人工智能技术在客服平台中的现状及发展前景

陈芝仪 张亮

摘要：作为企业组织与客户之间的联系枢纽，客服平台具有重要的功能：一方面，用户可以通过客服平台满足自身需求、解决问题等；另一方面，企业组织可以通过客服平台获取用户意见，改善自身服务等。随着人工智能时代的到来，智能客服已经逐渐在各个行业中得到广泛应用，它能够有效地降低人力成本，可以同时处理多个用户的问题，提供及时准确的回答。介绍了客服平台的发展阶段以及各个阶段中客服平台的不足之处，同时针对智能客服中涉及的人工智能技术进行详细分析，展望了智能客服未来发展的前景。

关键词：人工智能；客服平台；智能客服

一、前言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用计算机来模拟人类思考、学习和解决问题的技术，它使计算机能够处理复杂的任务、自主地学习和适应环境，并做出智能化的决策和行动[1]。随着科技水平的不断进步，人工智能在现代社会中得到了广泛应用，包括医疗诊断、机器人技术、智能家居、智能客服等，它的发展和应用对于推动科学技术进步、提升生产力和改善人们的生活具有重要意义。

随着互联网的普及和全球化的发展，在客服平台中企业面对的客户需求日益增加，传统的人工客服往往无法满足大量的用户咨询，而智能客服可以提供更高效和规模化的服务。对此，与人工客服相比，智能客服具有以下优势。首先，智能客服能够提供全年、全天候无休的服务且不受时间限制，意味着用户可以得到即时、便捷的服务，提高了用户的满意度。其次，智能客服可以自动回答常见问题，无需人力干预，节省了人力资源，降低了企业运营成本。此外，智能客服还能同时处理多个用户的请求，无需等待上一位用户咨询完毕，进一步提高了服务效率[2]。

智能客服在客服平台中具有明显的优势。它能够满足大量用户的需求，提供全年、全天候无休的服务，提高用户满意度，并降低企业的运营成本。此外，智能客服还能够通过数据分析和机器学习不断优化自身的服务质量，收集、整理、分析用户的咨询数据，智能客服可以不断学习和改进回答的准确性和效率[3]。这种能力使得智能客服能够适应不断变化的用户需求和市场趋势，提供更加个性化和精准的服务。因此，越来越多的企业选择使用智能客服来为用户提供更高效和规模化的服务。

二、客服平台的发展现状

客服平台的发展可以追溯到传统的电话客服系统，随着技术的进步和用户需求的变化，逐渐演变为多功能、多渠道、智能化的现代客服平台。以下是客服平台的主要发展阶段和关键特点：

（一）传统电话客服阶段

最早的客服平台是基于电话的系统，客服代表通过电话接听来处理客户的问题和需求。电话客服通常是人工操作，需要客服代表熟悉业务流程并且具备良好的沟通能力和解决问题的能力。然而，这种方式存在一些限制，如人力资源成本较高、客服代表的工作压力较大和处理客户问题效率较低等。

（二）网络客服阶段

随着互联网的普及，客服平台开始转向基于网络的形式。网络客服通过网页聊天窗口、电子邮件和在线表单等方式，实现客户与客服代表的交流。它提供了更方便的沟通方式，同时减少了电话等待时间，并可以记录和跟踪对话历史。但是，这种方式仍然需要较高的人力资源成本，处理客户问题的效率不高。

（三）多渠道客服阶段

随着移动应用和社交媒体的兴起，客服平台逐渐支持多个渠道的互动。除了网页聊天窗口，用户还可以通过短信、移动应用程序、社交媒体平台等渠道与客服进行对话。为了进一步提升客户服务体验，客服平台提供了自助服务和社区支持功能。自助服务包括常见问题解答（FAQ）、知识库和在线帮助文档等，使用户能够自主解决问题。社区支持则是通过用户论坛、社交媒体群组等形式，促进用户之间的互助和知识共享。多渠道客服可以根据客户的偏好和需求，提供多种联系方式供客户选择，其覆盖范围更广泛提高了客户的满意度和便利性。但是，为了支持多渠道客服，企业需要投入相应的技术和资源。不同的渠道可能需要不同的技术平台和人力资源，企业需要进行投资和培训，以确保每个渠道都能提供高质量的服务。

