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      智能在線問(wèn)答系統(tǒng):一站式智能客服工具

      原創(chuàng)

      2023/11/21 14:56:59

      來(lái)源:天潤(rùn)融通

      作者:Tian

      圖標(biāo) 1513

      本文摘要

      智能在線問(wèn)答系統(tǒng)根據(jù)企業(yè)需求進(jìn)行定制開(kāi)發(fā),可對(duì)問(wèn)題進(jìn)行多輪自動(dòng)問(wèn)答,也可轉(zhuǎn)接人工服務(wù)。在咨詢問(wèn)題時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)將相關(guān)的知識(shí)和信息錄入到知識(shí)庫(kù)中,以幫助企業(yè)快速精準(zhǔn)解答。

      智能在線問(wèn)答系統(tǒng)是一款集成智能機(jī)器人(AI)、自然語(yǔ)言處理(NLP)、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),并結(jié)合知識(shí)圖譜等知識(shí)技術(shù),面向企業(yè)客戶提供一站式智能在線問(wèn)答服務(wù)的系統(tǒng)。其具有高效、便捷、準(zhǔn)確的特點(diǎn),主要適用于客服場(chǎng)景中。

      智能在線問(wèn)答系統(tǒng)根據(jù)企業(yè)需求進(jìn)行定制開(kāi)發(fā),可對(duì)問(wèn)題進(jìn)行多輪自動(dòng)問(wèn)答,也可轉(zhuǎn)接人工服務(wù)。在咨詢問(wèn)題時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)將相關(guān)的知識(shí)和信息錄入到知識(shí)庫(kù)中,以幫助企業(yè)快速精準(zhǔn)解答。

      智能在線問(wèn)答系統(tǒng)

      智能問(wèn)答系統(tǒng)行業(yè)痛點(diǎn)分析

      隨著座席規(guī)模逐年增長(zhǎng),企業(yè)對(duì)客服中心降本增效的需求日益強(qiáng)烈。為了控制成本,企業(yè)需要解決客服工作中存在的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

      傳統(tǒng)客服座席工作枯燥乏味,員工流失率較高。客服從業(yè)者對(duì)工作的不滿意程度高達(dá)51%,主要原因是工作強(qiáng)度大、缺乏趣味性、機(jī)械性重復(fù)工作以及負(fù)面情緒的積壓。這些問(wèn)題導(dǎo)致了員工流失率高,從而增加了企業(yè)的招聘和培訓(xùn)成本。

      情緒管理是一個(gè)難題??头藛T也是人,當(dāng)面對(duì)情緒激動(dòng)的客戶時(shí),他們也會(huì)受到影響。盡管一些公司為員工提供情緒發(fā)泄室和心理輔導(dǎo),但情緒壓力的釋放仍然是一個(gè)難題。

      服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化和個(gè)性化之間存在矛盾。呼叫中心的員工眾多,每個(gè)員工面對(duì)的客戶都有自己的個(gè)性和問(wèn)題。因此,很難確保每個(gè)電話問(wèn)題都能得到一致的處理。

      投訴處理困難,用戶滿意度不高。呼叫中心的核心業(yè)務(wù)之一是處理投訴和進(jìn)行電話銷售。然而,投訴處理的過(guò)程和結(jié)果往往難以令人滿意。這可能是由于相關(guān)部門配合不力、客服流程不完善或員工和管理人員處理投訴能力不足等原因所致。

      員工排斥質(zhì)檢工作。對(duì)于管理人員來(lái)說(shuō),呼叫中心的質(zhì)檢功能非常方便。然而,對(duì)于員工來(lái)說(shuō),質(zhì)檢就像是故意聽(tīng)取錄音并尋找問(wèn)題以進(jìn)行扣分和扣款。如果質(zhì)檢工作和培訓(xùn)相結(jié)合,以完善流程和提升能力為導(dǎo)向,可能會(huì)得到更好的效果。

      智能在線問(wèn)答系統(tǒng)功能優(yōu)勢(shì)

      智能機(jī)器人(AI)

      智能機(jī)器人(AI)是指可以像人一樣對(duì)人類進(jìn)行自然語(yǔ)言交流,并能執(zhí)行人類的指令的機(jī)器或設(shè)備??梢栽诹奶?、問(wèn)答、交互等場(chǎng)景中協(xié)助用戶完成日常工作,在提供便捷服務(wù)的同時(shí),提高企業(yè)服務(wù)效率。常見(jiàn)的智能機(jī)器人包括文本機(jī)器人、留資機(jī)器人、語(yǔ)音機(jī)器人、外呼機(jī)器人、智能質(zhì)檢等。

      自然語(yǔ)言處理(NLP)

      自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing, NLP)是將計(jì)算機(jī)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的方法和理論應(yīng)用于人類自然語(yǔ)言的理解與生成,通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類自然語(yǔ)言的能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語(yǔ)言的理解、分析、生成和應(yīng)用。

      其主要包括詞法分析、語(yǔ)義分析、文本分類和信息抽取等技術(shù),其中語(yǔ)義分析技術(shù)在智能在線問(wèn)答系統(tǒng)中也是至關(guān)重要的一環(huán)。其通過(guò)對(duì)文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、語(yǔ)法分析和詞形還原,可將文本轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以處理的形式。語(yǔ)義分析技術(shù)能進(jìn)一步提高問(wèn)答系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

      大數(shù)據(jù)分析

      大數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而發(fā)現(xiàn)隱藏于其中的價(jià)值。在智能在線問(wèn)答系統(tǒng)中,大數(shù)據(jù)分析主要是為了幫助企業(yè)客戶快速精準(zhǔn)的解答問(wèn)題。

      例如,企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)了解咨詢問(wèn)題的規(guī)律,從而更好地提供服務(wù);利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)了解客戶咨詢問(wèn)題的關(guān)鍵詞,從而更好地為客戶提供服務(wù);

      利用大數(shù)據(jù)分析,了解投訴/問(wèn)題咨詢等內(nèi)容的具體原因,提供解決方案;

      機(jī)器學(xué)習(xí)

      機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML),是一種讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)自我學(xué)習(xí)的方法。它與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法相比,能夠處理大量、不確定和復(fù)雜的數(shù)據(jù),因此在很多領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。

      通過(guò)設(shè)置規(guī)則庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)學(xué)習(xí),例如對(duì)常見(jiàn)的問(wèn)題進(jìn)行分類或回答等。其利用知識(shí)圖譜技術(shù)將問(wèn)題進(jìn)行拆分、重組、關(guān)聯(lián),再結(jié)合規(guī)則庫(kù)生成答案。將其作為一種輔助手段。當(dāng)問(wèn)題較為復(fù)雜或較難理解時(shí),系統(tǒng)可通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)輔助問(wèn)題的處理和識(shí)別。

      知識(shí)圖譜

      知識(shí)圖譜是一種新型的信息組織形式,它通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)將現(xiàn)實(shí)世界中的各種實(shí)體以及他們之間的關(guān)系抽象成一個(gè)二層的、結(jié)構(gòu)化的、可查詢的、可推理的圖結(jié)構(gòu),知識(shí)圖譜以圖結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)實(shí)體和關(guān)系,能夠有效地解決問(wèn)答系統(tǒng)中實(shí)體關(guān)系不清晰和語(yǔ)義不明確的問(wèn)題。

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