大数据背景下人工智能客服系统分析

摘要：大数据背景下人工智能客服系统的构建能够缓解传统人工客服的压力，提高客服工作效率，对行业发展进步具有良好的意义。在构建高水平的人工智能客服系统时，需要考虑客服系统的特点，并结合实际工作需求明确研究思路，完善问答模块、优化模块、更新模块的构建。为了进一步提升人工智能客服系统水平，还需要深入分析大数据技术、模型构建、大数据服务与智能客服融合等内容，推动技术改革与创新。

关键词：大数据；人工智能；客服系统

互联网技术飞速发展的今天，大数据也广泛应用到生产生活的各个方面。在大数据背景下，人工智能客服系统可以更加高效、迅速地完成客户服务，有利于提高工作效率。人工智能客服系统在大数据支持下不仅可以处理各类客户服务活动，还能通过细致地分析客户要求，提升服务质量。同时，大数据还能指导系统更新，让人工智能客服系统发挥良好作用。然而，在实际应用人工智能客服系统时，仍还存在许多技术上问题需要解决。因此，更需应该更加重视大数据背景下人工智能客服系统各个模块的构建。

一、大数据背景下人工智能客服系统

（一）大数据背景下人工智能客服系统概述

大数据是一种资料量规模巨大的数据，需要借助专业的大数据技术进行处理，并从中获取有效的数据信息。人工智能客服系统在发展过程中可以利用大数据的支持来完成一系列服务。大数据的产生与应用能够汇总各类信息数据，而人工智能客服系统中的人工智能技术可以通过模糊算法、人工神经元网络等算法模型，对大数据中的资料信息进行分析与处理，从中获取有效的信息资源。人工智能客服的智能化水平与其学习样本和资料的关系密切。大数据背景下能够为各行业人工智能客服提供丰富的学习数据与资料，有利于提升其智能化水平，进一步优化客服质量[1]。大数据背景下的人工智能客服系统更加先进且完善，可以为客户构建精确的用户肖像，满足客户服务需求，有利于提高工作质量。

（二）人工智能客服系统的价值与意义

客服系统是商家与客户之间沟通联系的重要桥梁，传统客服系统依靠人工完成客户服务，不仅消耗了劳动力，还增加了商家成本。随着计算机技术的不断发展，人工智能技术开始用于客户服务领域。借助人工智能算法，人工智能客服能够为客户提供有效的咨询服务。这种模式满足了客户的需求，提高了工作效率，并有助于降低商家成本（见图1）。

在大数据背景下，人工智能客服系统得到了进一步发展。依托大数据技术，人工智能客服可以应用更丰富、专业的知识库。能够让人工智能系统获得完备的知识储存结构，并通过大数据技术的数据分析和处理应用，显著提升其工作效率[2]。

二、大数据背景下人工智能客服系统设计

（一）研究思路

大数据应用为完善人工智能客服功能提供了帮助。建立大数据知识库可以为人工智能系统提供更多的学习资料，帮助其收集足够的基础数据，从而建立更精准的用户画像。通过知识图库分析，人工智能系统可以进行预测、模板抽取和相关案例抽取，最终提供适合客户的服务（见图2）。在具体利用大数据为人工智能客服系统提供支持时，需要考虑数据采集组件的特点。根据客户服务类型的不同，选择合适的ETL工具和分布式数据采集组件完成數据采集，将其抽取到大数据平台中，便于平台对数据进行储存[3]。在后续人工智能技术应用中，通过大数据平台的处理和计算，可以提炼出人工智能客服所需的数据信息，从而提供更加精准的服务。为了保证在线智能客服的智能化分析，还需要重视非结构化数据和结构化数据的有效储存和处理，不断完善人工智能客服系统的模型内容，优化人工智能算法，提高客户服务的质量。

