客服机器人为什么“参差不齐”？原因在这里！

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在日常生活中中，人工智能已经经常可以看到，客服机器人出现在各商场和菅业厅，提拱商务咨询和业务查询；外呼机器人协助完成任务通告、营销推广、调查研究等工作。但同样的是智能机器人，在与他人的交互中，有的聪明伶俐，有的却呆板木讷，导致如此“参差不齐”的根本原因主要是在四方面。

一、能说会听

客服机器人是典型的人工智能技术，如语音识别、语音合成、语义理解等，可以通过电话、网站、微信、APP、实体机器人等形式与客户主动或被动沟通，完成答疑、成交、营销宣传、采访用户等任务。  在整个过程中，客服机器人必须能够 "边听边说"，准确地将客户的声音转换成文字，然后以流畅、自然、清晰的声音将系统的反馈信息转达给客户。

许多问题是由语音识别问题引起的，特别是当有强烈的方言口音时。而语音合成的效果又直接影响到系统的反馈能不能正确地传递给客户，特别是多音字和不连贯的句子。

二、能思考问题

能听清楚会表达，还需要能思考问题会分辨。为了更好地可以顺利上岗，客服机器人不仅要“认识”每一个字，还需要“正确理解”这一些字摆在一块代表什么意思。以在金融行业普遍应用的语鹭智能客服机器人来说，选用自主研发的语义分析正确理解技术应用，运用的是ELMo计算方法，由词向量、句仿射坐标升级到支持篇章级语义分析抽取，对上下文的语义分析正确理解和多轮会话有了再进一步的提升。

自学习基本功能是客服机器人是否“智能”的重要指标，语鹭智能客服可以在基础知识库系统建设后，转化成独有语义分析模型，连续不断从客户会话记录中挖掘新的问法及知识要点，扩展知识库系统，越用越聪明，像极了探索欲旺盛的“优秀学生”。

三、懂业务会话术

技术水平扎实，但真正意义上让客服机器人拥有“智能”评语的，依然是对业务流程本身的把握能力。为了能让客服机器人可以通过特定的上下文语义互动步骤，正确引导顾客出示必要信息内容、捕获顾客真正用意或进行某种工作。人工智能练习技术人员会对客服机器人进行专业的培训工作。培训工作的全过程也是专业知识加工的全过程。

简单的你问我答就是一条专业知识，未经加工的专业知识只可以精确回复顾客较少的问题，专业知识加工的意义取决于让机器人可以更加灵活性的识别更为丰富的顾客问题，并提供精确回答，更加好的服务顾客。客服机器人可以以严谨的逻辑和灵活性的话术更快进行客户群筛选和宣传教育工作目标，离不了初期的场景制作。

四、测试再优化

一切准备就绪并通过了一些测试，客户服务机器人就可以正式开始工作了。然而，这仅仅是个开始。在随后的服务过程中，客服机器人必须不断统计每天的互动情况，标注结果和问卷，分析并标注通话记录、高频问题、互动时间等，进一步优化知识，提高问题和答案的准确率，实现提供 "智能 "客服的目标。这对于实现提供 "智能 "客户服务的目标是必要的。

语鹭智能客服系统积累了丰富的数据资源，可以更短时间地构建知识库，有助于更多用户部署提供精准服务的智能客服机器人。

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