企业在运营过程中会遇到很多问题,业务人员没有办法通过电话直接与用户沟通,因为很多客户对业务都不是很了解。无法了解到客户对公司产品的真实需求,没有办法准确把握客户的真实意图,缺乏智能机器人,无法进行自动化答复等。
针对以上问题,智能客服系统应运而生。
虽然很多企业已经采用了智能客服系统,但是由于企业对于智能客服系统的理解和运用不够深入且全面,导致在实施过程中会出现很多问题。
本文将会对智能客服系统进行分析研究,希望可以给大家带来一些启发。
本节主要是关于智能客服系统功能需求的分析,对于不同类型的企业来说可能对不同功能的要求也有所差异,本节主要介绍一些智能客服系统的功能需求和实现方式,另外还会介绍部分相关知识供大家参考,本节内容共分为3个部分:
一、背景
随着互联网技术的发展,智能客服越来越多地应用在企业当中,并且得到了广泛的应用。
企业中每天都有大量的咨询和投诉需要处理,这就要求能够对每个人提供高效和便捷地服务。
通过使用智能客服系统解决这些问题,不仅可以提高客服人员工作效率,还可以降低整个客服中心的成本。
根据调查发现,大约70%的企业对于智能客服系统并没有全面、深入地了解,这也导致在实施过程中遇到很多问题。
本文共分为四个部分:第一部分主要介绍智能客服系统功能设计过程;第二部分主要介绍智能机器人功能需求;第三部分主要讲解一些基本功能需求;第四部分主要介绍一些智能辅助功能。
二、功能需求分析
根据企业实际情况,本智能客服系统的主要功能如下:
通过对业务人员与客户沟通过程中遇到的问题进行分析和总结,并将其分类为:
智能推荐客户可能感兴趣、会购买的产品或服务;
快速响应客户所提出的服务请求和问题,并及时做出相应反馈;
智能质检:对企业自身后台提供的产品进行质检,及时发现不合格的产品或服务。
通过以上三个功能我们可以看出智能客服系统要实现以下几个功能,分别是:快速响应、辅助咨询、主动推荐、智能机器人回复这几个功能。
三、相关知识
客服机器人:由语音识别、自然语言处理等技术组成,可以实现对自然语言的理解、分析以及推理等功能。
智能助理:是指能够理解并响应用户的意图和请求,在人机交互中承担与自然语言交互相似的角色,包括语音助手、问答机器人、文本机器人等。
文本机器人:是智能助理中比较重要的一种类型,在人机交互中担任话务员角色。
机器学习与深度学习是当前研究比较活跃的领域之一。
自然语言处理技术包括中文分词、语义理解、句法分析和对话建模等相关技术领域,主要包括词向量预训练和基于词向量的机器翻译等。
深度学习:指通过大量数据进行训练,让模型学会从数据中学习。
(文章转载于天润融通)