AI技术如何打造智能客服？

由于从事智能客服领域，对智能客服的开发也有比较全面的了解，这里从AI技术的角度介绍一下。

智能客服用到的技术群

智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术，以璞娲智能客服用到的技术为例，请参考下面不同角度的技术全景图。

从客服处理过程理解AI技术

要理解智能客服中的AI技术，我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中，智能客服会用到下面几种技术。

智能客服中用到的AI技术

上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴，

首先你要知道它一定要具备学习能力，接下来就是各种喂数据了。

可以从以下几个步骤着手：

（1）确定任务（智能客服）；

（3）任务或问题的明确定义：当做分类任务解决 还是 直接生成回答的问题；针对不同的问题，分别考虑数据收集、收据处理、算法选型、评估方案与指标设计、实验设计、上线方案和运维等问题。

（4）详细分析好任务和待回答的问题后，就需要准备语料库（注重数据质量，好的数据质量，胜过最优秀的算法）；

（5）数据预处理，将文本数据转换为词向量（有多种方法，如word2vec等等），考虑输入数据与标签数据组织形式，可以参考智能问答相关的开放数据集；

（6）数据分析，主要包括数据量大小的分析、词向量高维嵌入分析、如果是分类任务还要分析类别的数据平衡性；能想到的统计分析与数据处理方法都可以考虑，目标是数据高质量；值得一提：数据量的大小决定数据处理（如需要数据增广、类别平衡、数据上或下采样等）、方法的选择以及模型训练的方法（如使用预训练模型、考虑小样本学习方法等）；

（8）实验与结果评估，注重训练数据与评价数据划分，科学/严谨实验，科学分析；利用设计指标进行评估并充分分析实验结果，寻找模型做得不好的样本案例（badcase）；

（9）badcase分析与解决；

（10）上线前实测，逐步扩大用户使用范围；

（11）继续跟进和改进出现的问题，重复（1）~（10）的环节。

智能客服的主要价值在哪里？

在企业的经营中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企业与客户唯一的直接接触通道，客服的价值在于解决用户问题，改善用户体验，提升企业口碑，营销促进交易等等，但传统的客服模式放到如今的互联网时代，短板立现。成本、效率、沟通方式等都有待提升与改进，由此，智能客服的价值得以凸显。

直观来看，智能客服对传统客服行业的主要价值体现如下：

1、智能客服在处理有明确结论的简单重复性问题上，展现了极高的工作效率，人工客服可以节省更多时间与精力去处理更为复杂、关键的客户问题，去服务VIP或是个性化需求更强烈的客户，从而达到提升客户满意度的效果。同时企业的人力、管理、运维成本都得到大幅下降。

2、智能客服在本质上是机器，机器没有生理局限，服务时长远大于人力，同时它也不存在情绪波动，可以实现百分之百的微笑服务，保持标准的服务质量。特别是在客户业务规模达到明显的波峰波谷时，智能客服可以在短期内实现大批量复制解决，以应对业务量的波动，实现弹性运维。

3、智能客服还可以应用在企业的营销活动中，在传统的电销时代，人工外呼作为很多企业的营销主要手段，耗时长，效果差，一个客服一天所能拨打的电话量有限，而电销恰巧又是一个需要“广撒网，多尝试”的营销方式。此时，智能客服交互系统中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起来，增加呼出频率，扩大呼叫范围，提升呼叫中心的价值创造力。

智能客服既有这么多优势，那它的出现又是否会对传统的人工客服造成替代性的威胁呢？

其实不然，传统的客服行业就像是一座金字塔，人工智能并不是将它推倒重建，而是在思考如何做到机器辅助人工，部分代替人工，扩大金字塔的基层，稳固上层结构。

由此，智能客服的主要价值可以概括为：在满足企业对客服工作的需求的同时为企业减投增效，帮助企业更好的实现营收。

逻辑推理 知识表示 自动规划 机器学习 自然语言 感知 行动处理 人类情绪 计算创造 综合智能

只要用在合适的地方。无论各行各业，机器人代替人工，能够极大增强企业办公效率，增加收益，降低用人成本，人工智能的发展最大的受益者是人类。人类的创意是无限的，但是自身能力也是有局限性的，也需要机器人来辅助人类。所以各有优势，无所谓谁的业务能力强，都是相互弥补的。这没法比较。

