文章主题：AI客服, 知识库, 定制化
智能客服是一种客服机器人，利用AI智能、大数据、云计算等技术，帮助或替代员工进行⼈⼯对话、质量检验、处理业务，降低企业的运营费用，提高企业的反应速度。
伴随着技术的不断深入，智慧客服行业也在飞速发展，其职能的界限也渐渐从为客户提供最基础的服务，扩展到了运营管理、营销等领域。尽管目前的智能客户服务市场有超过十亿的潜力，但是总体上，整个行业的竞争非常激烈，行业内的竞争壁垒很低，而且存在着严重的同质化。而“智能”的服务系统，更是饱受非议，被人质疑的声音与日俱增。
看来，智慧客户服务行业正在向“⼗字路⼝”方向发展。今后，它又将怎样打破束缚，演绎出新的传奇？
AI智能客户服务全链路开发
在传统的客户服务年代，客户服务行业面临着人员流动、培训成本高、客户服务数量重复的问题过于耗费客户服务等难点。人工智能的出现，让这种局面发生了翻天覆地的变化。
自2017年起，随着语域 NLP、语域识别、深度学习等多种人工智能技术的应用，一种新型的智能化服务方式在云客服领域获得了广泛的应用。顾客服务行业正向着智能化、智能化、智能化、多渠道化方向发展，而智能客服也逐步呈现出了智能化、智能化的发展态势，以云客服为主导的市场竞争模式已经初露端倪。
云客户代理以 SaaS为核心，以减少客户建立客户关系的费用，并在客户经理的基础上，引进智能服务来帮助客户提高工作效率。“客服机器人”是指通过智能化、数字化的手段，来帮助公司完成24小时的客户服务。通过将计算机通信、多轮对话、主学习等技术相结合，可以将客户接待、需求匹配、支持+支持服务、迭代优化等客户服务的整个流程进行“体化”，从而全面提升客户服务的效率。
AI技术和客户服务行业的融合，也可以帮助客户服务团队优化工作环境，让员工发挥出最大的价值，从而达到降低成本，提高效率。AI智能客服还将对多种应对场景进行渗透，与企业的各个业务端进行协作，从而拓展出更大的业务范围，对全渠道的海量数据进行整合，从而对用户的需求进行洞察，利用智能引擎来为用户提供智慧的服务，从而将营销服务的本体化，从而逐步走向价值中。
怎样才算“智能”的 AI客户服务？
随着 AI客服逐渐成了各家企业的标准配置，人们也开始在网络上讨论起了“你是不是真的会说英语”、“答⾮所问”之类的问题。用户经常会跟机器人对话，却得不到自己需要的回答，再向客服求助，也很难找到合适的出口，很难让用户有良好的体验。
就拿最基本的一个字客户来说吧，智慧客户服务首先要对用户输入的信息进行分词处理，对词频进行统计，并将其转换为数字向量。在此基础上，利用计算机对已有的文本语义进行理解，并进行对应的答案匹配。这种培训出来的机械人，很难让顾客满意，因为他们总是会回答一些稀奇古怪的问题，到最后，所有的责任都落在了他们的身上，降低了他们的服务质量。
同时， ChatGPT等语言分析方法也为客户服务的智能化提供了新的思路和方法。通过对语言模型进行专门的培训和调整，能够让其更适合于各种客户服务场景，从而能够提供更精确、更有目标的答复。
想要在客户服务方面提高 AI智能客户服务水平，还可以通过如下方式：
1.针对领域的培训：利用与顾客服务有关的领域的知识和资料，对顾客的需求进行培训，提高顾客对顾客问题的了解，提高顾客的满意度。这样，就可以在服务端为顾客做出更加精确的答复，并提出有针对性的意见。
2.上行下效：顾客服务一般包括不间断的交谈，并对上行下效消息进行加工。为更好地解决顾客问题，可以对服务机器人的语言模型进行改进，使其可以追踪并理解对话的延续性，并根据先前的对话内容，给出连贯且有意义的答案。
3.纠错与反馈环路：在智能化客户服务中，答复的不正确或不正确是很常见的。针对此问题，本项目拟通过用户反馈或监测的方式对客户服务进行修正，并根据用户反馈的信息对客户服务进行优化，从而提高客户服务质量和服务质量。
4.对历史资料进行分析：为客户提供个人化的服务是 AI智慧客户服务的一大重点。客户服务机器人可以通过对客户的历史对话记录和个人信息进行分析，为客户提出有针对性的意见和解决方案。这就要求我们对该语言模型进行适当的培训与调节，从而达到个体化的目标。
要在高度市场化需求下充分发挥AI客服的优势，必须针对特定领域构建知识库并进行训练，以满足客户个性化需求。通过这种方式，我们才能精确地提供客户服务。
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