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2022-01-27 16:48:06
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现在人们对服务的要求越来越高，能否及时、准确地解决生活中遇到的问题，是客户评价所服务好坏的重要指标。但是面对海量信息，单靠传统人工客服来解决客户问题已不能满足客户的需求。
但是智能客服系统的发展很好地承担了当前传统人工客服的挑战。可以在线24小时在线，同时为不同客户解决问题，工作效率高。
在线智能客服机器人的发展主要经历了四个过程，从一开始就依赖于单一的关键字进行匹配，然后依赖多个关键字匹配，具有一定的模糊查询功能，第三个阶段是能通过关键词进行精准匹配，并具备一定的搜索技术，到目前为止，借助神经网络技术，应用深度学习来理解客户的意图、解决客户的问题。
1、客户需要先说明他们遇到的问题是什么(这里主要是指文字输入和声音输入)。
2、机器通过语音转写，将客户语音输入的问题转化为可被客服机器人理解的文本形式。
3、通过计算模型，来解析文本内容，并与知识库中相似度最高的问题进行匹配。
4、最后把答案输出，展示给客户(这里主要包括文本形式和语音播报的展示)
智能客服系统模型的培训将经历三个阶段。
初始阶段特征：
1、缺乏语音聊天的训练，没有足够的语音聊天资源。
2、没有审核语音聊天资料的标准规范。
3、没有建立完善的、标准的知识库。
4、在模型培训的前期，没有参照模式，不知怎么选择哪种模型。
5、模型很难进行优化，对模型的调整一无所知。
中期阶段特征：
1、知识库中未审计的问题越来越多，需要快速迭代数据和模型。
2、在审核初期，问句中有不好的数据，会影响到解析正确率的提高。
3、知识的增加，库中的知识点覆盖面不足，无法满足用户的需要。
4、需要依赖大量的人工审计，程序没有标准化。
后期阶段特征：
1、降低FAQ数量，如何提高准确率是需要解决的瓶颈。
2、有必要建立模型培训闭环过程，减少人员参与模型训练过程。
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