人工智能客服，发展历程、常见应用场景

人工智能客服是指借助AI技术实现客户服务的智能化。采用先进的AI技术，构建一个基于自然语言处理、计算机视觉和深度学习等技术的人机交互平台，将客服机器人(简称机器人)应用于服务领域，从而实现智能化的服务。

根据用户的使用习惯、使用场景、用户画像等信息，对问题进行分类，并提供相对应的解决方案，从而降低人工成本和减少错误率。

系统介绍

智能客服主要是针对企业的服务进行智能化改造，对企业的客户服务进行管理和优化，在提高客户满意度的同时也提升了企业的管理水平和服务效率。

将客户信息自动分类，通过知识库将不同类型的问题进行匹配，并根据用户的使用习惯、使用场景、用户画像等信息，对问题进行分类，并提供相应的解决方案。通过对用户问题进行智能分类、自动应答等方式，降低人工客服压力、减少人工成本。

在服务过程中收集用户行为数据，包括：使用习惯、使用场景、用户画像等信息，通过这些信息对用户进行分类和分析，为企业提供更加精准的营销策略。例如：根据用户画像的不同属性对其进行精准营销等。

发展历程

《2023中国智能客服市场报告》显示，中国智能客服行业以智能客服软件为主导，约占市场份额的80%。2022年市场规模达到66.8亿元。预计到2027年，市场规模有望增长至181.3亿元。

智能客服的发展历程大致经历了以下四个阶段：

基于关键词匹配的“检索式机器人”阶段。

运用一定模板，支持多个词匹配，并具有模糊查询能力阶段。

在关键词匹配的基础上引入搜索技术，根据文本相关性进行排序阶段。

以神经网络为基础，用深度学习理解用户意图阶段。

智能客服技术如今具有语义识别更准确、问法更灵活、对话更连贯、知识更全面以及学习更主动几个先进特点。

主要功能

智能客服系统在设计时，通常会在以下几个方面重点考虑：

考虑机器人的通用性。

考虑如何让机器人实现从“人工”到“智能”的转型。

考虑如何将AI技术与现有业务进行结合等。

智能客服系统是一种基于人工智能技术的自动化服务系统，它可以帮助企业快速响应，提高服务效率。以下是智能客服系统的一些常见功能：

自然语言处理：理解和解析人类语言，进行自然对话，根据客户的提问和反馈，提供相应的回答和解决方案。

知识库管理：庞大的知识库包含了各种常见问题和答案。当客户提出问题时，系统可以通过搜索知识库来快速找到相应的答案。

语音识别和合成：通过语音识别技术将语音转换为文本，理解市场需求，通过语音合成技术将文本转换为语音，提供更自然的交互体验。

情感分析：分析客户的情感倾向，分析实时沟通情况，有助于企业提供更加个性化的服务。

智能推荐：根据历史数据和行为，个性化的产品和服务推荐，有助于企业提高销售业绩，提供更好的服务体验。

常见的技术和应用场景

人工智能客服可以通过自然语言处理技术、计算机视觉技术、大数据等技术，实现对客户的问题进行自动分析，并为用户提供相对应的解决方案，提高用户体验。

1、在线咨询：实时对话，通过聊天窗口、语音通话或视频通话等方式进行交互，询问产品信息、解决问题或提出建议。

2、电话：通过自动拨号、语音识别和语音合成等技术，提供电话咨询服务，通过电话与智能客服进行沟通，解决各种问题。

3、社交媒体：如微博、微信等，提供24小时在线服务。可以在社交媒体上发布问题或需求，自动回复或转接给人工，提高响应速度和问题处理效率。

4、智能问答系统：提供快速、准确的答案，自然语言处理技术理解问题，从知识库中搜索相关信息，提供最合适的答案。

5、数据分析与优化：收集客户与智能客服的交互数据，进行分析和挖掘，为企业提供有价值的信息和建议。

总结

人工智能客服是一个具有巨大发展潜力的领域，随着人工智能技术的不断发展，智能客服将会在企业服务中扮演越来越重要的角色，将能够更加高效、准确地提供服务，并具有强大的自我学习能力。在未来，人工智能客服将会越来越多地代替人工，在服务中发挥更重要的作用。

来源天润融通，链接：人工智能客服，发展历程、常见应用场景