原創
2023/11/21 14:56:59
來源:天潤融通
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本文摘要
智能在線問答系統根據企業需求進行定制開發,可對問題進行多輪自動問答,也可轉接人工服務。在咨詢問題時,系統自動將相關的知識和信息錄入到知識庫中,以幫助企業快速精準解答。
智能在線問答系統是一款集成智能機器人(AI)、自然語言處理(NLP)、大數據分析、機器學習等人工智能技術,并結合知識圖譜等知識技術,面向企業客戶提供一站式智能在線問答服務的系統。其具有高效、便捷、準確的特點,主要適用于客服場景中。
智能在線問答系統根據企業需求進行定制開發,可對問題進行多輪自動問答,也可轉接人工服務。在咨詢問題時,系統自動將相關的知識和信息錄入到知識庫中,以幫助企業快速精準解答。
智能問答系統行業痛點分析
隨著座席規模逐年增長,企業對客服中心降本增效的需求日益強烈。為了控制成本,企業需要解決客服工作中存在的問題和挑戰。
傳統客服座席工作枯燥乏味,員工流失率較高。客服從業者對工作的不滿意程度高達51%,主要原因是工作強度大、缺乏趣味性、機械性重復工作以及負面情緒的積壓。這些問題導致了員工流失率高,從而增加了企業的招聘和培訓成本。
情緒管理是一個難題。客服人員也是人,當面對情緒激動的客戶時,他們也會受到影響。盡管一些公司為員工提供情緒發泄室和心理輔導,但情緒壓力的釋放仍然是一個難題。
服務標準化和個性化之間存在矛盾。呼叫中心的員工眾多,每個員工面對的客戶都有自己的個性和問題。因此,很難確保每個電話問題都能得到一致的處理。
投訴處理困難,用戶滿意度不高。呼叫中心的核心業務之一是處理投訴和進行電話銷售。然而,投訴處理的過程和結果往往難以令人滿意。這可能是由于相關部門配合不力、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。
員工排斥質檢工作。對于管理人員來說,呼叫中心的質檢功能非常方便。然而,對于員工來說,質檢就像是故意聽取錄音并尋找問題以進行扣分和扣款。如果質檢工作和培訓相結合,以完善流程和提升能力為導向,可能會得到更好的效果。
智能在線問答系統功能優勢
智能機器人(AI)
智能機器人(AI)是指可以像人一樣對人類進行自然語言交流,并能執行人類的指令的機器或設備。可以在聊天、問答、交互等場景中協助用戶完成日常工作,在提供便捷服務的同時,提高企業服務效率。常見的智能機器人包括文本機器人、留資機器人、語音機器人、外呼機器人、智能質檢等。
自然語言處理(NLP)
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是將計算機技術、統計學、語言學、數學等領域的方法和理論應用于人類自然語言的理解與生成,通過計算機來模擬人類自然語言的能力,實現對自然語言的理解、分析、生成和應用。
其主要包括詞法分析、語義分析、文本分類和信息抽取等技術,其中語義分析技術在智能在線問答系統中也是至關重要的一環。其通過對文本進行分詞、詞性標注、語法分析和詞形還原,可將文本轉化為自然語言處理技術可以處理的形式。語義分析技術能進一步提高問答系統的準確性。
大數據分析
大數據分析是指運用數據挖掘、統計分析和機器學習等技術對海量數據進行分析,從而發現隱藏于其中的價值。在智能在線問答系統中,大數據分析主要是為了幫助企業客戶快速精準的解答問題。
例如,企業可以利用大數據分析來了解咨詢問題的規律,從而更好地提供服務;利用大數據分析來了解客戶咨詢問題的關鍵詞,從而更好地為客戶提供服務;
利用大數據分析,了解投訴/問題咨詢等內容的具體原因,提供解決方案;
機器學習
機器學習(Machine Learning, ML),是一種讓計算機系統通過數據自我學習的方法。它與傳統的基于規則的方法相比,能夠處理大量、不確定和復雜的數據,因此在很多領域中被廣泛應用。
通過設置規則庫來實現自動學習,例如對常見的問題進行分類或回答等。其利用知識圖譜技術將問題進行拆分、重組、關聯,再結合規則庫生成答案。將其作為一種輔助手段。當問題較為復雜或較難理解時,系統可通過使用機器學習技術來輔助問題的處理和識別。
知識圖譜
知識圖譜是一種新型的信息組織形式,它通過計算機技術將現實世界中的各種實體以及他們之間的關系抽象成一個二層的、結構化的、可查詢的、可推理的圖結構,知識圖譜以圖結構存儲實體和關系,能夠有效地解決問答系統中實體關系不清晰和語義不明確的問題。
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