有關數據。自動數據系統會根據用戶的網絡行為數據、內容配置數據、歷史交易數據等方面對該用戶進行數據分析和保存。然后提取用戶標簽并構建用戶圖像。另一方面，系統受到客戶要求時，系統會先對該用戶本人進行數據分析。合并存儲在知識庫中的案例以進行完整的分析和比較，然后選擇最佳案例響應返回給客戶。服務咨詢完成后，系統會根據用戶的反饋和自動運行案例研究，然后將檢索到的信息上載到案例數據庫。從一個處理系統到另一個處理系統的數據的自動獲取和分析是至關重要的一點。大數據庫會增加整個系統及其后續工作的效率。根據資料顯示人工智能客戶服務系統的工作是以自然語言理解技術為中心的，以知識映射技術為重點的客服系統，以現實世界為基礎的知識庫模塊和機器。它還有基于學習的學習管理模塊。

4.2 智能識別功能的應用

4.2.1 前端音頻處理

預檢測工作就是對傳入音頻流進行研究，然后再對用戶語音的開始和結束過程進行分析。當檢測到用戶已經開始講話時，該話語就被傳輸到識別引擎，直到話語結束為止。這樣，識別引擎在用戶講話時就可以開始識別。

智能中斷：智能中斷可以中斷語音服務的播放和用戶的語音。智能中斷系統的優點有很多，例如人機交互更加有效、更自然，還提高了客戶的滿意度。當播放中斷時，用戶可以在自助音頻服務播放期間隨時講話，系統不必等待播放結束，可以自動確定語義，立即停止自動音頻播放，還有回答語音提示。暫停用戶意味著當用戶正在講話或音頻不清楚時中斷或通知特定問題。但是，如果處理的不滿意會引起厭惡甚至于投訴。

4.2.2 背景識別過程

智能客服系統具有強大的識別能力。因為該系統的詞匯十分的豐富以及成千上萬的語法詞匯。該智能系統可以對于不同的年齡、不同的地區、不同的群體、不同的頻道、不同的設備和不同的聲音環境進行識別。因此，智能系統的識別能力不隨應用環境的不同而產生影響。

在進行信息識別時，發現引擎可能會通過批準決策的方式滿足應用條件的多個識別結果。識別系統提供可能的識別結果列表，并根據可靠性結果從上到下對它們進行排序。商業設計可以根據應用程序的要求將這些結果提供給用戶，以便用戶可以做出不同的選擇。利用可靠性判斷和輸出技術開發更靈活、更人性化的業務流程，以實現多種識別結果。

4.3 回復時需要注意的問題

一個完善的問答系統應該由三方面組成，分別是處理問題信息、為問題建立索引以及處理響應建議。第一，在收到一個問題后，系統應該先對這個問題進行相關分析。預處理指令主要基于語義知識庫來對句子的詞意、語法進行研究，并提取說明該問題的含義，以實現智能的問題和答案。構建知識圖譜的基礎是從大型企業數據中提取相關性知識，以找到更準確的信息，創建更完整的摘要并提供更多相關信息。我們可以利用知識圖譜，然后預測和概括用戶案例，并提取相關案例作為數據載體。知識圖譜的數據具有較高的準確性、相關性和結構化，從而提高語義理解的智能性，同時顯著提高響應準確性和搜索效率。

4.4 智能服務的重要性

當前的公司客戶服務的范圍十分的廣泛。當然其中最重要的工作就是服務于國家電網的內部雇員。其次，在客戶服務工作時需要嚴格注意客戶的隱私。正是由于它以統一的方式收集和管理客戶相關信息，并隨著用戶等級的調整而得到及時的維護和更新，所以我們對于隱私保護工作應該更加的注重。在查詢相關信息時，客戶信息管理系統可幫助您快速找到用戶的相關信息。ICT客戶服務在連接電話之前會知道用戶的姓名、隸屬關系、部門、職務、辦公室電話號碼和基本分類。當然客戶信息管理系統的特點還有很多。例如了解的客戶的信息就可以給不同性格的客戶提供不同的幫助，這樣可以提高服務的滿意程度，從而提高服務水平。信息通信的有關客服為了有針對性地控制客戶服務質量并提高ICT客戶服務的服務水平，主要采用聲紋識別技術完成客戶服務。在通訊過程中要注意保護客戶的隱私。除此以外，我們還應該對信息通信進行嚴格的檢查和監督。質量檢查主要涉及過濾所有記錄的數據。例如標準服務條件、服務詞匯、服務動機、異常情緒、關鍵字、聲音長度等等。信息和通信客戶服務系統中所有工作訂單的質量控制還導致許多人力資源的消耗。因此智能客服對此十分重要。智能質量控制系統使用自定義規則來確保自動分析指定范圍內的所有客戶服務記錄和TIC工作訂單，然后自動發布質量檢查報告給質量檢查員。ICT客戶服務提供商應僅重新檢查問題記錄或工作單。這大大提高了工作效率。

5 結語

隨著科技的快速發展，智能服務系統也越來越城市，并且其應用范圍也越來越廣。智能客服先需要構建專業的知識庫，然后使用專業的技術升級智能客戶服務系統，從而提高系統可用性并減輕員工的維護負擔。對于普通客戶服務系統知識庫更新緩慢、系統智能不足以及缺乏服務意識等不完善的地方進行了完善工作。

參考文獻

[1] 朱敏，張丹丹.基于人工智能的電信運營商智慧客服系統探討[J].信息技術與信息化，2019（07）：153-155.

[2] 畢蓉蓉，車傳文.人工智能技術在政務服務中的應用綜述[J].數字技術與應用，2019，37（07）：232-233.

[3] 王亭，華強，章毅，王艷艷.基于人工智能的信息通信智慧客服的構建[J].電氣技術，2019，20（07）：84-87.

[4] 馬曉凱.基于日志挖掘的智能客服系統設計[J].通訊世界，2019，26（06）：13-14.