（二）问答模块

问答模块是大数据人工智能客服系统中的重要模块，通常由问题信息处理、问题检索和答案推荐几部分组成。在问答模块设计时，人工智能系统需要根据用户提出的请求进行分析，以了解客户提问的语义。在这个过程中，人工智能算法需要应用于语义知识库，对语句进行处理。为了确保问答模块语义分析的准确性，人工智能客服系统的语义知识库涵盖内容必须全面。借助大数据技术，可以综合分析语法、语句、词法等信息，并考虑上下文等因素，以完成语义分析，并确保智能回答的准确性与合理性[4]。知识地图是问答模块的语义网络，可以增强语义理解的智能化程度。问答模块的知识地图创建可以为系统提供更准确的回答。在进行模块设计时，需要重视知识地图的合理规划，并结合人工智能客服所服务的行业，从海量业务信息中提取专业知识，以确保知识的相关性，从而为智能回答提供准确的信息。

（三）优化模块

在大数据背景下，人工智能客服系统需要保证其优化模块的科学性。在人工智能客服运行中，为其提供专业知识库并建立个性化数据库，确保客户服务质量。在大数据背景下，信息数量较多且内容驳杂。在构建人工智能客服系统时，需要将数据与知识库相结合，让大数据能够为人工智能客服提供必要的数据支持，以确保其功能的可靠性。优化模块需要保证人工智能客服提供服务的优质和可靠。因此，在进行模块建设时，需要重视信息资料的精准度，建立优质的专业数据库，并根据客服工作流程对用户的历史数据进行分析。这样，人工智能系统可以根据用户历史数据提出更个性化和专业化的服务，以满足用户的服务要求。人工智能客服系统需要构建精准的用户肖像，通过用户肖像描述其个人特征和使用需求。这样可以为后续的智能客户服务提供良好的帮助，让用户获得更合适的答案。通过数据挖掘、连接等方法，大数据支持下的用户肖像建立有效地保证了肖像的精准度，并能够为后续工作提供数据索引方向，从而提升工作效率，实现人工智能客服系统的优化。

（四）更新模块

更新模块是大数据背景下人工智能客服系统的必备条件。为了提供更优质的服务，更新模块的设计需要结合行业特点和变化。静态的知识库在人工智能客服系统中起着重要的作用，但为了满足不同时期和不同用户的需求，需要重视数据库的更新和优化，并为智能客服的创新与发展提供支持。利用大数据技术，可以克服传统技术条件下数据储存和应用的限制，提供海量的数据资料，不断更新语料库和知识库，为人工智能客服系统提供帮助[6]。为了适应数据资料的发展和更新，人工智能客服系统需要利用深度学习技术进行更新。传统的人工智能客服可以通过模拟人脑神经网络进行学习，深度学习需要使用更深层次的神经网络技术，使智能客服系统具备更强的理解能力，能够自动获取有效数据，并利用最新知识，从而显著提高工作效率。设计人员应该注重科学设计更新模块，确保模块功能的可靠性，提高工作质量。

三、大数据背景下人工智能客服系统的构建实例

（一）大数据分析

人工智能客服系统的构建应该重视大数据分析。在实际应用时，要结合客服工作的具体业务信息进行研究与学习，提升人工智能客服的质量。大数据的采集、分析与处理是大数据应用中比较关键的技术条件。人工智能客服系统在为客户提供相应服务时，需要准确理解客户的语义、分析其需求。因此，重视大数据分析技术的应用是必要的。通过分析技术，系统可以找到更精准的信息，做出更客观的总结，满足客户的需求。现如今，大数据分析技术已经具备了多维度、多指标的分析能力。为了满足各行业客服工作的需要，在实际应用分析技术时，必须考虑各行业所需的数据类型。这样，人工智能客服系统才能为不同行业如教育、零售、金融和互联网等提供更准确、实时的信息内容，满足客户的服务需求，从而提升工作效率[7]。

