隨著(zhù)新媒體的高速發(fā)展，消費者和企業(yè)有了更多的接觸渠道和機會(huì )，客服咨詢(xún)量暴增。雖然不少企業(yè)都嘗試通過(guò)增大人力資源投入來(lái)保證消費者的咨詢(xún)溝通能夠得到滿(mǎn)足，然而效果卻不盡如人意。如何用有限的客服資源滿(mǎn)足不斷增長(cháng)的海量用戶(hù)服務(wù)請求，業(yè)內普遍的解決方案是：通過(guò)顛覆型的技術(shù)來(lái)解決——相比人工客服，智能客服機器人或將是解決這一問(wèn)題的最佳方案。
時(shí)代訴求：智能客服加速服務(wù)智變
所謂智能客服機器人，其實(shí)是一種能夠使用自然語(yǔ)言與用戶(hù)進(jìn)行交流的人工智能信息系統，它采用包括自然語(yǔ)言理解、機器學(xué)習技術(shù)在內的多項智能人機交互技術(shù)，能夠識別并理解用戶(hù)以文字或語(yǔ)音形式提出的問(wèn)題，通過(guò)語(yǔ)義分析理解用戶(hù)意圖，并以人性化的方式與用戶(hù)溝通，向用戶(hù)提供信息咨詢(xún)等相關(guān)服務(wù)。
傳統客服行業(yè)基于人工坐席，這樣的純人工服務(wù)模式往往依賴(lài)大量的人力和精力。如果能夠自動(dòng)答復簡(jiǎn)單重復的用戶(hù)咨詢(xún)，就可以極大地提高用戶(hù)的滿(mǎn)意度，同時(shí)降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本。在市場(chǎng)強烈的需求下，結合人工智能技術(shù)的智能客服機器人由此興起。而后，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的迭代更新，語(yǔ)義分析、大數據以及深度學(xué)習等技術(shù)的不斷突破，深入客戶(hù)服務(wù)場(chǎng)景應用的不斷優(yōu)化，智能客服行業(yè)得到質(zhì)變提升。無(wú)論是客服處理效率、客戶(hù)信息管理還是人性化程度方面，智能客服機器人都將傳統客服遠遠拋在身后。
因此，有業(yè)內人士預言：智能客服將逐步取代傳統人工客服，在不久的將來(lái)，機器人客服都將站在客戶(hù)服務(wù)的第一線(xiàn)，成為用戶(hù)和企業(yè)接觸溝通的第一代表“人”。
順勢而為：智能客服機器人的發(fā)展史
人工智能發(fā)展至今，歷經(jīng)了技術(shù)驅動(dòng)階段、數據驅動(dòng)階段以及情景驅動(dòng)階段。作為人工智能場(chǎng)景深度應用領(lǐng)域，人工智能客服也正在快速迭代創(chuàng )新。
目前的智能服務(wù)機器人已經(jīng)出現了兩代區隔：第一代智能客服機器人，主要扮演簡(jiǎn)單信息咨詢(xún)窗口的角色，表現為信息問(wèn)答式，即機器人通過(guò)語(yǔ)義理解實(shí)現基于知識庫內容的一問(wèn)一答，它的發(fā)展也歷經(jīng)了單一關(guān)鍵詞精準匹配階段、多關(guān)鍵詞模糊匹配階段、自然語(yǔ)言模型應用階段、深度學(xué)習階段。
第二代客服機器人剛剛萌芽，它以問(wèn)題解決未導向，深入更具體的客戶(hù)服務(wù)細分場(chǎng)景，探索在一個(gè)服務(wù)對話(huà)框內的一站式問(wèn)題解決。
智能客服機器人發(fā)展的四個(gè)階段
- 第一階段：關(guān)鍵詞精準匹配，滿(mǎn)足單一關(guān)鍵詞觸發(fā)問(wèn)答
第一階段的客服機器人還稱(chēng)不上智能機器人，準確來(lái)說(shuō)，可以定義為機械客服機器人，它是基于單個(gè)關(guān)鍵詞的精確匹配，來(lái)滿(mǎn)足客戶(hù)關(guān)鍵詞觸發(fā)詢(xún)問(wèn)。適用于及其單一的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，比如說(shuō)微信公共號里回復關(guān)鍵詞“電子書(shū)下載”，就會(huì )獲取相應資料的下載鏈接。如果回復關(guān)鍵詞“電子書(shū)”，則不能獲取對應的資料。
- 第二階段：關(guān)鍵詞模糊匹配，滿(mǎn)足相近的詞義的關(guān)鍵詞觸發(fā)問(wèn)答
這是單一關(guān)鍵詞觸發(fā)問(wèn)答升級版，它基于語(yǔ)句字面相似度，對預先定義的問(wèn)答知識庫進(jìn)行模糊匹配，實(shí)現不同用戶(hù)相似問(wèn)法的回答。比如說(shuō)，用戶(hù)輸入“電子書(shū)下載”或“電子書(shū)下崽”，都可以獲取相應的資料下載鏈接；但是，它需要人工輸入龐大的問(wèn)答知識庫，維護成本大；對字面相似、含義不同的問(wèn)法難以區分，只能達到30-40%的識別率。
- 第三階段：自然語(yǔ)言分析及語(yǔ)義分析，實(shí)現復雜用戶(hù)咨詢(xún)的更精準的回答
自然語(yǔ)言分析指把一個(gè)句子拆分，把里面每一個(gè)詞加以分析，給每個(gè)詞加一個(gè)權重，根據權重的綜合算法來(lái)匹配知識庫中的答案。比如，知識庫設定的一個(gè)語(yǔ)句是“我要下載電子書(shū)”，當客戶(hù)說(shuō)“請問(wèn)怎么獲取電子書(shū)”時(shí)，機器人可以理解用戶(hù)意思并給出用戶(hù)想要的答案。這一階段的客服機器人已經(jīng)較為先進(jìn)，但其準確性依賴(lài)底層復雜算法和知識庫維護。目前市面上的大多數客服機器人都停留在第三階段的應用，但語(yǔ)義判斷能力還是有限，匹配精度還沒(méi)有特別高。
- 第四階段：深度學(xué)習，機器人更了解人的意圖
目前最先進(jìn)的機器學(xué)習算法架構，包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、LSTM（長(cháng)短記憶網(wǎng)絡(luò )）等。深度學(xué)習算法可以對上下文進(jìn)行建模，提升上下文語(yǔ)義識別能力，從大量未標注的數據中進(jìn)行學(xué)習，同時(shí)還可以對復雜的情感進(jìn)行建模，自動(dòng)實(shí)時(shí)客服及客戶(hù)情感值分析。這個(gè)技術(shù)架構已部分運用于客服機器人產(chǎn)品，但部分廠(chǎng)家運用仍屬淺層，還未實(shí)踐出足夠智能、易用的客服機器人。
