智能客服方案及技术架构PPT课件
智能客服系统设计与实现
智能客服系统设计与实现在现代商业中，客户满意度是企业成功的重要因素之一。
而提升客户体验的关键，则在于提供个性化、高效率、全天候的售后服务。
智能客服系统的出现，解决了这一问题，既能大大提高客户满意度，又能实现企业对客户服务的自动化和客户体验的可控性。
一、智能客服系统概述智能客服系统是一种集成了人工智能和自然语言处理技术的客服解决方案，通过多种渠道实现客户咨询、投诉、建议等服务，并在此基础上更好的为企业提供数据分析和服务优化的支持。
智能客服系统的工作流程如下图所示：(图片来源：自由之声)首先，通过智能引擎，分析客户信息，识别客户需求、问题类型、等级，进行初步分类，然后在匹配问题意图的模块里，通过人工智能算法完成技能匹配，推荐答案。
若答案无法满足客户需求，则通过模拟会话的方式进行补充交互，通过创建虚拟对话场景，继续引导客户提供信息，最终得到正确答案。
二、智能客服系统的设计和实现设计和实现智能客服系统的具体过程，需要以下四个步骤：步骤一：需求分析，制定系统设计方案基于客户和企业的需要，制定系统需求以及主要功能。
然后根据需求设计系统的技术方案，包括技术架构、系统功能，如数据处理、意图匹配、答案生成、模拟会话等。
步骤二：数据预处理和模型实现数据预处理：将大量的历史数据进行筛选、清洗及处理，得到高质量的数据集。
数据集包括语料库、知识库、标注语料等。
模型实现：通过算法，实现问答匹配模型、意图匹配模型、关键词提取模型等。
同时，将模型和数据加载到引擎中，以支持在多个场景下的应用。
步骤三：技能优化和拓展根据客户反馈和企业需求，对系统技能进行优化，增加套路问答库，以提升答案的准确性和质量。
此外，也需要在系统中不断添加新的功能、技术和数据，以满足客户更多样的需求和企业的业务拓展。
步骤四：系统集成和上线客服系统集成：将智能客服系统与现有的客服系统进行接口对接，使其在多个客户咨询渠道中得到应用，如网站、电话、短信等。
上线运营：进行系统测试，检查是否能够顺利运行，准备客户接入，发布系统上线，同时优化营销策略，提高用户使用体验。
智慧在线客服系统设计方案
智慧在线客服系统设计方案智慧在线客服系统是基于人工智能技术的一种客服解决方案，可以为企业提供智能化、高效率的在线客服服务。
本文将从系统功能、系统架构、数据处理、算法模型以及用户体验角度出发，设计一套智慧在线客服系统方案。
一、系统功能设计：智慧在线客服系统的主要功能包括：1. 自动回复：系统可以根据预设的问题库和答案库，自动回复用户的咨询和问题。
2. 深度学习：系统会对用户的问题进行深度学习，并从海量的知识库中提取相关答案，尽可能准确地回答用户的问题。
3. 多渠道支持：系统应支持多种渠道的客服服务，包括网站、APP、微信等，方便用户随时随地咨询问题。
4. 人工转接：当系统无法回答用户的问题时，系统应能够将用户转接给人工客服，保证问题的及时有效解决。
5. 数据分析：系统应能够对用户的问题进行统计分析，帮助企业了解用户需求和问题痛点，为企业决策提供参考。
二、系统架构设计：智慧在线客服系统的架构设计应包括前端、后端和中间件三个部分：1. 前端：前端部分负责与用户进行交互，包括接收用户的问题和查询请求，以及显示结果和答案。
2. 后端：后端部分是整个系统的核心，包括问题匹配和答案推荐模块，通过机器学习和自然语言处理技术，对用户的问题进行匹配和回答。
3. 中间件：中间件部分负责前后端的数据传输和通信，同时也对用户数据进行存储和管理。
三、数据处理：智慧在线客服系统的数据处理主要包括问题和答案的组织和管理，以及用户行为分析和统计。
1. 问题和答案管理：系统应建立问题库和答案库，包括常见问题和对应的标准答案，同时系统也应支持动态扩展和更新。
2. 用户行为分析：系统应能够对用户的咨询和问题进行分析和统计，包括问题类别、问题频率、问题解决率等指标，以帮助企业了解用户需求和优化系统。
四、算法模型：智慧在线客服系统的核心是算法模型，通过机器学习和自然语言处理算法，提高系统的问题匹配效果和答案推荐准确率。
1. 问题匹配：系统可以使用文本匹配算法和语义匹配算法，对用户的问题和问题库中的问题进行匹配，找到最相似的问题。
最新智能客服方案及技术架构