（四）智能客服系统

随着人工智能技术的发展，智能客服系统在客服平台中得到了广泛的应用，通过自动化和智能化的方式为客户提供服务和支持，智能客服系统能够与用户进行文本交互，理解用户的意图、提供即时的答案和解决方案，并模拟人工客服的对话过程。智能化的客服极大地提高了客服效率和用户体验，同时减轻了客服代表的工作负担。智能客服系统具有许多优势，但也存在一些挑战。例如，目前仍存在语义理解和回答准确性的限制，系统可能无法准确解读客户的问题或意图，并提供准确的回答，导致客户得不到满意的解决方案。对于复杂或技术性问题，系统的回答可能有局限。系统通常基于预设的规则或模板进行回答，无法提供深入的解释或个性化的解决方案。

随着人工智能技术的不断发展和进步，智能客服系统进一步提升了性能和功能，通过结合人工智能和自然语言处理技术等，智能客服能够为用户提供更快速、更准确、更智能的服务。过去，客服通常需要人工处理用户的问题和投诉，但现在智能客服可以自动分析和回答常见问题，减轻了人工客服的负担。智能客服还能够根据用户的需求和历史记录提供个性化的支持，提高用户满意度。同时，智能客服还能够全天候提供服务，不受时间和地点限制，使用户能够随时随地获得帮助[4]。

智能客服的出现不仅提高了客服平台的服务效率，还降低了企业的运营成本。通过自动化处理常见问题，企业可以将人力资源集中在更复杂和高价值的任务上，提升整体运营效率。此外，智能客服还能够实时分析和整理大量用户反馈数据，为企业提供宝贵的洞察和业务改进的建议。因此，智能客服的引入为客户和企业带来了许多变化，不仅提供了更便捷、个性化的服务体验，还改变了企业的运营方式，推动了客户服务行业的发展。

三、智能客服中的人工智能技术

智能客服在人类日常生活中的各个方面得到了广泛应用。例如，聊天机器人、语音助手以及自助服务平台等都是基于人工智能技术来为客户提供服务的工具，这些工具在不同的场景中发挥着重要的作用，并带来了许多益处。

聊天机器人是一种以文本形式与用户进行对话的智能客服工具。它们可以通过分析用户的输入，理解用户的意图，并提供相应的回答和解决方案。聊天机器人通常被应用于网站的在线客服、社交媒体平台的客户互动、移动应用程序的用户支持等场景。与聊天机器人类似，语音助手是一种通过语音交互与用户进行对话的智能客服工具。它们可以通过语音识别技术将用户的语音输入转换为文本，然后使用自然语言处理技术进行解析和理解，并提供相应的回答和支持。语音助手通常被应用于智能音箱、手机应用程序和车载系统等场景。语音助手提供了更加自然和便捷的交互方式，用户可以通过语音指令获取信息、执行任务和解决问题。自助服务平台是一种让用户自主解决问题和获取支持的智能客服工具。通过网站、应用程序或终端设备，自助服务平台提供了常见问题解答、在线帮助文档、教程和视频等资源，帮助用户快速找到所需的信息，使客户能够自行解决问题。

在智能客服中涉及了多种人工智能技术，这些技术的发展使得智能客服系统能够更加智能、高效地与用户进行交互，提供个性化的服务，并不断学习以满足用户的需求。以下是在智能客服系统中常见的人工智能技术：