（二）模型构建

人工智能客服系统中人工智能技术是比较关键的技术类别，在实际应用中，必须重视人工智能模型的构建，结合具体的行业类型和业务特点完成模型构建，以确保模型的科学性，并使其能够更好地完成客户服务。以话务系统为例，在进行人工智能客服系统模型构建时，应关注话务相关的业务活动特点，并考虑话务高峰风险特点。结合客服应急管理制度，建立相应的人工智能模型，可以确保人工智能提供更具针对性的客服业务，满足客户需求。在具体模型设计中，应考虑高峰时间段不同类别客户的咨询规律，并在模型中整合客户历史记录，根据不同类别客户提供个性化的智能服务，以满足其需求。此外，模型设计中应重视话务风险的分析，建立不同风险等级模型，并根据不同风险程度进行资源分配，以保证服务质量。

（三）大数据服务与智能客服融合

大数据服务与智能客服融合可以将企业营销业务、业务流程等数据进行汇总，能够有效抽取客户信息、举报信息等内容，便于分析这些信息来提升人工智能客服的质量。大数据服务可以针对具体的实践任务进行研究，结合业务需求对数据进行清洗、整合和分析，提供智能客服所需的数据支持。而智能客服系统通过算法分析大数据提供的信息内容，将其进行有效组合，从而为客户提供优质化的服务。在实际工作中，大数据服务与智能客服的融合发挥了双方的优势，使得客服工作更加具有条理性和系统性。因此，在实际工作中，应该加快推进大数据服务与智能客服的有机融合，以满足客户的需求。

（四）融合效果分析

为了保证人工智能客服系统的服务质量，除了加快其与大数据服务融合外，还应重视对融合效果的分析。在人工智能客服系统建设过程中，应该善于评估大数据服务与智能客服融合的效果，了解融合工作在本阶段面临的问题，研究影响融合效果的因素，如大数据收集、分析、处理等方面的缺陷，并考虑人工智能技术的学习能力是否科学合理。要找出这些问题，并对其进行优化处理，以提高人工智能客服系统的工作质量。同时，还可以总结融合过程中的优质经验，讨论现阶段人工智能客服系统在信息转化、应答系统等方面如何满足客户需求，为后续工作奠定良好基础。

四、结束语

人工智能客服系统可以通过高效、快速地收集和汇总信息，依托人工智能算法高效处理数据，为客户提供优质服务。在大数据背景下，人工智能客服系统得到了进一步发展，通过利用大数据作为支持，可以进一步丰富人工智能客服的数据库，有利于人工智能进行深度学习和分析，提供更好的客户服务。在具体进行人工智能客服系统建设时，需要关注不同模块的工作特点，并考虑客户的一般需求和个性化需求，以完善人工智能客服系统，提高其服务质量。

作者单位：谢华娟 中国电信广州分公司

参  考  文  献

[1]赵艳花，陈阳.大数据及人工智能背景下的网络安全防御系统设计研究[J].信息记录材料，2022，23（10）：176-178.

[2]孙立霞.大数据背景下的人工智能客服系统研究[J].長江信息通信，2021，34（09）：110-113.

[3]陈朝飞.大数据背景下的人工智能客服系统研究[J].信息与电脑（理论版），2021，33（08）：180-182.

[4]覃进学.试论大数据背景下的人工智能客服系统[J].科技与创新，2021，11（02）：130-131.

[5]聂莉娟，方志伟，杨志杰等.大数据背景下人工智能客服系统研究[J].电子技术与软件工程，2021，07（01）：194-195.

[6]陆烨.大数据背景下的人工智能客服系统研究[J].城市建设理论研究（电子版），2019，07（16）：65.

[7]王冰纯，毛妍捷，孙滨颐等.基于大数据背景下的人工智能客服系统[J].电子测试，2018，14（13）：72-73.

谢华娟（1979-），女，广西南宁，本科，工程师，研究方向：从事通信相关工作20年，先后负责通信运营商客户服务分析与管理，客户服务流程设计与研究，客户维系策略研究，用户个人信息安全管理研究等。