很多朋友对于客服人工智能如何开展和客服人工智能如何开展工作不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能如何通过更好地倾听来改变客户体验？
个人认为“倾听”就是人工智能对客户日常各方面所产生的数据进行采集，相当于把客户数据化、标签化，进而以大量数据为导向，更精准的了解客户需求，然后因需求主动服务于客户。在两者不断的交互下，人工智能会更了解客户，才能提升客户体验。
AI时代，如何选用智能客服？
当下，面对市面上形形色色的AI技术公司扑面而来，问题亦随之而来，泥沙俱下，良芜难分，加上各式各样的的概念炒作，更令用户企业晕头转向。各大服务商纷纷声称自己的智能客服方案技术领先，对外宣导的产品功能非常强大，但事实上真的如此吗？用户企业如何“上对轿选对郎”，选好智能客服厂商？
伴随着智能客服大量涌入，不同服务商的实力差异也凸显出来。入门级的智能客服，大多数服务商都能提供，一般以云的方式交付，其特点在于对准确率的要求不高，能够简单帮助人工客服降低工作量和工作压力。而若用户企业需要AI能力更强，具有更高的语义识别准确率，就要构建一个大的AI平台，以客服中心这个企业最主要的信息来源部门为基础对业务底层进行全面的智能化升级，这就需要智能技术实力更强、行业经验和知识沉淀更多的大公司。
那么用户企业要如何从众多繁杂的智能客服市场学淘沙识真金？如何不会“乱花渐欲迷人眼”，量体裁衣对症下药，找到合身合体、与企业融会贯通、促进企业发展壮大的智能客服产品？
可以从以下几个层面来观察、判断和选用：
一是从技术实现方式看，多轮对话和复杂场景处理能力最能直观地考验AI的应用能力
目前大多数智能客服企业都是基于搜索的方式实现FAQ类单轮问答，并没有上下文和复杂场景处理能力。如果消费者的提问刚好在提前设定FAQ的范围内，那么智能客服看起来一切正常。一旦问题超纲，或者需要应对的场景稍微复杂，那么这类智能客服就基本失效，回答得驴唇不对马嘴。
还有一部分企业宣称使用深度学习的方式进行问答处理，通过一定量的问答对训练后，系统就可以处理所有日常聊天类的对话。但在实际领域的应用场景下，由于深度学习下机器回复内容的不可确定性以及不可控制性，也决定了这类系统真的是只能应对“日常聊天”，而在商业环境下基本难于实际应用。
当前客服机器人的一大技术难点在于多轮对话和多意图的理解力。日常活动中，人类的某个需求往往包含多个信息，比如说买飞机票，涉及买票的主体、时间、出发地和目的地。这些信息通常难以一次性表述完整，需要多轮对话来完成。比如：
上海用户：帮我买一张明天到厦门的飞机票。
机器人：出发地点是哪里？
用户：上海。
机器人：……
用户的第二句话虽然缺少主语和谓语，但通过联系上下文可以轻易判断出，其隐藏含义为“帮我买一张明天从上海到厦门的飞机票”。机器人客服要想做到用自然语言和用户交流，就必须具备通过多轮对话，并联系上下文获取完整需求信息的能力，不然动不动就“哑火”。了
此外，用户的一段话里还可能包含多个需求，比如“帮我买一张明天从上海到厦门的飞机票，再帮我叫一份黑椒牛肉饭外卖”，这段话里就包含“买飞机票”和“叫外卖”两个需求，客服机器人需要将它们一一分辨出来，这就叫做多意图理解。有的用户更“刁”，甚至一句话有三个需求，若客服机器人不“灵动”，用户体验就不好，就会抱怨。
用户所提的问题的形式通常都是非标准化的，同一问题的问法多种多样。可见，一个好的智能客服在垂直场景下，可以多轮次可打断复杂语音对话能力，根据对话语境进行多轮次自然语言理解。支持用户随时打断，保障机器人可及时灵活响应客户对话，对于打断句子进行二次分析，优化话术内容。