实体抽取-Seq2Seq判别模型
___________________________________ _______________
人工标记
语料(Utterance) [00183]{商品Id}号商品快递到[伊犁]{目的地}[邮费]{商品属性}多少？ [02465]{商品Id}号商品有[保修]{商品属性}吗？ 订[一张]{数量}[2018.12.1]号{时间}[北京]{出发地}到[南京]{目的地}的机票
解决方案一
___________________________________ _______________
“关键词”
用户问题->标准问题的匹配方法可以是关键词匹配（包括正则表达式匹配）；也可以是先将 用户问题和标准问题都转化为向量，再计算两者之间的距离（余弦距离、欧氏距离、交叉熵、 Jaccard距离等），找到距离最近且距离值低于预设阈值的那个标准问题，作为查找结果。 但关键字匹配覆盖面太小。距离计算的话，在实践中比对出来的最近距离的两句话，可能在 语义上毫无关联，甚至满拧（比如一个比另一个多了一个否定词）
___________________________________ _______________
用户问题->答案
知识库中存储的不是问题-答案对，而仅存储答案（文档）。 当接收到用户问题后，直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对，找到在 内容上关联最紧密的那篇，作为答案返回给用户。
解决方案二
___________________________________ _______________
___________________________________ _______________
问题理解
智能客服培训教程
智能客服培训教程第1章智能客服概述 (3)1.1 客服的发展历程 (3)1.1.1 早期阶段：基于规则的自动应答 (4)1.1.2 中期阶段：基于模板的智能对话 (4)1.1.3 现阶段：基于深度学习的智能对话 (4)1.2 智能客服的应用场景 (4)1.2.1 企业客服 (4)1.2.2 电商平台 (4)1.2.3 服务 (4)1.2.4 金融行业 (4)1.3 智能客服的优势与挑战 (4)1.3.1 优势 (4)1.3.2 挑战 (5)第2章基础知识 (5)2.1 学基本概念 (5)2.1.1 的定义 (5)2.1.2 的分类 (5)2.1.3 的功能 (5)2.1.4 关键技术 (6)2.2 自然语言处理技术 (6)2.2.1 基本概念 (6)2.2.2 技术概述 (6)2.2.3 应用 (6)2.3 机器学习与深度学习 (6)2.3.1 机器学习基本概念 (6)2.3.2 深度学习基本概念 (6)2.3.3 方法概述 (7)2.3.4 应用 (7)第3章智能客服系统设计与架构 (7)3.1 客服系统总体设计 (7)3.1.1 系统功能模块划分 (7)3.1.2 用户接入设计 (7)3.1.3 业务流程设计 (7)3.1.4 系统集成与扩展 (7)3.2 智能客服架构 (7)3.2.1 语义理解模块 (8)3.2.2 知识库管理模块 (8)3.2.3 对话管理模块 (8)3.2.4 业务处理模块 (8)3.2.5 数据分析与报表模块 (8)3.3 技术选型与平台搭建 (8)3.3.2 平台搭建 (8)第4章知识库构建与管理 (9)4.1 知识库概述 (9)4.2 知识抽取与整合 (9)4.2.1 知识抽取 (9)4.2.2 知识整合 (9)4.3 知识库的更新与维护 (9)4.3.1 知识更新 (9)4.3.2 知识维护 (10)第5章语义理解与意图识别 (10)5.1 语义理解技术 (10)5.1.1 语义分析基础 (10)5.1.2 常用语义理解技术 (10)5.1.3 深度学习在语义理解中的应用 (10)5.2 意图识别方法 (10)5.2.1 意图识别概述 (10)5.2.2 传统意图识别方法 (11)5.2.3 深度学习在意图识别中的应用 (11)5.3 语义理解与意图识别实践 (11)5.3.1 数据准备与预处理 (11)5.3.2 模型选择与训练 (11)5.3.3 模型部署与应用 (11)第6章对话管理策略 (11)6.1 对话管理基本概念 (11)6.2 对话状态跟踪 (11)6.3 对话策略与回复 (12)第7章语音识别与合成 (12)7.1 语音识别技术 (12)7.1.1 语音识别基础理论 (12)7.1.2 常见语音识别框架 (12)7.1.3 语音识别算法 (12)7.1.4 语音识别评价指标 (12)7.2 语音合成技术 (13)7.2.1 语音合成基础理论 (13)7.2.2 常见语音合成方法 (13)7.2.3 语音合成算法 (13)7.2.4 语音合成评价指标 (13)7.3 语音识别与合成的应用 (13)7.3.1 智能客服领域 (13)7.3.2 辅助驾驶系统 (13)7.3.3 智能家居 (13)7.3.4 移动应用 (14)7.3.5 无障碍交流 (14)7.3.7 娱乐与媒体 (14)第8章智能客服评估与优化 (14)8.1 客服功能指标 (14)8.1.1 准确率：评估客服对用户问题的理解是否准确，包括问题分类、意图识别和答案匹配的准确性。
AI(智能客服)20200328
提供智能机器人IVR交互、
整句理解
12345市民服务热线平台、 第三方引擎对接
12309检查院服务热线
科大讯飞ASR、TTS、NLP
银行等金融自助语音查询服务
阿里云ASR、TTS、智能交互来自提供云端、本地搭建两种模式
AI 语音服务平台-系统组网架构
AI 语音服务平台-智能导航
语音接入
呼叫中心 热线服务 微信公众 APP消息 移动端接入
AI 语音服务平台-智能导航
AI 语音服务平台-智能导航-学习训练
语音机器人
关键词匹配 自然语言理解
AI 语音服务平台-智能导航优势
ASR智能IVR
• 减少IVR占用时间
• 明确客户意图
客户
直接说出来电意 图，比如业务办 理，投诉等
进入排队，或直接转入坐席
坐席
受理来电服务
虚拟队列
智能回呼服务
• 减少排队，重复呼叫 • 提升客户体验
客户
坐席全部繁忙， 进入排队等候， 播放等候人数
提示是否需要进 行回呼服务？
虚拟排队开始
虚拟队列完成， 电话回呼
动态IVR 触发式服务
减少人工坐席占用 定制化客户服务
客户
提示是否需要对 未完成的服务进 行进度查询？
机器人自动播放 目前的服务进展 情况
机器人
坐席
随时接入坐席
AI 语音服务平台-机器人训练知识库管理
【回访机器人】接收到名单/任务后，将名单/任务匹配对应的【外呼流程】
【回访机器人】在外呼的过程前可进行【外呼策略配置】(外呼时间、外呼次数等) 【回访机器人】根据【外呼流程】【外呼策略配置】进行外呼工作 【回访机器人】将需要外呼的数据（名单/任务）外呼完成，并记录外呼回访结果 【回访机器人】记录的信息包含通话数据（包含留言）、服务处理情况、服务处理
智能客服系统建设方案
智能客服系统建设方案一、背景分析。
随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域都得到了广泛应用，其中智能客服系统作为企业与客户沟通的重要工具，也逐渐受到了关注。
传统的客服系统往往存在着效率低、成本高、服务质量不稳定等问题，而智能客服系统则可以通过人工智能技术，提高客户服务效率，降低成本，并且能够实现24小时不间断的服务。
二、需求分析。
在建设智能客服系统之前，首先需要对企业的需求进行分析。
不同行业的企业对智能客服系统的需求也有所不同，有的企业需要更加智能化的语音识别和自然语言处理技术，有的企业则更注重多渠道的客户沟通和数据分析能力。
因此，在建设智能客服系统之前，需要充分了解企业的具体需求，从而确定系统的功能和特点。
三、技术方案。
1. 语音识别技术，通过语音识别技术，实现客户语音信息的自动识别和转化成文字信息，从而实现语音交互的客户服务。
2. 自然语言处理技术，利用自然语言处理技术，对客户提出的问题进行语义分析和理解，从而能够更准确地回答客户的问题。
3. 多渠道客户沟通，智能客服系统需要支持多种客户沟通渠道，包括网站、手机App、微信等，从而能够更好地满足客户的沟通需求。
4. 数据分析能力，通过对客户的沟通数据进行分析，可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，从而能够更好地进行营销和服务。
