客服系统是一个企业与客户沟通的桥梁，好的客服系统能帮助公司扩宽市场，维护企业形象，提高客户忠实度，订单转化率。SO，搭建一个好的客服系统是非常有必要的。随着人工智能技术的提高，智能客服系统也渐渐的取代传统的客服系统。那么智能客服系统要如何搭建呢？
要想实现搭建一个完善的呼叫中心客服系统，在组建客服电话系统的时候，企业需要对公司电话系统需要一个完善的规划设计。
一、搭建智能客服系统时公司需要注意
1、确定电话客服系统搭建需求：
因行业不同、用户群体不同，所以首先要确定的就是企业所在行业有什么特点，以及目标客户群特征属性是什么，例如营销型企业与客服服务型企业，它们的客户群体特征是明显不同的。具体来说就是需要思考建立怎样的市场营销体系、客户群体的结构、以及长期客户关系的发展与维护等等，总之，组建一个电话客服系统，需要根据用户需求确定，不同的需求，电话客服呼叫中心侧重点是不一样。
2、智能客服系统技术规划：
呼叫中心客服系统搭建方式有很多种，比如，集中式、分布式、混合式以及是采用本地部署还是云呼叫中心远程部署，可以根据您的业务类型来选择合适的智能客服系统搭建方式。还有就是电话客服系统接入方式，客服坐席主要是固话、手机接听、还是SIP话机、耳麦电话等方式，还包括其他的呼叫业务管理系统以及数据系统支持等，也是企业需要进行一个完整的规划，这样的呼叫中心才是符合企业需求的客服电话系统要求。
3、系统试运营与验收：
在客服电话系统搭建完成之后，还需要由专门的技术人员进行测试试运营，对系统进行全方面测试合格后才上线。具体来说，就是需要在系统中导入基础的数据进行测试使用，测试各项功能，是否能够执行，完成之后再出具一份电话客服系统测试评估与改进报告，并提交呼叫中心厂商来进行优化和完善。
4、选择靠谱的电话客服系统服务商：
电话客服系统运行是否良好、稳定以及后续更新优化升级直接决定了企业的服务质量。主要表现在访客高峰期客服电话系统呼叫能否保持稳定和顺畅，不会出现通话卡顿或掉线，操作死机的情况；
在系统后续维护更新时，电话客服系统服务商是否能够及时进行维护上线，这都需要企业去选择一个优秀靠谱的服务商，以免因为系统问题耽误日常的工作，导致客户的流失。
二、智能客服系统搭建
智能客服系统主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术，使用海量数据建立对话模型，结合多轮对话与实时反馈自主学习，精准识别用户意图，支持文字、语音、图片等富媒体交互，可实现语义解析和多形式的对话。
任务对话服务：
定制化服务，通过与用户的多轮交互，实现快递查询、订餐、医生预诊等服务类功能。
业务咨询服务：
通过QA知识库，快速回复用户问题咨询服务。解决常见问题的解答。
智能客服系统的技术构架
（1）基于知识库回答的智能客服系统
基于知识库回答的智能客服系统，使用的检索或者分类模型来实现的。
检索式回答的流程是：
首先对用户的输入问题做处理，如分词、抽取关键词、同义词扩展、计算句子向量等；
然后基于处理结果在知识库中做检索匹配，例如利用BM25、TF-IDF或者向量相似度等匹配出一个问题集合，这类似推荐系统中的召回过程；
（2）基于槽位填充的多轮对话系统
搭建基于槽位的对话系统是一个相对专业而复杂的过程，通常分三个主要的阶段。首先是需求分析，然后是使用平台搭建BOT，最后是持续优化。
例如：订明天早上8点北京到石家庄的火车，在这个例子中，对于用户表达的一句话，它的意图是要订火车票，其中涉及的词槽包括出发地、目的地、时间。当这个时间有多趟车次的时候，就需要进行追问用户，是要订哪一个。
以百度UNIT平台为例，搭建一个买票智能回复的流程。
需求分析：订火车票需要知道时间、出发地、目的地
新建一个BOT，命名为：火车票
新建对话意图：命名订票
添加词槽：出发时间、选择系统词槽词典，选择然后选择系统词典sys_time(时间)，出发地词槽、目的地词槽，这两个都可以选择系统词典，这些都是必填项。
设置词槽与意图关联属性，这里火车票的出发时间是订票里必须的关键信息，所以选择必填。澄清话术就是当用户表达订票需求的语句里缺少出发时间时bot主动让用户澄清的话术。还可以设置让用户澄清多少轮后放弃要求澄清，默认是3次。
设置BOT回应，BOT回应就是当BOT识别出用户的意图和所有必填词槽值时给用户的反馈。对于订票回复一般对接API接口，实现自动生成方式。
当然，一个完整的电话机器人，需要用到电话交换、语音识别、语音合成、话术交互等多方面的技术。如果不想专注那么多细节，集成商也可以直接使用中间层产品，例如朗深电话AI中间件等，这些产品都提供了丰富的接口，可以帮助集成商快速将智能客服系统集成到自己的业务应用。
