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客服机器人造成这种“不平衡”的原因有四个方

在日常生活中，人工智能已经无处不在，客服机器人活跃于各个商场和营业厅，提供信息咨询和业务办理，外呼机器人辅助完成通知、市场调查、调研等工作。但是机器人也一样，在与人的互动中，有些聪明，有些呆板，造成这种“不平衡”的原因主要有四个方面。1、说话，倾听通俗地说，客服机器人就是借助语音识别【语音识别是一门交叉学科。】、语音合成【语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。】、语义理解等人工智能技术【《人工智能技术》系统介绍了人工智能技术的基本理论和应用技术。】，以电话、网页、微信【微信（英语：WeChat）是腾讯公司于2011年1月21日推出的一款支持S60v3、S60v5、Windows Phone、Android以及iPhone平台的类Kik软件。】、 APP以及实体机器人的形式，主动或被动地与客户沟通，完成解答咨询、办理业务、营销推广、用户调查等任务。全过程中，客户服务机器人首先需要“会听会说”，能够准确地把客户的声音转换成文字，然后以流畅、自然、清晰的声音向客户传递系统反馈信息。和客户服务机器人互动的时候，我们会听到“对不起， xx没听懂，请你试一试，比如…”，很可能是语音识别过程中出现问题，遇到方言重音的时候，更是如此。而语音合成的效果直接影响着是否能将系统反馈信息准确传递给用户，尤其是涉及到多音和断句的情况。因此，在选择客户服务机器人时，应着重于语音识别的准确性、语音合成的流畅程度、行业语料的积累，以及能否支持所服务地区的方言语种需求。2、善于判断的人能够听清楚表达，还能思考判断。为能顺利上岗，客户服务机器人不仅要“了解”每个单词，还要“了解”这些单词的含义。智能客服机器人为例，结合捷通华声【捷通华声成立于2000年，是一家专注于智能语音、智能图像、生物特征识别、智能语义等全方位人工智能技术研究与应用，致力于让机器“能说会听、能写会看、能辨音会认人、能思考会判断”的高新技术企业。】自主研发的语义理解技术，基于业界最先进的 ELMo算法，从词向量、句向量到支持篇章级语义提取，对上下文语义理解和多轮对话有了更大的提升。自学功能是客服机器人是否“智能”的一个重要指标，灵云智能客服系统可以在基础知识库建立之后，生成专属的语义模型，不断从用户对话记录中挖掘新的提问和知识点，扩大知识库，越用越聪明，像个求知欲很强3、理解商业会话法但是真正让客服机器人拥有“聪明”评语的，还是客服机器人对业务本身的把握能力。引导客户提供必要的信息，捕捉用户的真正意图，或者完成特定的任务，使客户能够使客户能够通过特定的上下文交互过程。AI培训工程师将为客户提供专业的客服机器人业务培训。企业培训过程就是知识的加工只需一问一答，就能得到知识，例如：“Q：你吃了吗？未加工的知识只能精确地回答用户较少的问题，知识加工的意义在于使机器人能更灵活地识别更丰富的用户问题，并提供精确的答案，更好地为用户服务。4、重新优化试验万事俱备，通过多次考核(测试)，客户服务机器人就可以正式上岗了。但是这仅仅是开始，客服机器人还需要在后续服务过程中，不断地统计日常交互、标注结果和问卷调查，分析对话记录、高频问题、交互次数等标注，进一步优化知识结构，提高问答准确率，实现为客户提供“智能化”服务。全智能客服解决方案是专门为呼叫中心系统、客服中心而推出的一套解决方案，服务范围广泛，涉及银行、保险、政府、能源、运营商、交通等行业数千家客户，积累了丰富的数据资源(脱敏)，可以更快地建立知识库，帮助更多客户部署智能客服机器人，提供精确服务。

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