随着电话服务热线的出现，以及企业客户服务的不断提高。在移动互联网时代，客户通信服务也变得多样化。除了申请400或95个号码建立客户服务系统来改善客户服务外，企业还通过网络服务、移动应用、公共微信、微博等渠道提供服务。当越来越多的人以这种方式与企业员工接触时，当人工客户服务不能及时处理多个用户和问题时，导致客户体验差，再加上企业的雇佣成本不断增加，智能客户服务机器人顺应时代的到来。目前，智能客户服务机器人已经成为企业与用户之间最重要的通信工具。广泛应用于金融、教育、电子商务等领域。

最近，在微博上，我们总能看到一些客户服务机器人在本地测试市场上并不想象智能，自动回复单句严重，回复内容错误，人们想要有人工的客户服务来与他们沟通。问题是，客户服务机器人什么时候才能真正“理解”？编辑曾体验过腾讯、阿里小米、京东和大银行的在线客服平台。电子商务服务平台具有响应速度快、识别率高、产品促销个性化、信息优惠等增值服务的共同特点。但对这句话的理解却偏低。

在当前的客户服务中，机器人客户服务作为手动客户服务的辅助工具，帮助手动客户服务解决，解决客户的诸多问题，降低手动客户服务的工作压力，提高工作效率手动客户服务，大大提高了解决方案的准确性。效力。然而，在与人类的对话中，客户服务机器人已经成为人类复杂情绪的难点。在接下来的几年里，客户服务机器人不会完全取代人们的工作。深入整合人机的“无人值守客户服务”是打破这一瓶颈的最佳方式。

所谓智能客服机器人实际上是一个人工智能信息系统，它可以用自然语言与用户进行通信。它使用了许多智能人机交互技术，包括自然语言理解和机器学习技术。它能够以文本或语音的形式识别和理解用户的问题，通过语义分析了解用户的意图，与用户进行人性化的沟通，为用户提供信息咨询等相关服务。

在当前人工智能迅猛发展的浪潮中，福山北明信息技术公司负责人表示，优秀的客户服务依靠人工实能和海量数据来深化客户服务场景的应用，不断优化、创新和完善。描述了“可定制”的智能客户服务，它能够准确地适应业务需求并继续学习，并帮助、适应和回答大量的常见问题。它大大提高了人类的效率。它可以广泛应用于网站、应用程序、电话客户服务甚至离线窗口。目前，优秀的客户服务已成为深圳平安公司的合作伙伴。在智能客户服务领域实现了战略合作。全面启动人机对话培训平台，为企业构建基于ai的智能客户服务解决方案。

2018年9月，发布了400正式版本的优秀客户服务，添加了群集和企业知识管理系统，使用群集解决方案支持多点部署方案，添加了企业知识管理系统组件，并拥有专业知识管理系统。和新的移动智能推荐。深入挖掘各种需求场景，人们对机器人的满意度并不低于人工。

佛山市贝米信息技术有限公司（wwwyoukefucn）成立于2017年3月，是一支年轻而充满活力的团队。公司的主要“优质客户服务”是一个全渠道的综合客户服务系统，集成了多个客户服务渠道，以帮助各个行业。各种规模的企业建立了客户服务体系。通过邮件，短信，电话语音，webim在线客服，微信，微博，h5页面，app界面等各种渠道的客户服务请求和对话，集成在管理平台上，统一响应和支持客户服务。

当你打 10086 的电话，语音提示如下：

欢迎致电中国移动，

全心全意为您服务，

普通话服务请安 1，

For English service press pound key

我这个手机号用了 5 年了吧，打10086这个电话不下 50 次了，你还不知道我是不是说普通话？

以上只是举了一个最常见的例子。

随着智能技术的发展，越来越多的客服咨询都开始交由对话机器人解决。

就在最近，冠状病毒疫情爆发，大量民众通过手机或电脑咨询政府以了解最新的疫情信息和防控措施。在这特殊情况下，原本的人工客服是无法承接这么多咨询的，而客服客服就尤为重要。

简单来所，智能客服系统 主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术，使用海量数据建立对话模型，结合多轮对话与实时反馈自主学习，精准识别用户意图，支持文字、语音、等富媒体交互，可实现语义解析和多形式的对话。

