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AI交互和智能客服的变革与发展:智能客服将推动业务运营

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AI交互和智能客服的变革与发展:智能客服将推动业务运营

机器之心《AI交互和智能客服的变革与发展》12月17日发表的研究报告显示,以 AI对话技术为核心的新一代智能客服正逐渐走向成熟。

该报告分析了目前以人力为主的客服中心,正在经历着从在线客服、机器人客服到对话 AI智能客服的转型升级。针对传统客服中心人力成本高、运营管理困难、数据沉淀和利用困难等问题,智能客服利用 AI能力,以 SaaS形式提供场景化、个性化的用户服务,实现人机协同,数据打通,帮助企业数字化升级。

推动 AI交互形态的 NLP技术突破,拓展智能客服的功能边界

从早期的关键字匹配检索、模糊查询,到搜索排序的演变,对话机器人不断运用 AI技术,以神经网络为基础,通过深度学习来理解用户的意图,带来交互体验的升级。互动模式也由单字互动、语音互动发展到多模式互动。

基础技术的进步,使基于新一代对话式 AI的智能客服具有了五个主要特征:语义识别更准确,问法更灵活,转换更紧密,知识更全面,学习更主动等;同时结合了视觉化、可视化的 IP形象运营,也可以让智能客服还具有更拟人的情感表达,加强与用户的联系。

就语义识别而言,基于 Transformer模型体系结构的 BERT类大规模语料预训练模型是行业内的主要技术框架。利用腾讯云小微企业 AI助手,基于 BERT基线模型,并结合自身的数据,通过任务优化、模型优化、域优化和模型融合等步骤,训练出一种满足多种需求的智能客服模型,其准确率可达95%以上。

对于语义的理解和交互,智能客服需要借助对话引擎来解决行业知识库的快速构建,理解复杂而灵活的问题。腾讯云小微首创了 EERQ、 LARQ等技术,实现了全自动、快速抽取问答知识等功能,提供问法扩展,并结合用户对话场景,在多轮对话中主动询问,并根据上下文理解,进行关系推理,实现个性化内容推荐。举例来说,玩转故宫小程序内的智能导览“福大人”,就是针对故宫博物馆的整个场景,建立一个知识库,可以及时地向用户提供个性化的旅游路线推荐,景点文物讲解,百科问答等服务。

关于智能客服知识库的更新优化问题,研究报告“AI交互与智能客服的变化与发展”指出,当前智能客服的主要技术解决方案是基于预训练语言模型框架的深度学习框架+特定域数据的模型调整(finetune)和迁移学习。基于这种技术解决方案,智能客户服务中心具有一定的自我学习能力,并根据数据逻辑进行分析,从而实现机器模型的自主学习,快速迭代优化,以适应数字化时代商业发展的需要。

值得注意的是,目前智能客服以语音对话为基础,结合虚拟形象技术,打造企业专属客服形象,使人机对话体验更加自然、生动和记忆点。文博会北京展区智能导览“小春妮”,以一位会倾听、会说话、有形象、有感情的智能客服,帮助企业更有温度地传递品牌形象。

随着 AI技术的高速发展, AI交互形式已不再单一,从语音对话升级为面对面交流,丰富了用户的交互体验,并将其应用于多个行业,为企业的转型升级提供了有力的支持。

智能化客户服务将促进企业经营模式与价值提升

新消费时代,用户对服务体验的需求越来越关注,而作为消费体验核心环节的客服,连接着用户和企业,成为影响用户粘性的重要因素。

研究报告指出,随着数字化、智能化技术逐渐突破行业界限,智能客服的发展将不再局限于以用户需求为导向,以客户需求为导向,以客户服务为核心,在品牌建设、服务优化、技术创新等多个维度上,引导企业围绕客户需求进一步寻求发展空间。

在 AI交互技术的帮助下,智能客服可以将少数人的体验感转化为普惠式的顾客价值,真正实现了服务触手可及的理念。换句话说,智能客服的定位也不再是完成信息咨询、回答问题的机器人,而是代表着企业理念的品牌形象。在腾讯全球生态大会上,腾讯云微展示了一款结合动漫 IP “那笙”形象的 AI虚拟助手,它利用虚拟 IP的影响力,带动了企业品牌的提升,形成粉丝与品牌推广的增值模式,无限扩大了用户对品牌的想象空间。

而智能客服则可以结合场景、客户画像、人机交互等技术,为用户提供个性化服务,提升服务能力和效率。而作为重要数据渠道的智能客服系统,将为企业沉淀大量数据元素,实现对前端业务的反哺。

在很大程度上,智能客户服务成为企业不断洞察用户,提升价值的核心驱动力。通过用户服务的切入,帮助企业实现产品在企业内部的升级,管理流程的升级等,帮助企业降本增效。《智能客服交互与智能客服发展变化》报告指出,未来智能客服应该逐步突破成本和人工的束缚,变得更加开放,更具商业价值。
不管技术如何深入,在某种单一模式下的交互并不能成为 AI交互的唯一形式和最终解决方案。深信随着 AI交互式技术在文旅、教育、旅游等多个领域的不断应用,未来它最终将成为产业转型升级的突破口和企业拓展业务的新维度,提升企业服务效率和用户交互体验。

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作者: summer

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