（一）自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）

NLP是人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言，如图1所示。最早的NLP方法主要基于规则和语法，通过手动编写规则和语法规范来处理自然语言[5]。这种方法难以应对语言的复杂性和灵活性。随着机器学习技术的快速发展，NLP中的机器学习方法得到了广泛应用。其中，word2vec和GloVe模型使得单词和短语可以用向量表示，从而提高了语言的表示能力。此外，深度学习模型，例如，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）以及Transformer模型等，通过多层次的非线性变换和学习，极大地改善了NLP任务的性能，如语义分析、文本分类和机器翻译等。在智能客服系统中，NLP技术用于理解和处理用户的自然语言输入，使得智能客服系统能够理解用户的意图并做出相应的回答。

（二）机器学习技术（Machine Learning）

机器学习技术可以用于构建智能客服系统，通过对大量历史数据以及相关知识库的学习，机器学习模型可以自动识别模式和规律，并根据用户的输入和上下文提供个性化的服务 [6]。机器学习技术还可以通过持续的模型迭代和优化，提高系统的准确性和性能，快速提供标准化的答案，减轻客服代表的工作负担。一方面，它可以根据客户的输入和上下文，智能推荐相关的解决方案、文档或其他资源，提高客户满意度和用户体验。另一方面，它可以从大量的数据中学习和提取规律，并应用于自主决策和问题解决中。因此，机器学习技术能够提高智能客服系统的效率、减少错误，并改善工作流程。

（三）知识图谱技术（Knowledge Graph）

在智能客服中，知识图谱技术被广泛应用于获取、组织和呈现与客户问题相关的知识[7]。知识图谱是一个结构化的知识库，以图形的形式表示实体、属性和它们之间的关系。智能客服系统可以利用知识图谱来回答用户的问题。通过将用户提供的问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，系统可以找到相关的知识并给出准确的答案。知识图谱的结构化表示使得系统能够更快地检索和提供信息。通过应用知识图谱技术，智能客服系统能够提供更加准确、全面和个性化的客户服务，帮助用户解决问题，并提供有价值的建议和信息。

（四）数据挖掘和分析技术

这些技术可以从大量的用户数据中提取有用的信息和模式，用于改进客服服务和优化用户体验，通过对大规模数据进行挖掘和分析，智能客服系统可以发现隐藏在数据中的有价值的知识和模式，用于优化客服流程、改进问题解答和推荐系统，提供更加准确和个性化的服务。

人工智能技术在智能客服系统中相互交织，共同构建了强大的智能能力。通过结合自然语言处理技术，智能客服系统能够理解和处理用户的自然语言输入。借助机器学习技术，智能客服系统可以从大量数据中学习和优化服务，提供个性化的服务和决策。通过知识图谱技术，智能客服系统可以组织和利用相关知识，提供更准确和丰富的回答和解决方案。数据挖掘和分析技术则帮助智能客服系统发现和利用数据中的潜在信息，提升系统的性能和用户体验。

智能客服中的人工智能技术为客户服务领域带来了巨大的变革。图2为智能客服系统的流程图，主要包含以下流程：

（一）用户输入

通过聊天窗口、语音识别等系统提供的接口，用户输入问题或请求，可以使用自然语言进行交流，系统会尽可能地理解用户的意图和需求。

（二）输入问题处理与分析

系统使用自然语言处理、知识图谱等技术对用户输入进行处理和解析，包括词法分析、句法分析和语义分析等过程，以识别用户的意图和上下文信息，并会寻找与用户意图相关的知识或答案，对其进行匹配和排序。

