基于大数据背景下的人工智能客服系统研究

1、 基于大数据背景下的人工智能客服系统研究 摘 要：客户服务系统的知识比较多。其中该系统包括客户服务、业务流程、技术或战略系统。该系统使我们可以更加方面、有效访问组织资源并通过通信方式满足客户和企业之间的互动。过去，客户服务系统是基于手动操作的，这样成本相对高。随着智能客户服务系统的应用，不但节省人力资源还降低了生产成本。下文介绍了智能客户服务系统是定义以及意义，还对该项系统进行了研究。关键词：智能客服系统;背景;实际应用;发展0 引言客户服务系统的结构需要许多手动操作，以进行手动处理问题。该项系统存在着许多的问题。例如效率慢、成本大等等。此外，处理问题不太专业会大大降低客户的满意度。随着智能客

2、户服务系统的产生，这些问题得到了大大的改善。智能客户服务系统可以在一定程度上解决这些问题，从而可以减少成本，还可以提高用户的满意度。语音识别、语音合成和自然语言处理都属于该系统的功能。下文向我们介绍了新技术在客户服务系统中的特点以及发展。1 智能客户服务系统的定义当前随着科技的不断发展，智能服务已经大量应用于所有领域。对于用户而言，智能客户服务比较的方便，因此用户对于该项系统比较满意。然而，大多数智能客户服务系统都是应用语言处理技术来提供自动化的问答服务。语音和纯文本用作分析和处理关键字，更改需要人工的技术支持和专业知识。当然自然语言处理技术的不完善会引起一些问题的，还有一些问题是由于现有企业

3、的知识管理不完善这一事实造成的。2 客户服务系统的实际应用客户服务系统（也称为客户服务中心）已经存在了30多年。在设备供应商、系统集成商和许多运营商的影响下，国家客户服务系统逐步开发智能客户服务系统。例如，微信社交媒体平台已实施了全面的智能客户服务系统，其中包括产品问题、使用功能、更新版本、付款模板、定期的业务咨询等方面。在放弃了传统的手动客户服务响应机制之后，通过支持客户服务系统的有效升级并降低客户服务成本，可以大大提高许多组织的客户服务响应效率。当前，在欧洲和美国客户服务系统中，将人工智能作为核心技术的使用率相对较高，并且大多数公司都在设计自己的问答系统。在中国早期，很少有公司建立人工智能

4、系统，而淘宝的客户服务最为成功。淘宝的人工客户服务解决了这个问题，问答周转时间很短，而且客户遇到的大多数问题也有更简单的解决方案。人工智能客服系统在统一的响应路径中概括了常见问题，并建立了一个语义数据库，允许最终用户使用关键字搜索答案信息。客户服务系统的总体响应速度和解决问题的速度得到了提高。可以通过多种渠道展示和互动智能客户服务机器人，包括微信、qq、网页、应用程序、电话等。它还通过标准接口（api）为更多的人机交互通道提供了语义理解功能。语义库的大小可以支持不同渠道访问代码，并且可以回答不同的问题。3 智能客户服务系统的框架示意智能客户服务系统就是在原始客户服务系统中构建一个人工智能处理模

5、块，以取代原始的人工处理功能。简单来说就是将人工智能处理功能应用到客户服务系统的整体流程中。图1显示了智能客户服务系统的基本框架示意图。人工智能技术已被应用到传统的客户服务系统架构中。整个客户服务结构使用相应的技术模块集成了传统流程，以取代传统体系结构的原始功能。新的系统架构使用语音识别和语音合成模块，而不是与用户的原始通信模式。使用自然语言来处理相应的发票或工作订单，而不是以前由公司员工执行的手动工作，并使用知识管理模块来替换知识库的原始结构。人工智能技术模块是手动处理的，并以恒定的可重复性和规则性替换任务。目标是在不影响客户服务质量的情况下减少初始人工成本并提高进度和有效性。4 智能客服系

6、统的构建和意义4.1 智能系统的框架在设计智能系统时，首先需要获得大量的数据和信息处理软件。当然大量的信息数据需要注意相关知识关联，从而为我们提供更加全面、更加精准的数据，然后创建出更加完善的信息库，从而为我们提供完善的信息去完成客户服务工作，使它变得更智能并解决用户的问题。智能客户服务解决了有些问题，但是在cloud knowledge base中需要两次收集来自交互过程的有关数据。自动数据系统会根据用户的网络行为数据、内容配置数据、历史交易数据等方面对该用户进行数据分析和保存。然后提取用户标签并构建用户图像。另一方面，系统受到客户要求时，系统会先对该用户本人进行数据分析。合并存储在知识库中

7、的案例以进行完整的分析和比较，然后选择最佳案例响应返回给客户。服务咨询完成后，系统会根据用户的反馈和自动运行案例研究，然后将检索到的信息上载到案例数据库。从一个处理系统到另一个处理系统的数据的自动获取和分析是至关重要的一点。大数据库会增加整个系统及其后续工作的效率。根据资料显示人工智能客户服务系统的工作是以自然语言理解技术为中心的，以知识映射技术为重点的客服系统，以现实世界为基础的知识库模块和机器。它还有基于学习的学习管理模块。4.2 智能识别功能的应用4.2.1 前端音频处理预检测工作就是对传入音频流进行研究，然后再对用户语音的开始和结束过程进行分析。当检测到用户已经开始讲话时，该话语就被传

8、输到识别引擎，直到话语结束为止。这样，识别引擎在用户讲话时就可以开始识别。智能中断：智能中断可以中断语音服务的播放和用户的语音。智能中断系统的优点有很多，例如人机交互更加有效、更自然，还提高了客户的满意度。当播放中断时，用户可以在自助音频服务播放期间随时讲话，系统不必等待播放结束，可以自动确定语义，立即停止自动音频播放，还有回答语音提示。暂停用户意味着当用户正在讲话或音频不清楚时中断或通知特定问题。但是，如果处理的不满意会引起厌恶甚至于投诉。4.2.2 背景识别过程智能客服系统具有强大的识别能力。因为该系统的词汇十分的丰富以及成千上万的语法词汇。该智能系统可以对于不同的年龄、不同的地区、不同的

9、群体、不同的频道、不同的设备和不同的声音环境进行识别。因此，智能系统的识别能力不随应用环境的不同而产生影响。在进行信息识别时，发现引擎可能会通过批准决策的方式满足应用条件的多个识别结果。识别系统提供可能的识别结果列表，并根据可靠性结果从上到下对它们进行排序。商业设计可以根据应用程序的要求将这些结果提供给用户，以便用户可以做出不同的选择。利用可靠性判断和输出技术开发更灵活、更人性化的业务流程，以实现多种识别结果。4.3 回复时需要注意的问题一个完善的问答系统应该由三方面组成，分别是处理问题信息、为问题建立索引以及处理响应建议。第一，在收到一个问题后，系统应该先对这个问题进行相关分析。预处理指令主要基于语义知识库来对句子的词意、语法进行研究，并提取说明該问题的含义，以实现智能的问题和答案。构建知识图谱的基础是从大型企业数据中提取相关性知识，以找到更准确的信息，创建更完整的摘要并提供更多相关信息。我们可以利用知识图谱，然后预测和概括用户案例，并提取相关案例作为数据载体。知识图谱的数据具有较高的准确性、相关性和结构化，从而提高语义理解的智能性，同时显著提高响应准确性和搜索效率。5 结语随着科技的快速发展，智能服务系统也越来越城市，并且其应用范围也越来越广。智能客服先需要构建专业的知识