文章摘要：沃豐科技智能客服機(jī)器人是一種以自然語(yǔ)言處理技術(shù)處理客服與顧客交流所產(chǎn)生的答疑文字，使無(wú)組織的資料變成以文字和句子的形式出現(xiàn)的半結(jié)構(gòu)資料。

目前，在銀行、通信、電商、餐飲等行業(yè)中，客服機(jī)器人已經(jīng)成為一種普遍現(xiàn)象。其主要的經(jīng)營(yíng)難點(diǎn)和需求是：

1)在許多公司的售前、售后服務(wù)場(chǎng)景中，都會(huì)有大量的顧客提出常規(guī)問(wèn)題，造成人工客服工作繁瑣重復(fù)，客服的人力成本居高不下。

2)在企業(yè)的反饋高峰期，例如行業(yè)促銷、新產(chǎn)品上市等，由于人工服務(wù)的限制，在線用戶的咨詢等待時(shí)間較長(zhǎng)，從而大大降低了用戶體驗(yàn)。

3)人工客服的水平不均衡，造成了服務(wù)的不均衡。不僅不能提供最好的、最標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)，還很難評(píng)價(jià)客戶的服務(wù)質(zhì)量。

智能客服系統(tǒng)的現(xiàn)狀

1)使客服24小時(shí)在線，咨詢的反應(yīng)速度得到了很大的提升。

2)對(duì)于一些簡(jiǎn)單的普通問(wèn)題，可以給出標(biāo)準(zhǔn)的答案，但是無(wú)法完全代替人類的服務(wù)。

3)根據(jù)顧客的語(yǔ)音服務(wù)要求對(duì)咨詢內(nèi)容進(jìn)行分流，迅速地將顧客與有關(guān)的服務(wù)人員進(jìn)行匹配。

4)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在接受調(diào)查的人中，有91.9%使用了智能客服，

57.9%的被調(diào)查者認(rèn)為，智能客服往往不會(huì)回答問(wèn)題，無(wú)法了解客戶的提問(wèn)；

49.3%的被調(diào)查者表示，“智能客服”只會(huì)使用一套死板的語(yǔ)言，無(wú)法解決實(shí)際問(wèn)題。

被調(diào)查者還發(fā)現(xiàn)了智能客服的缺點(diǎn)：回答問(wèn)題時(shí)長(zhǎng)、耗時(shí)（38.2%)；服務(wù)態(tài)度不友好，感覺(jué)冷冰冰（35.2%)；成為了商家的“擋箭牌”，拖延了很長(zhǎng)時(shí)間（30.5%）。

解決以上問(wèn)題的方向

擴(kuò)大顧客服務(wù)范圍

1)第一期的目的：將有業(yè)務(wù)的顧客接受率從85%提升至95%；

2)第二期目標(biāo)：將智能客服與人工客服結(jié)合，實(shí)現(xiàn)客戶（大客戶、一般性客戶、有購(gòu)買意向客戶）的7*24小時(shí)在線服務(wù)；

3)通過(guò)微信、電話客服、郵件客服、網(wǎng)站客服等方式，實(shí)現(xiàn)全方位的客戶服務(wù)。

改善顧客滿意度

1)將顧客的語(yǔ)音服務(wù)要求分為咨詢內(nèi)容，將顧客迅速與相應(yīng)的業(yè)務(wù)人員進(jìn)行匹配；

2)根據(jù)顧客提出的問(wèn)題，為人工客服提供輔助決策支持；

3)從服務(wù)對(duì)象的視角，運(yùn)用顧客的基礎(chǔ)資料和維護(hù)歷史資料，對(duì)顧客進(jìn)行描述，一方面通過(guò)對(duì)顧客的身份進(jìn)行驗(yàn)證，另一方面收集現(xiàn)有的服務(wù)資料，使服務(wù)過(guò)程更加簡(jiǎn)單；

4)根據(jù)顧客滿意度的反饋，對(duì)智能客服機(jī)器人的相關(guān)參數(shù)和算法進(jìn)行了優(yōu)化，并采用長(zhǎng)時(shí)間的評(píng)價(jià)和優(yōu)化機(jī)制，以提升其智能化程度和服務(wù)品質(zhì)。

智能客服機(jī)器人整體解決方案

沃豐科技智能客服機(jī)器人是一種以自然語(yǔ)言處理技術(shù)處理客服與顧客交流所產(chǎn)生的答疑文字，使無(wú)組織的資料變成以文字和句子的形式出現(xiàn)的半結(jié)構(gòu)資料。

利用詞匯頻率共現(xiàn)、語(yǔ)義距離等方法對(duì)計(jì)量問(wèn)答數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析，并將其作為知識(shí)抽取、語(yǔ)義表達(dá)訓(xùn)練模式的預(yù)處理。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能客服機(jī)器人的算法引擎設(shè)計(jì)，包括基于問(wèn)答效果的學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)，學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化。

客戶分配問(wèn)題解決——ivr導(dǎo)航

當(dāng)客戶詢問(wèn)某問(wèn)題時(shí)，智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)會(huì)根據(jù)設(shè)置好的答案引導(dǎo)客戶留下聯(lián)系方式，然后通過(guò)手動(dòng)播放或者按鍵連接到相關(guān)座位，以便座席能及時(shí)獲得客戶所咨詢的信息。

客戶分配問(wèn)題解決——智能分類

根據(jù)不同的需求，將不同的客戶劃分為a/b/c/d類客戶，然后再根據(jù)客戶特征分配到a/e類客戶群，最終實(shí)現(xiàn)不同的轉(zhuǎn)換方式，最終達(dá)到客戶的最佳轉(zhuǎn)型，提高客戶轉(zhuǎn)化率。

客戶服務(wù)信息記錄——呼叫彈屏

當(dāng)客戶打電話咨詢產(chǎn)品時(shí)，該軟件會(huì)自動(dòng)彈出相應(yīng)的客戶資料，如客戶姓名、意向登記分類、歷史通話記錄、通話記錄等;該系統(tǒng)可根據(jù)客戶的瀏覽軌跡，彈出客戶詳細(xì)資料并顯示客戶的詳細(xì)資料，便于客服快速掌握客戶的情況。

客戶滿意度調(diào)查——預(yù)測(cè)外呼

在實(shí)際情況中，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)每天的撥號(hào)次數(shù)和明細(xì)賬戶生成報(bào)告，然后通過(guò)預(yù)測(cè)算法批量地調(diào)整外呼的撥號(hào)頻率和策略，然后通過(guò)系統(tǒng)報(bào)告來(lái)判斷客戶的滿意度。

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