隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步，基于人工智能的虛擬機(jī)器人嶄露頭角，但對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，智能客服機(jī)器人不等于賣(mài)萌耍賤，陪聊型機(jī)器人顯然不是智能客服的最佳選擇。
隨著新媒體的高速發(fā)展，消費(fèi)者和企業(yè)有了更多的接觸渠道和機(jī)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(fèi)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(zhǎng)的海量用戶(hù)服務(wù)請(qǐng)求，業(yè)內(nèi)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(jī)器人或?qū)⑹墙鉀Q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(jī)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(tǒng)，它采用包括自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在內(nèi)的多項(xiàng)智能人機(jī)交互技術(shù)，能夠識(shí)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(tǒng)客服行業(yè)基于人工坐席，這樣的純?nèi)斯し?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(fù)簡(jiǎn)單重復(fù)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(qiáng)烈的需求下，結(jié)合人工智能技術(shù)的智能客服機(jī)器人由此興起。而后，隨著人工智能技術(shù)的迭代更新，語(yǔ)義分析、大數(shù)據(jù)以及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷突破，深入客戶(hù)服務(wù)場(chǎng)景應(yīng)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(jī)器人都將傳統(tǒng)客服遠(yuǎn)遠(yuǎn)拋在身后。
因此，有業(yè)內(nèi)人士預(yù)言：智能客服將逐步取代傳統(tǒng)人工客服，在不久的將來(lái)，機(jī)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(shì)而為：智能客服機(jī)器人的發(fā)展史
人工智能發(fā)展至今，歷經(jīng)了技術(shù)驅(qū)動(dòng)階段、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)階段以及情景驅(qū)動(dòng)階段。作為人工智能場(chǎng)景深度應(yīng)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(jī)器人已經(jīng)出現(xiàn)了兩代區(qū)隔：第一代智能客服機(jī)器人，主要扮演簡(jiǎn)單信息咨詢(xún)窗口的角色，表現(xiàn)為信息問(wèn)答式，即機(jī)器人通過(guò)語(yǔ)義理解實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)庫(kù)內(nèi)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(zhǔn)匹配階段、多關(guān)鍵詞模糊匹配階段、自然語(yǔ)言模型應(yīng)用階段、深度學(xué)習(xí)階段。
第二代客服機(jī)器人剛剛萌芽，它以問(wèn)題解決未導(dǎo)向，深入更具體的客戶(hù)服務(wù)細(xì)分場(chǎng)景，探索在一個(gè)服務(wù)對(duì)話(huà)框內(nèi)的一站式問(wèn)題解決。
智能客服機(jī)器人發(fā)展的四個(gè)階段
第一階段：關(guān)鍵詞精準(zhǔn)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(jī)器人還稱(chēng)不上智能機(jī)器人，準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)，可以定義為機(jī)械客服機(jī)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(hào)里回復(fù)關(guān)鍵詞電子書(shū)下載，就會(huì)獲取相應(yīng)資料的下載鏈接。如果回復(fù)關(guān)鍵詞電子書(shū)，則不能獲取對(duì)應(yīng)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(jí)版，它基于語(yǔ)句字面相似度，對(duì)預(yù)先定義的問(wèn)答知識(shí)庫(kù)進(jìn)行模糊匹配，實(shí)現(xiàn)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(yīng)的資料下載鏈接；但是，它需要人工輸入龐大的問(wèn)答知識(shí)庫(kù)，維護(hù)成本大；對(duì)字面相似、含義不同的問(wèn)法難以區(qū)分，只能達(dá)到30-40%的識(shí)別率。
第三階段：自然語(yǔ)言分析及語(yǔ)義分析，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜用戶(hù)咨詢(xún)的更精準(zhǔn)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(quán)重，根據(jù)權(quán)重的綜合算法來(lái)匹配知識(shí)庫(kù)中的答案。比如，知識(shí)庫(kù)設(shè)定的一個(gè)語(yǔ)句是我要下載電子書(shū)，當(dāng)客戶(hù)說(shuō)請(qǐng)問(wèn)怎么獲取電子書(shū)時(shí)，機(jī)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(jī)器人已經(jīng)較為先進(jìn)，但其準(zhǔn)確性依賴(lài)底層復(fù)雜算法和知識(shí)庫(kù)維護(hù)。目前市面上的大多數(shù)客服機(jī)器人都停留在第三階段的應(yīng)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(xí)，機(jī)器人更了解人的意圖
目前最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法架構(gòu)，包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM（長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)）等。深度學(xué)習(xí)算法可以對(duì)上下文進(jìn)行建模，提升上下文語(yǔ)義識(shí)別能力，從大量未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，同時(shí)還可以對(duì)復(fù)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(gòu)已部分運(yùn)用于客服機(jī)器人產(chǎn)品，但部分廠家運(yùn)用仍屬淺層，還未實(shí)踐出足夠智能、易用的客服機(jī)器人。