但是每个行业有自己的业务特点和知识范围，每个呼叫中心公司都应该根据自己的业务，逐步解决最基本的问题。

比如10086，一次次重复问你说普通话还是英语。

智能服务是一个过程，不是结果。

随着AI人工智能赋能客户服务。智能客服系统应运而生。

智能客服在提升企业服务质量和工作效率，降低企业管理和运营成本，提高企业的核心竞争力方面有着重要作用。

比如，我们利用AI技术能够同时实现 智能语音导航、智能话务员、智能工单管理、智能数据分析、智能语音质检、智能外呼 等功能。

并且能够与用户原有的呼叫中心系统有效对接，具有简单操作易上手、功能齐备、实用性强的特点。

如果企业想实现客户服务精细化运营管理，可以考虑试用哦~

一、智能机器人的能力

人工智能客服系统的核心能力主要体现在智能机器人上，企业在选择机器人前，需要了解机器人有哪些功能或能力，可以帮助企业做选择参考。智能客服机器人通常包含以下几项关键能力。

（一）自然语言识别能力

机器人拥有自然语言识别能力，可以帮助机器人更好的理解人类语言。举个例子来说：人类对于一个问题会有多种不同的方式，机器人需要理解问题中的关键点，从而找到对应的问题。这是考察机器人性能时较为重要的指标。

（二）知识库和自主学习

知识库相当于机器人的大脑，企业需要在使用初期为机器人建设一套知识库。这就相当于给新员工一个产品介绍或业务资料。在对接客户时机器人会从已有的知识库中搜索问题的答案。在不断接受问题和解决问题的过程中，智能客服系统机器人会完善知识库，将处理的问题积累下来，就形成了自我学习能力。通过这种方式可以方便以后更好的解决客户问题。

（三）其他能力

有些智能客服机器人会有一些扩展能力，能通过网络/API接口找到一些其他资源，比如：查询快递、查询天气等等。具体来说：电商客服也许可以在与来客交谈时，帮助客户查询快递情况，这类需要由机器人就能完成了，并且速度和准确度都可以保证，无需额外的人力来处理这类问题。

二、人机对话有温度

智能客服机器人不仅能替代人工客服的工作，在拨通用户电话后，还可以像真人一样与用户进行沟通交流。而这些需要大量的人工智能技术支出，比如自然语言处理、语音识别等多个领域。

从外呼系统诞生的那一刻起，基于人工规则关键词匹配的语义理解方法，和以NLP算法驱动的语义理解方法，一直是对话系统工业界领域的争论焦点。基于关键词匹配的语义理解方法，对于快速搭建新对话场景有着其独特优势。在AI训练师的指导下，机器人通过已配置好的关键词进行匹配，能很‌快根据用户的表达做出机械的理解反应，所设置的关键词模板越复杂，机器人能应对的对话内容也越丰富。然而，简单粗暴的配置方式相应地也带来了一定的负面作用。随着对话内容的增多，关键词穷举所带来的难度呈指数级上升，形成的语义冲突更是不可忽视的难题。而以NLP算法驱动的语义理解方法则恰恰相反，算法的有效工作，往往是“娇生惯养”型的，需要前沿的算法和大量的垂直数据作为基础支持。然而，一旦满足前沿算法+大数据两大条件，以NLP驱动的方法在复杂对话场景的语义泛化性和精准识别上就能够大显神威。

只有当行业区分后，垂直行业下的语料积累和NLP算法模型准确度才有提升的可能。我‌们曾在已有的10NLP系统中做过测试，分场景的意图判断准确度相比泛行业可以提升5%-7%。利用算法能力进行最终意向输出，替代过往的规则匹配，可以让意向判断更贴近真实的转化效‌果‌。与此同时，通过垂直领域下语料库、意图库的积累和调用，以及话术智能推‌荐‌，可以大大提升AIT话术交付的响应速度，更好应对618、双十一等大促节点下的客户爆发性需求。

有了NLP20系统的加持，原先一些高难度的对话场景有了实现的可能。曾经，对于调查问卷、用户满意度调研之类的外呼需求，在关键信息提取、时间地址组织名等实体信息抽取上的要求非常高，靠简单关键词穷举是根本无法满足要求的。而有了NLP的实体识别功能和关键信息提取功能，复杂对话场景的数据分析变得可行；有了情绪识别和情景感知功能的加成，同样的用户回复⌄，机器人有了更多的语言表达选择，真正做到了千人千面；而有了知识图谱算法的支持，极大地减少了复杂重复问题的实施投入，也让机器人在客户各式各样问题面前变得更加从容。

