智能客服机器人的工作原理

作者：一洽·在线客服系统更新： 2021-11-17 15:27:01

　　人工智能技术的不断发展和应用，使得机器人服务场景越来越多，人机交互将成为人工智能新时代的常态。对于客户服务企业来说，无论是电话营销还是客户服务中心，智能客户服务机器人不仅可以帮助企业降低人工成本，还可以大大提高工作效率。是客户服务人员的最佳帮手。

　　智能客服机器人的原理是提前准备大量与客服信息相关的问答，建立机器人知识库。当客服机器人接收到用户提出的问题时，它会通过自然语言处理技术和算法模型理解用户表达的意思，然后找出与该问题匹配的答案并发送给用户。

　　完成本次问答的交互后，机器人会自主学习技术，深入学习问答的过程，自动扩展知识库的内容，提高下一轮问答的准确性。因此，智能客户机器人的工作原理主要包括4个部分：知识库的构建、语义理解、问答匹配和机器人深度学习。

智能客服机器人的工作原理

　　一、客服机器人建设知识库

　　收集问答和建立知识库是智能客服机器人实现的基础，知识库中存储的问答信息越多，涉及的知识越广泛，客户服务机器人能够回答的问题越多，用户的解决率越高。

　　客服机器人问答知识库的问答集合可以手动添加和输入问答，直接导入各行业的问答信息，通过接口调用访问外部行业的相关信息。

　　无论是手动添加的问题还是批量导入的问题，都需要扩充类似的问法。一般来说，为了方使客户服务机器人正常工作，一个标准问题需要添加几十个类似的句子。

　　二、机器人对语义理解

　　智能客服机器人利用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，通过整个句子的结构和内容来理解用户的意思。智能客服机器人使用计算机算法中的规则和统计数据组合，对句子执行诸如词干提取、词性还原、分词、词性标注、命名实体识别、词性消歧、句法分析和章节分析等操作，从而模拟人脑理解句子的意义和整个交流场景语境。

　　三、客服机器人匹配问答

　　机器人系统接收到用户的问题后，会找到问题对应的答案。首先比较问答记录，然后计算这些问答记录与访客问题的相似度，选择相似度最高的答案进行回答。

　　四、客服机器人自主深度学习

　　深度学习的概念来源于人工神经网络的研究，是基于机械学习中数据表征学习的方法。建立深度学习，模拟人脑进行分析学习的神经网络模仿人脑的机制来解释数据。

　　智能客服机器人利用深度学习技术，通过用户交互和互联网数据挖掘，使智能机器人能够自动进行学习，提高自身的知识数据。随着时间的推移，智能客户服务将变得越来越强大和智能化。

　　智能客服机器人主要结合自然语言处理、深度学习、神经网络等技术对问答功能进行优化，大大提高了答题的准确性。在一些高客单价、强转化需求的场景中，智能客户机器人的性能还未能达到预期的效果。但是，在传统的销售咨询和售后服务中，智能机器人现在有助于解决80%25以上的人工客户服务问题。


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