AI智能客服的發(fā)展歷程

隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷發(fā)展，智能客服領(lǐng)域也經(jīng)歷了變革。早期的智能客服主要依賴于簡單的規(guī)則引擎和預(yù)定義的對話流程，智能化程度有限，難以應(yīng)對復(fù)雜多變的用戶需求。然而，隨著自然語言處理（NLP）、機器學(xué)習(xí)（ML）等技術(shù)的不斷成熟，智能客服系統(tǒng)逐漸具備了更強大的語義理解、情感識別和自我學(xué)習(xí)能力，能夠為用戶提供更加個性化的服務(wù)。

特別是近年來，大模型深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，為智能客服帶來了革命性的突破?；诖竽Ｐ偷闹悄芸头到y(tǒng)能夠全面理解和應(yīng)對用戶的復(fù)雜需求，不僅準(zhǔn)確理解用戶的語義和情感，還能根據(jù)用戶的上下文信息和歷史行為，生成更加個性化和精準(zhǔn)的回復(fù)。這種智能化的提升，提高了客服效率，降低了企業(yè)運營成本，并提升了用戶體驗。

AI智能客服的主要解決方案

基于BERT模型的智能客服

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型在語義理解方面具有一定優(yōu)勢，它能夠通過雙向編碼的方式捕捉文本的上下文信息，更準(zhǔn)確地理解用戶意圖。然而，基于BERT模型的智能客服也存在一些局限性。由于其更多是“填空題”的模式，對用戶Query的理解仍存在不足，回答準(zhǔn)確率不足50%。這導(dǎo)致很多用戶在面對智能客服時會直接輸入“轉(zhuǎn)人工”，尋求人工客服的幫助。此外，基于BERT模型的智能客服主要是基于FAQ（常見問題解答）進(jìn)行回復(fù)，無法根據(jù)用戶的情緒變化調(diào)整回答方式，無法給到用戶情緒價值。

基于大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服

相比基于BERT模型的智能客服，基于大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服在智能化程度上有了提升。大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服能夠從意識識別到自主行動，包括問題引導(dǎo)、生成回復(fù)、流程控制、閑聊控制、情緒識別等多個方面。它不僅能夠準(zhǔn)確理解用戶的語義和情感，還能根據(jù)用戶的上下文信息和歷史行為，生成更加個性化和精準(zhǔn)的回復(fù)。此外，大模型還具備強大的自我學(xué)習(xí)能力，能夠不斷優(yōu)化自身的知識庫和服務(wù)流程，提高服務(wù)質(zhì)量和效率。

基于大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服解決方案，通常包括以下幾個關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)：

感知階段：智能客服通過文字輸入、語音識別、圖像識別等多種方式，精準(zhǔn)捕捉用戶的咨詢內(nèi)容和行為信息，建立起對用戶需求的全面感知。

認(rèn)知階段：利用自然語言處理技術(shù)，對用戶輸入的信息進(jìn)行意圖識別、場景分析和語境分析，深入理解用戶的真實意圖和需求背景，為后續(xù)的知識檢索和答案生成奠定基礎(chǔ)。

知識檢索階段：在龐大的知識庫中，依據(jù)用戶的意圖和場景，快速檢索出相關(guān)的知識點和解決方案。知識庫涵蓋產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)流程、常見問題等多個維度，確保答案的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。

生成回復(fù)階段：結(jié)合用戶意圖、情感、上下文信息和歷史行為，生成個性化和精準(zhǔn)的回復(fù)。回復(fù)形式可以是文字、語音、圖像等多種模態(tài)，以滿足用戶多樣化的需求。

智能客服的場景分析

要進(jìn)行智能客服的場景分析，首先需明確客服的場景分析框架。我們可從以下視角思考：用戶是誰，用戶的生命周期是怎樣的，用戶的消費旅程節(jié)點有哪些；業(yè)務(wù)場景范圍涵蓋哪些方面，交互的形式有哪些，用戶反饋的客體（反饋內(nèi)容）是什么，客體狀態(tài)（反饋內(nèi)容的狀態(tài)）是什么。基于此，我們至少可以從兩大核心視角進(jìn)行深入思考：一是從用戶旅程出發(fā)，二是從智能客服管理的角度。

從用戶旅程出發(fā)

假定處于有門店銷售的O2O場景之下，基于用戶旅程視角，第一步需要厘定大致的用戶旅程節(jié)點，以及各節(jié)點衍生出的觸點與對應(yīng)的用戶行為。順著這些節(jié)點脈絡(luò)，便能明確客服在其中扮演的角色以及承擔(dān)的具體職責(zé)。