（三）生成回复

系统根据检索和推理的结果，生成相应的回答或解决方案。回答可以是文本形式的解释、建议或指导，也可以是其他形式的响应。

（四）用户反馈和追踪

系统会记录满意度、有用性等用户的反馈和评价，用于系统的改进和优化。同时，系统还可以追踪用户的历史交互数据，以便更好地理解用户的偏好和个性化需求。

（五）异常处理和转接

在某些情况下，系统可能无法理解用户的意图或提供满意的解决方案。系统可以将用户转接给人工客服或其他专业人员处理，以便为用户提供更有效的帮助。

通过应用多种技术，智能客服系统能够理解和处理自然语言、与用户进行智能对话，并提供个性化、高效的解决方案。虽然智能客服具有许多优势，但在某些情况下，人工客服仍然是不可或缺的。例如，处理复杂的问题、涉及情感交流或需要人类判断力的情况下，人工客服的作用仍然不可替代。因此，在构建客服系统时，综合考虑人工客服和智能客服的优势，并进行合理配置和整合，可以实现更好的用户体验和企业效益。

四、智能客服系统的发展趋势

智能客服系统是基于人工智能技术的客户服务解决方案，它的未来发展呈现出令人期待的趋势和潜力。随着技术的不断进步和创新，智能客服系统将在以下几个方面展现出更加智能、个性化和高效的特点：

（一）在语义理解和对话能力方面取得显著进展

未来的系统将更加准确地理解用户的意图和需求，能够处理更加复杂和多样化的对话场景。通过深度学习、自然语言处理和知识图谱等技术的不断发展，系统将更好地理解和解析用户的语义，从而提供更精准的回答和解决方案。

（二）与人工客服的协作和转接得到进一步加强

实现智能协作和人机融合，为人工客服提供实时的建议和指导，提高服务的效率和质量。系统将自动判断何时将用户转接给人工客服，并提供转接过程中的相关信息和上下文，实现无缝的转接体验，以高效、协同解决问题。

（三）注重情感智能和情感识别能力的提升

通过情感分析和情感识别技术，系统可以更好地感知用户的情感状态，根据不同的场景和情境进行智能适配和反馈并相应地调整对话策略和回复，提供更加情感智能化的服务。

（四）自主学习和持续优化是未来发展的重要趋势

未来的系统将具备自主学习和持续优化的能力，通过不断学习和适应用户的需求和反馈，提升系统的性能和智能水平。系统将从大量的数据中学习，并根据用户的反馈和评价进行自动调整和改进，不断优化自身的模型和算法，提供更高质量的服务和解决方案。

数据安全和隐私保护将成为智能客服系统发展的重要关注点。随着系统使用的数据量和敏感度的增加，系统将加强数据的安全性和隐私保护措施，以确保用户数据的机密性和完整性。系统将采用加密技术、权限管理和数据脱敏等措施，保护用户的个人信息和交互数据。

五、结语

智能客服系统代表了客户服务领域的创新和进步，为企业和用户带来了许多机会和益处。未来，智能客服系统将呈现出更加智能、个性化、高效和安全的特点。通过技术的创新和进步，智能客服系统将为用户提供更优质的服务体验，提高企业的客户关系管理效果，促进业务的发展和增长。智能客服系统将在各行各业得到广泛应用，成为企业提升客户服务和竞争力的重要工具之一。

参考文献

[1]金浩.智能化客服系统研究与应用[J].通信世界，2023（20）：48-49.

[2]沈潇军，杨红岩，蔡晴，等.基于电力领域知识图谱的智慧客服系统研究[J].信息技术，2023（09）：83-90.

[3]唐义杰.人工智能技术在电子商务中的应用概述[J].现代商业，2023（10）：35-38.

[4]王姝.智能化客户服务系统在电信业中的应用[J].电子技术，2021，50（09）：226-229.

[5]卢致亮，匡先进，曾赵锦.基于自然语言处理的电力客服系统研究[J].中国新通信，2021，23（17）：129-130.

[6]徐锦生，李婧.浅谈智能客服系统的系统架构设计[J].科学技术创新，2021（32）：126-128.

[7]聂长森，洪武，韩志雄，等.人工智能在金融业智能客服领域的应用分析[J].金融科技时代，2018（12）：16-21.

作者单位：中国质量认证中心广州分中心

■ 责任编辑：张津平、尚丹