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智能客服系统运用了哪些人工智能技术?

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时间:2020-09-14 15:09:49来源:讯鸟软件浏览:240

客服行业作为人工智能技术落地的最佳场景之一,近年来在AI的推动下发生了巨大变化,从人工服务到客服机器人,从单一渠道到集电话、微信、微博、小程序等多渠道服务,智能客服让企业连接客户更加快捷便利,智能化、场景化、个性化成为客户服务的趋势。那么,一款完善的智能客服系统到底运用了哪些智能化技术来解决沟通问题?


从客服系统的功能来看,客户服务不外乎通过听和说来解决问题,在这个过程中,从听懂、到匹配合适的坐席,再到利用专业的知识来解决问题,都涉及到AI技术。过去这些问题都靠人工来判断和解决,随着人机协同服务越来越普遍,AI的渗透和参与越来越深。具体来说,AI技术在智能客服的应用主要有以下几个方面。

语音识别:语音识别功能可以对单词进行数字化处理,并用音高,节奏和语调等数据对单词进行编码,然后形成与个人相关的独特声纹。然后,可以使用该声纹来识别和认证说话者。

人脸识别:面部识别通过比较数字图像或视频与数据库中的面部特征来识别并验证个人。例如,基于AI的算法可以分析眼睛之间的距离,下巴的形状或鼻子的宽度,然后使用该数据查找匹配项实现身份验证。

意图预测:意图预测是指弄清客户下一步需求的科学依据。客户信号(例如点击次数,浏览量和购买次数)都可以被转换为预测,可以在客户提出要求之前提供增值个性化服务。预测性解决方案将客户数据与AI相结合以确定意图并选择正确的下一步以提供相关的客户支持。例如,该技术可以基于网络活动或文本识别指示客户意图的模式,并将呼叫或聊天路由到对应的客服人员。意图预测使客服中心能够以客户所需的方式为他们提供所需的帮助,从而提高他们的服务水平。

情绪分析:情绪分析会分析个人的语言和非语言交流,以了解其情绪或态度。例如,如果某人微笑着点头,他们可能很高兴,而如果某人的眼睛睁大而嘴巴张开,他们可能会感到震惊。情绪分析可用于按正确的优先级对客户的情绪进行分类,并将其路由到适当的业务代表。例如,一个生气的客户可能会被路由到客户维护团队,而一个满意的满意客户可能会被路由到销售团队以推销新产品或服务。情感分析生成的数据可用于了解客户对产品的体验,新包装或与公司代表的互动,以及发现任何会引起客户负面反应的薄弱环节。

自然语言处理(NLP):智能客服技术中的自然语言处理(NLP)是指计算机能够对大量的文本或语音数据进行分析,在客服领域中主要是对大量的客户会话数据进行分析,了解客户的服务的满意度怎么样,从客户反馈中提取关于产品和服务的建议、投诉,从而主动进行优化,提升客户满意度。

语音合成(TTS):客服机器人的智能化程度决定了智能客服系统的智能化程度,客服机器人除了通过语音识别和语义理解听懂客户说话,还在于能够自动语音回复,其中就涉及到语音合成技术。通过语音合成技术,可以合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力的各种风格的声音,模拟人类回答各种问题,语音合成技术通常支持音量、语速、音高、等参数,支持动态调整。

个性化预测:企业现在可以访问有关其客户的大量数据,这些数据可用于向目标客户提供个性化服务和建议。智能客服技术中基于AI驱动的客户服务算法来识别有流失风险的客户,由企业进行主动维护。

知识图谱: 智能客服在进行行为匹配或者互动对话的过程中,都会应用到知识库或者知识图谱。知识库是是基于知识且具有智能性的系统,在人工客服或者机器人客服处理问题时 可以提供智能化的参考。知识图谱则是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力,可以帮助智能客服解决比较复杂的问题。

以上是智能客服应用到的主要AI技术,目前尚处于初步发展阶段,未来,随着AI的进一步的发展和进步,智能客服也会出现更多创造性升级。

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