四、系统架构。
智能客服系统的架构需要包括前端、后端和数据分析三个部分。
前端部分负责与客户进行交互，包括语音识别、文字交互等；后端部分负责对客户的问题进行处理和回答，包括自然语言处理、知识库管理等；数据分析部分负责对客户沟通数据进行分析，从而能够更好地了解客户需求和行为。
五、实施计划。
在实施智能客服系统时，需要先进行系统的需求分析和功能设计，确定系统的功能和特点；然后进行技术方案的选择和系统架构的设计；最后进行系统的开发和测试，并逐步推广应用。
六、风险控制。
在建设智能客服系统时，需要充分考虑各种风险，包括技术风险、成本风险、数据安全风险等，并采取相应的措施进行风险控制，确保系统的稳定和安全运行。
智能客服系统方案
五、合法合规性保障
1.遵循国家相关法律法规，确保系统设计、开发、运营合法合规。
2.加强客户隐私保护，采用加密技术对客户数据进行加密存储和传输。
3.建立严格的权限管理制度，确保客户数据安全。
4.定期对智能客服系统进行安全检查和漏洞修复，防止数据泄露。
4.客户管理：统一管理客户信息，提供针对性服务。
5.交互记录：记录并分析客户与智能客服的交互过程，挖掘潜在需求。
6.数据分析：对客户数据进行分析，为企业决策提供数据支持。
7.报表统计：生成各类报表，评估客服工作效果，优化服务策略。
五、合法合规性保障
1.符合国家法律法规：确保系统设计、开发、运营全过程合法合规。
7.持续优化：根据客户反馈和数据分析，不断优化系统功能和性能。
七、项目评估与风险控制
1.项目评估：定期对智能客服系统进行效果评估，包括客户满意度、服务效率等指标。
2.风险控制：针对可能出现的风险，制定应急预案，确保系统稳定运行。
3.技术支持：建立技术支持团队，提供724小时在线服务。
八、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的智能客服系统，通过先进的人工智能技术，实现客户服务质量和效率的提升。在实施过程中，需关注合法合规性、客户隐私保护、系统安全等方面，确保项目顺利进行。通过智能客服系统的应用，企业将进一步提高客户满意度，降低运营成本，提升市场竞争力。
2.服务器端：处理客户请求，实现智能客服功能，包括自然语言处理、语音识别、知识库管理等。
3.数据库：存储客户信息、客服记录等数据，支持数据分析和挖掘。
4.管理平台：用于对智能客服系统进行配置、管理和监控，包括权限管理、报表统计等。
智能客服方案及技术架构
升级更新
定期对智能客服系统进行升级更新， 以修复漏洞、提升性能等。
05
智能客服效果评估与优化
效果评估方法
响应时间评估
评估智能客服的平均响应时间，确保客户等待时间合理。
准确率评估
对智能客服的回答准确度进行评估，确保回答内容与问题匹配。
客户满意度调查
通过调查问卷或在线评价系统收集客户对智能客服的满意度数据。
个性化服务
智能客服将更加注重个性化服务，通过分析用户历史数据和行为，提 供更加贴合用户需求的解决方案。
集成化与一体化
智能客服将与其他客户服务系统集成，实现一体化管理，提高企业服 务效率。
02
智能客服方案设计
客户需求分析
客户群体分类
根据客户群体特征，如年龄、性 别、职业等，进行分类，以便提 供更精准的服务。
01
02
03
语音交互
支持语音识别和语音合成 技术，实现自然语言交互 。
文字交互
提供文本输入和输出功能 ，支持多种输入方式，如 键盘输入、手写输入等。
多媒体交互
支持图片、视频、音频等 多种媒体格式的交互方式 ，丰富交互内容。
03
智能客服技术架构
系统架构设计
分层架构
智能客服系统通常采用分层架构，包 括数据层、服务层和应用层。数据层 负责数据存储和处理，服务层提供各 种功能服务，应用层则面向用户提供 界面和交互。
需求调研
通过问卷调查、访谈等方式，了 解客户对智能客服的需求和期望 ，为后续方案设计提供依据。
需求优先级排序
根据客户需求的紧迫性和重要性 ，进行需求优先级排序，确保优 先满足核心需求。
服务流程设计
流程图绘制
使用流程图工具，绘制智能客服的服务流程图， 清晰展示服务流程。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
——聊天机器人
.