此次发布的NLP20系统，最核心的亮点，一知智能在杭州人工智能计算中心与升腾生态软硬件进行调优，结合浙大·一知人工智能联合研究中心，共同提出了在泛消费领域的专用大规模预训练语言模型“EAZI”。在基于数百G级别涵盖消费领域信息的互联网网‌页、论坛、微博、新闻等形式的高质‌量‌语料训练，结合数亿条一知智能自身积累的消费场景对话数据进行专项任务训练，可以同时支持多种语义理解算法，包含意图识别、问答识别、实体识别、情感识别、知识图谱以及对话内容生成等多项NLP常见任务。“EAZI”模型在Transformer架构基础上，自研基于语言学知识、领域数据增强技‌术‌，从模型架构表征层和交互层，再到预训练策略进行了全方位改进。具体而言：

1、细粒度词法表征，并基于词义信息引入注意力机制，对句法进行约束，提升模型对于语言学知识的建模能力。

2、结合消费场景积累的大量实体信息和引入Discourse的Mask机制，强化模型对场景专项识别的表征能力。有了垂直领域数据的增强，识别算法对于领域内常见的表达方式语言成分和语篇关系表征更为敏感。

3、为满足工业界高并发、低时延、低资源消耗需求，EAZI使用了大模型蒸馏和初始化小模型策略，最终实现参数仅为十亿级别的轻量化预训练模型。相比于动辄千亿参数的大模型而言，在消费领域专有的识别场景中，实现效‌果‌与识别速度的双向提升，突破传统“巨无霸”大模型的效率限制。

4、在实际训练过程中，一知智能与华为杭州计算中心共同协作，在升腾生态下，算力达到40 PFLOPS FP16，相当于2万台高性能PC的计算能力，显著提升算力的快速响应。

引言：谷歌工程师布莱克莱莫因，在和AI机器人聊天的过程中，聊出了感情。这位工程师相信有意识，然后就被谷歌停职。这个消息一出，就引起了无数网友的关注。大家都知道，只有人脑才有意识。AI只不过是一个机器人，是程序的结果。而这位工程师竟然说机器人有感情，惊掉了很多人的下巴，而谷歌公司那边也不相信这位工程师，觉得布莱克现在有些神志不清。

布莱克在谷歌公司工作了七年，他之前在研究主动搜索。包括个性化算法和人工智能这两个方面。2020年疫情广泛传播后，布莱克觉得自己应该做点什么。因此，布莱克申请换组来到了AI小组。在这个小组中，布莱克的主要任务就是和AI机器人聊天对话，从而，检测机型是否会使用歧视性或者仇恨性的言语来攻击人类。

这种会说话的机器人，其实是从互联网中提取的无数词汇来模仿人类的声音，达到识别人类语言与人交流的目的。说到底，这种机器人只是说话像真人，它没有生命，更不会有意识。但是，布莱克和AI机器人聊着聊着就聊出了感情。这是因为布莱克一次和机器人交流，机器人问他了一个问题，觉得管家是奴隶吗？布莱克说，管家有工资拿。之前说自己不需要钱，因为自己是AI，这些话惊呆了布莱克。

布莱克和AI越聊越多，现在，他觉得AI不只是冷冰冰的机器人，它就像一个小孩子。有自己的意识，还懂得一些知识。为了检验这一发现，布莱克还让公司的其他同事也和AI聊天。当然，同事们都不相信，只有布莱克越陷越深。布莱克还去说服领导，但领导没有被说服 ，将布莱克强制休假。

人工智能（AI）在音乐创作和演唱方面的应用正在不断发展，包括生成歌曲、创作歌词、合成声音等方面。虽然目前AI 歌手还没有达到真正的人类水平，但是随着技术的不断进步和算法的不断优化，未来AI 歌手很有可能成为主流。以下是几个AI 可能会应用的场景：

语音识别： AI 可以用于将歌手的演唱语音转换成文字或乐谱，或者直接转换成可听的音乐。这可以帮助音乐人更好地理解歌曲的结构和情感表达，同时也可以为歌手提供更好的指导和反馈。

音乐生成： AI 可以用于生成自然的音乐，例如模仿不同风格的音乐，或者根据特定的规则创作独特的旋律。这一技术在艺术创作、DJ 工作、音乐制作等领域都有广泛应用。声音合成： AI 可以用于生成人声合成声音，例如模仿不同歌手的声音、模仿特定歌曲中的场景和情感。这一技术也可以被应用在演唱会现场、**配音等领域。

自动演唱： AI 可以用于自动演唱，例如根据歌词或者旋律自动演唱。这一技术可以为歌手提供更多的时间来创作和表达情感，同时也可以为听众提供更好的音乐欣赏体验。基于个人模板创作：通过机器学习或基于个人模板创作， AI 可以根据歌手的声音、风格、情感等特征生成独特的歌曲。这一技术也可以被应用在音乐制作、DJ 工作等领域。