部分節(jié)點，諸如進(jìn)店、與店員互動環(huán)節(jié)，客服暫且無需介入；另有一些消費者旅程節(jié)點，客服參與程度深淺不一。舉例來說，在售前咨詢、自動外呼營銷階段，客服發(fā)揮著關(guān)鍵效能，參與力度較大；而在支付交易以及物流環(huán)節(jié)，客服主要活躍于事后的售后交易階段，聚焦交易問題、物流信息查詢等場景，與客戶展開互動交流。

總體而言，基于消費者旅程，可大致劃分為售前、售中與售后三大階段。售前階段涵蓋了解品牌與產(chǎn)品、產(chǎn)生需求、搜索信息等環(huán)節(jié)；售中囊括定位門店、進(jìn)店、產(chǎn)品體驗、產(chǎn)品選購、銷售互動（此處特指線下門店銷售互動）、購買產(chǎn)品、支付產(chǎn)品、物流配送、交貨等流程；售后涉及產(chǎn)品使用、產(chǎn)品分享、產(chǎn)品售后、再次購買等過程。

從智能客服管理的角度

營銷場景：基于用戶的歷史行為、偏好數(shù)據(jù)以及實時瀏覽信息，精準(zhǔn)推送個性化的營銷信息，如新產(chǎn)品上市通知、限時優(yōu)惠活動、會員專屬福利等，激發(fā)用戶的購買沖動，助力企業(yè)拓展市場份額。

服務(wù)場景：當(dāng)用戶遇到產(chǎn)品使用問題、售后維修需求、訂單查詢疑惑等情況時，提供專業(yè)、精準(zhǔn)的解決方案，保障用戶的滿意度，維護企業(yè)的良好形象。

外呼場景：涵蓋客服主動發(fā)起的營銷活動、工單回訪等環(huán)節(jié)。借助云呼叫中心的外呼機器人，依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則篩選目標(biāo)客戶，主動撥打電話進(jìn)行營銷推廣或回訪。例如，針對新注冊用戶推送新手禮包引導(dǎo)消費，對近期購買產(chǎn)品的用戶詢問使用體驗并推薦配套產(chǎn)品。同時，結(jié)合短信和私域回訪，通過短信吸引用戶進(jìn)入私域平臺（如企業(yè)微信、小程序等），在私域環(huán)境中與用戶深度互動，提升用戶參與度與轉(zhuǎn)化率。

客戶主動問詢場景：當(dāng)用戶通過400電話、在線客服等統(tǒng)一渠道主動發(fā)起咨詢、投訴、建議或表揚等行為時，智能客服借助智能語音/文字轉(zhuǎn)換技術(shù)，將用戶訴求精準(zhǔn)傳遞至統(tǒng)一智能客服工作平臺。在此平臺上，智能客服迅速識別問題類型和意圖，將咨詢或投訴精準(zhǔn)分配給相應(yīng)人員或流程，并生成工單，確保用戶問題得到及時、有效的處理。

有問題且已經(jīng)發(fā)生：用戶明確意識到自身問題并主動反饋，如產(chǎn)品故障、訂單延遲等。智能客服需迅速響應(yīng)，安撫情緒，了解詳情，提供解決方案，并持續(xù)跟進(jìn)直至問題徹底解決，避免用戶不滿升級。

有問題未反饋：用戶雖察覺到問題但尚未表達(dá)，智能客服系統(tǒng)可通過數(shù)據(jù)分析和用戶行為監(jiān)測，如發(fā)現(xiàn)用戶頻繁瀏覽某產(chǎn)品使用說明，推測其可能遇到困難，主動出擊，通過短信、彈窗等詢問是否需要幫助，提前化解問題，提升用戶體驗。

無問題單純訪問：用戶僅出于好奇或隨意瀏覽，智能客服可發(fā)揮引導(dǎo)作用，通過友好問候和個性化推薦，吸引用戶進(jìn)一步了解產(chǎn)品和服務(wù)，將無問題訪問轉(zhuǎn)化為潛在業(yè)務(wù)機會。

問題已形成工單：用戶問題經(jīng)初步處理轉(zhuǎn)化為工單，智能客服工作平臺需便捷有效管理工單，確保及時流轉(zhuǎn)至相關(guān)部門，設(shè)置合理處理時限和提醒機制，實時更新狀態(tài)，方便用戶查詢，增強信任與滿意度。