編者按:在“機器學習”、“深度學習”、“人工神經網絡”等算法的提出和發展背景下,人工智能技術進入高速發展階段,其中人工智能語義領域的任務型對話機器人更是作為一種接近成熟的產品應用在了客戶服務場景中。本文主要為您介紹客服系統中,任務型對話機器人是如何為用戶提供客服支持的。

 

?  機器學習

機器學習就是基于算法通過對大量數據的解析并據此執行任務。簡單來說類似于谷歌地圖能夠根據大量的用戶日常交通數據建立新路線方案,類似的機器學習過程同樣可以應用于客戶服務機器人。任務型對話機器人在客服領域的學習能力體現在兩個方面,包括對客戶行為路徑的學習分析,以及對客服支持人員的工作流程優化指導方面。

 

?  機器學習在客服工作中的應用

1.處理大量瑣碎重復的用戶請求

對日常重復性任務的處理是任務型對話機器人在客服領域最基礎的應用。如對于瑣碎的客戶查詢、訂閱降級或取消請求等,客服機器人不僅可以高效準確地處理這類問題,快速為用戶提供其尋找的答案,而且其服務效果甚至優于人工客服。

2.充分發揮自助服務知識庫的價值

絕大多數網站都為用戶提供了指導用戶操作的幫助中心。幫助中心通常包含各類常見的用戶問題、行業知識、用戶指導內容,能夠為用戶自助服務提供支持。但絕大多數用戶并不善于發現并使用該部分內容。任務型對話機器人能夠用于引導用戶,為用戶推薦自動推廣幫助指南,幫助客戶群體形成良好的自助服務習慣。例如您可以應用ML技術來識別客戶查詢,并為快速解決方案提供適當的文章,而不需要客服人員參與其中。這為客服人員分出更多精力來優化幫助文章,并更輕松地擴展其他自助服務。

3.增強當前的支持渠道

大多數人用戶在提到智能客服時會想到聊天機器人,但其實除了常見的任務型對話機器人,機器學習也被應用在了其他的客戶服務支持渠道——全面的客戶服務方式意味著客戶能用多重方式交流問題,而一套優秀的智能客服系統必然是能夠涵蓋多個客服支持渠道,讓數據在這些不同的渠道之間自由地進行同步和共享。

 

?  小結

作為AI領域的一個重要分支,任務型對話機器人在客服領域正得到越來越廣泛的應用,而機器學習技術的發展會促進對話機器人的智能化,提升其客服水平,拓展其客戶服務內容。可以預見未來的AI機器人將會深遠地變革企業客服工作。

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