总之，各家企业在具体实现时有自己的算法模型，抛开效果说模型孰优孰劣没有意义，但有几个特征必须参考判断：是否支持全渠道多维度的交互框架？是否能解决多轮对话、动态场景、多意图理解等一些在人类对话中必须会碰到的问题？等等。
二是从核心技术壁垒看，AI客服企业需要行业领域的大量积累、大量的实际项目和应用积累的行业经验
语料库是智能客服寻找答案的来源，语料库覆盖面越广意味着机器可以回答的问题越多。在此基础上通过各种渠道获取尽可能多的行业问答知识，建立行业知识库，在某种程度上代表了AI企业在智能化方面的实力。
比如，当用户想查询网上一件衣服卖多少钱，提问的方式可以是“这件衣服是多少钱”、“这件衣服价格多少”、“这件衣服最优惠是多少”，等等，其表现形式可能是文字或者语音，因此必须将各种形式的问题归一化，以便同知识库中的标准问法相匹配有备料。而语料库和数据标注要达到满足实际应用的需求，这可能需要数百人花费数年的时间才能够积累完善。这就非常考验智能客服企业在语料库和知识库上的积累。
每个软件产品在具体的技术方面不会有太大差异，但是经受过足够多的行业积累和实施经验的软件产品，才是最终成功的软件产品，在AI领域也是如此。目前国内智能客服市场上，拥有大量的实际项目、应用积累的行业经验、多行业跨场景的应用实践、且具备AI平台化能力的服务商屈指可数，基本集中在BAT等互联网巨头和科大讯飞、小i机器人等垂直领域AI厂商。
因此考量智能客服供应商时应该对其的技术积累、从业经验、工程化能力，行业案例等方面进行综合考察。特别是行业积累，因为现有的算法理论并没有实质差别，关键的是看谁的行业知识积累、运营能力更强，行业应用经验更丰富，这是产品可靠性、实用性的保障。
三是懂得企业业务需求，无缝衔接灵活多变
智能客服厂商要根据自身的实际业务情况，需明确用户企业渠道、服务架构、系统功能等几方面有哪些需求，确定用户企业需要接入的有哪几个渠道，是通过文字、语音还是视频接入？网站、App、微信公众号是否都需要接入客服系统？如何整合？
智能客服产品应能对来自包括微信、易信、在线网页、手机APP等电子渠道的用户问题进行智能的意图识别，根据识别结果通过对接知识库或企业业务系统，实现知识的查询及各种业务流程，最终将结果以合理可定制的方式返回至渠道终端，展现给用户。
比如合力亿捷研究院所做的语音交互机器人，首先能对来电用户作后台的客户画像标签体系建立；然后是利用语音识别的技术把座席和用户的语音实时转写以弹幕的形式展现在客服代表的屏幕上；并且当智能机器人客服无法解答时，就接入人工客服，使得由机器人和人工客服无缝配合，发挥各自所长；针对重要渠道或页面指定人工服务，根据不同客户的属性判断智能机器人客服与人工客服的优先接入；根据时段分别配置机器人或人工客服。
就服务架构上，智能客服厂商要想清楚整个服务环节，从客户发起问题之时起，都要经过哪些步骤，生成工单后如何流转，哪些部门会参与，如何进行风险控制和质检。并能对能对来自包括微信、易信、在线网页、手机APP等电子渠道进行整合。服务环节的明确是后续选择第三方客服系统的前提。
一个好的智能客服系统甚至需要具备用户CRM功能来管理庞大的用户流量与访问。
四是智能分析要更懂客户心，智能客服关键在于读心术
让系统听懂人话甚至能有读心术是智能客服一个成败的基础。要做到让客户感觉与智能客服的对话跟人工客服、人工交谈没有差异十分不容易，这取决于系统是否能够适应客户提问方式的随意性，并渐具人性化。