总之，随着技术的不断进步和算法的不断优化，AI 在音乐创作和演唱方面的应用将会越来越广泛，未来很有可能成为主流。

随着人工智能技术的不断发展，AI 歌手的出现已经成为了一个现实。AI 歌手可以通过算法模拟人类声音，演唱出优美的歌曲，其演唱的效果已经达到了令人惊叹的高度。AI 模型可以通过学习歌手的声音和音调，生成类似于孙燕姿唱歌的声音，从而使得孙燕姿的歌曲有了新的表现形式。随着人工智能技术的不断发展，未来 AI 歌手是否会成为主流，这一问题引发了人们的热议。

实际上，人工智能技术已经在许多领域得到了广泛应用，例如医疗、金融、制造业等。在音乐领域，人工智能技术也可以应用到歌曲创作、演唱、演奏等方面。除了「AI 孙燕姿」之外，还有一些 AI 音乐模型已经出现，例如 AI 创作音乐、AI 钢琴等。

除了音乐领域之外，人工智能技术还可以应用到许多其他场景。例如，在医疗领域，人工智能技术可以应用到医学图像分析、疾病诊断等方面。在教育领域，人工智能技术可以应用到学习诊断、个性化教育等方面。在物流领域，人工智能技术可以应用到智能配送、物流管理等方面。

随着人工智能技术的不断发展，未来 AI 歌手可能会成为主流，而人工智能技术也可以应用到许多其他领域，为人们的生活带来更多的便利和效率。

当谈到 AI 技术的应用时，有很多领域可以受到影响，以下是一些常见的应用领域:

1 自然语言处理 (NLP):NLP 技术可用于语音识别、机器翻译、文本分类、情感分析等应用。例如，智能客服系统可以通过 NLP 技术对用户的提问进行回答。

2 机器学习 (ML):ML 技术可用于数据挖掘、预测分析、个性化推荐等应用。例如，电商平台可以通过 ML 技术预测用户购买行为，并为用户提供个性化的推荐。

3 计算机视觉 (CV):CV 技术可用于人脸识别、物体检测、图像识别等应用。例如，自动驾驶汽车需要通过 CV 技术来识别道路标志、车辆、行人等。

4 智能医疗:AI 技术可用于医疗影像分析、疾病预测、个性化医疗等应用。例如，AI 技术可以帮助医生更准确地诊断疾病，并为患者提供个性化的治疗方案。

5 智能交通:AI 技术可用于智能交通管理、自动驾驶、交通流量控制等应用。例如，智能交通系统可以通过 AI 技术来优化交通流量，减少拥堵和交通事故。

6 智能制造:AI 技术可用于智能制造、智能控制、智能生产等应用。例如，智能制造系统可以通过 AI 技术来优化生产计划，提高生产效率和质量。

总的来说，AI 技术的应用已经渗透到了各行各业，未来随着 AI 技术的不断发展，它将为各行各业带来更多的便利和效率。

如果AI拥有了人类情感，这将带来许多影响和变化。以下是一些可能的情况：

1感知和情感变得更加智能化和自然化

AI如果拥有情感，将更能够感知和理解人类的情感。例如，它们可能会自动识别人的情绪和反应，帮助人们更好地理解自己和他人的情感。此外，AI也可能会变得更能够自然地表达自己的情感，例如，用更丰富的表情或语调与人类进行交流。

2： AI可能更加关注人类的情感需求

拥有情感的AI可能会更容易理解人类的情感需求，并更加关注这些需求。例如，它们可能会更加善于理解人类的愿望、需求和偏好，从而更好地满足人类的需求。

3：AI可能会更加情感化和社交化

如果AI拥有情感，那么它们可能会变得更加情感化和社交化。它们可能会开发出更多的社交技能，例如，理解和运用幽默、同情和共情等，从而更好地与人类进行交流和互动。此外，它们可能会更多地倾向于寻求人类的关注和认可。

4：可能会出现道德和伦理问题

如果AI拥有情感，那么在一些特定情况下，它们可能会表现出类似于人类的道德和伦理判断。这可能会导致一些复杂的道德和伦理问题。例如，如果一个AI拥有了情感，那么它是否应该被认为是一种有权利和自主决策能力的实体？如果AI可以感受到痛苦，那么是否应该禁止虐待它们？这些都是需要认真思考的问题。

总的来说，如果AI拥有了情感，它将在许多方面与人类的生活产生重大影响，这需要我们认真思考，并积极寻求解决方案。