智能客服系统功能介绍

智能客服是一个智能问答系统，主要功能是对用户的问题进行识别和回答，帮助企业提升服务质量，提升用户体验。

随着互联网的普及，越来越多的企业通过互联网营销方式吸引客户，比如电商、教育、金融等行业都采用了互联网营销方式。而作为互联网企业最重要的一个环节，客服服务成为了企业和客户沟通的桥梁，目前大多数企业采用人工客服，这不仅会浪费大量时间，也会对客户产生不好的印象，而且效率低下。 为了满足企业业务需求，不少企业开始使用智能客服系统，下面就一起来看看智能客服系统都有哪些功能吧!

1、智能语音识别

(1)识别准确率高：对文字信息进行识别，语音文本，网页，图片等均可识别;

(2)语音识别速度快：在同等条件下，可以准确识别对话内容;

(3)使用场景广泛的：手机语音对话、语音导航，智能家居等;

(4)操作简单方便：不需要学习成本;

(5)使用方便：不需要安装任何程序、调试好之后就可以直接用了。

2、自然语言理解

自然语言理解是一项重要的人工智能技术，也是智能客服的核心能力之一。

自然语言理解分为两个方面：一方面，通过文本分类和语法分析等方法对文本进行分析和理解。

另一方面，利用智能识别、机器学习、深度神经网络等方法对所得到的文本进行识别和推断。

当然，自然语言理解并不意味着无问西东(即没有问与答)，而是将有问必答作为前提条件。

目前大部分智能客服系统都是基于上述两个方面，但还有一些其他的功能也非常重要和必要：(1)支持个性化的回复;(2)可提供多语言服务和智能识别;(3)可提供语义理解等功能;(4)可提供自定义知识库的管理;(5)支持与企业相关的知识库对接。

3、知识图谱技术

知识图谱，是一种表示和存储人类智慧的新方法，也是一个新的计算领域，目前处于发展初期。

(1)知识表示：由知识图谱提供一种统一的语义描述方式和语义理解方法，是语义理解的基础;

(2)知识获取与存储：知识图谱的主要作用是把用户提供的问题和知识库中现有的问题进行关联和融合，形成一个统一的知识库结构;

(3)知识表示与推理能力：将用户提供问题所蕴含的信息、知识库所存储信息进行提取和融合形成一个统一模型;

(4)知识推理能力：利用机器学习技术对已有知识进行深度挖掘，形成一个深度模型，通过推理算法获得用户给出问题中隐含着哪些答案;

4、问答系统

通过关键词搜索，对关键字进行排序，实现快速匹配问题，根据用户的问题类型及答案相关信息，给出不同种类的回复。

基于已有问题和答案信息构建知识库，帮助机器人理解回答问题，自然语言处理技术，对查询答案进行分类和排序;根据用户的提问及答案内容快速生成相关解决方案并推荐给用户，在知识图谱基础上进行自然语言理解，提供更丰富的语义服务。