一个优秀的智能客服系统甚至能进行用户情绪在线分析，系统可通过对用户通话中的用户语速语调变化等异常信息进行情绪侦测，对客户情绪激动客户提升监控级别，并自动安慰疏导，若还是不行，及时转接人工处理。
语音识别功能只是智能客服的小技能，更厉害的还是人工智能客服的“读心术”。比如打开支付宝客服“小蚂答”，你或许还没想好要问什么，“小蚂答”已能够根据你平时的访问轨迹“猜出”你要问哪些问题，并在客服界面逐个列出，就像用“读心术”看透了你内心的想法。
更厉害的是，“小蚂答”还能根据你周边所处的环境推断出你可能会问的问题。比如因为当时环境信号不佳，支付宝的页面突然一时无法刷新，而当信号重现时，重新打开客服中心时，预测列表中的第一个问题竟然是“没有信号的情况下怎么转账？”这种根据周边环境的变化随时更新问题的能力令人叫赞。
比如微软小冰，就是将“她”打造成一款将检索到的信息用更生活化的语言讲述出来的搜索引擎，比如自然跟进、扩展搜索与整合，以便让“好友式聊天”得到更好地发挥，吸引了不少年轻人与之互动。
总之，引进一套智能客服系统，好比生养一个孩子。这个孩子，生容易，养很难。如果你想要一个天资聪颖，且能力不断提升的“孩子”，那么它需要企业和技术供应商一起悉心栽培，要不断进行系统维护和升级，不断丰富知识库和语义库，不断拓展和延伸它的智能功能，逐具个性化、人性化，而不是一个账号，或一套系统就万事大吉。
此外，AI智能供应商还要有能力提供完善的售后服务，帮助企业培养一支专业的运营和操作人员，为企业提供更好的同行案例分享和学习，与企业一起改善系统，一起挖掘系统的功能和价值。而不能只是卖弄概念，乘热造势，甚至不能只是实验室里的一项技术。
总之，智能客服从数据到技术，从技术到系统，从系统到具体场景应用，这每一步都需要保质保量的人才和成本投入，需要经年累月的数据和经验积累，需要千锤百炼的资源和项目整合，需要厚积薄发的耐心和勇气支撑，才能大功告成，造福各方。
人工智能如何颠覆传统客服外包服务？
可以解决传统人力呼叫中心难题，人工职能座席可无限量随时增减，无惧季节性或突发性高峰话务量。客户可自助安拓与培训人工智能知识库；最大程度确保信息安全；人工智能座席第一时间接起来电客人电话，不再担心客人等待时间长等SLA问题；不再担心人力流失造成的培训损失。事实上，对人工知能系统培训时间越长，系统的智能型越高，永不离职；人力资源成本大大下降，24小时365天时时刻在线，永不打烊。
Callnovo.AI平台以神经网络深度学习为原理，通过专研与结合Google,IBM，开源社区等最前沿的人工智能技术，自组团队开发Callnovo.AI人工智能呼叫中心应用平台。Callnovo.AI人工智能平台能提取顾客谈话中的请求内容，以及该谈话时的情感指数。系统后台可以深入数据进行按需定制，为企业客户创造更多价值。
智能客服系统如何提升用户体验？
传统人工客服流动性大，培训成本高，客服工作监管难度大，导致企业人力成本增加；越来越多的企业开始选择蓝点智能客服来接听客户的电话，为客户提供服务。
智能客服通过语义分析、多轮对话等自然语言处理技术，7*24小时全天候提供智能化服务。在交互过程中，对客户提出的问题进行语义分析，自动检索匹配知识库中的问题及对应的答案。
智能话务员能够同时接待大量咨询客户，全面提升客户服务质量及效率。同时，智能客服通过对企业服务数据进行采集、分析，以可视化报表形式多维度实时监测坐席的工作量、工作效率、满意度评价等业务情况，加强对客户服务工作内容的监督与绩效考核，不断提高客户服务质量，提升客户服务体验。
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