问题解决型
解决方案
实现技术
小Y（智能机器人）
.
架构及开发流程
问题解决型机器人
.
问题解决型机器人，存在的目的是为了帮用户解决具体问题， 例如：售前咨询、售后报修、订机票、酒店、餐厅座位等等
需要提供给用户自己都不知道的信息--知识库 1.理解用户问题，知道用户在问什么 2.将用户的问题转化为对知识库的查询
.
例如，我们选择 MySQL 作为小明的淘宝店小助手的知识库。则商品相关数据都存储在 table 中。知识库里 有一个 Table，名字叫product_query，其中每一个 row 对应一种产品，每个 column 对应一个属性。
Case2’：00183号商品快递到伊犁邮费多少？—— 意图：商品查询；实体：目的地-伊犁，商品Id-00183，商品属性-邮费。 Case3’：02465号商品有保修吗？——意图：商品查询；实体：商品Id-02465，商品属性-保修。
Case1：有粉色的手机壳吗？—— 意图：商品推荐；实体快递到伊犁邮费多少？—— 意图：查询邮费；实体：目的地-伊犁，商品Id-00183。 Case3：02465号商品有保修吗？——意图：保修查询；实体：商品Id-02465。
Case2’：00183号商品快递到伊犁邮费多少？—— 意图：商品查询；实体：目的地-伊犁，商品Id-00183，商品属性-邮费。 Case3’：02465号商品有保修吗？——意图：商品查询；实体：商品Id-02465，商品属性-保修。
根据意图和实体，确定要调用的API类型和参 数，构造Http Request
根据意图和实体，确定对应的文件路径和对 其中存储数据结构的查询
将SQL Query的结果填注到答案模 板中，生成回答问题的自然语言
将API返回的结果填注到答案模板 中，生成回答问题的自然语言 将获取的内容填注到模板中，生成 回答问题的自然语言
意图(Intent) 商品查询 商品查询 订机票
.
知识库、知识查询和结果返回
知识库用于存储知识，本身可以是各种形式：数据库，API，或者文本文件等。用户的问题经 过语义理解，被提取成了意图和若干实体。
知识库类型
关系型数据库
API 文本文件( json/xml等)
构造查询
回答生成
根据意图和实体，确定tabmeName,where 条件，和目标column等要素，构建SQL Query
具体怎么定义，要与知识库的结构及中间控件（语义理解+对话管理）结合起来决定， 怎么简单怎么来
.
意图识别-分类模型
分类模型和 seq2seq 判别模型的训练都属于有监督学习， 因此，所有的训练数据都是标注数据。 因此，在进入训练阶段前必须要经过一个步骤：人工标注。 如果大家真的在工作中应用机器学习，标注就是无法逾越的 脏活累活。
实体抽取-Seq2Seq判别模型
.
人工标记
语料(Utterance) [00183]{商品Id}号商品快递到[伊犁]{目的地}[邮费]{商品属性}多少？ [02465]{商品Id}号商品有[保修]{商品属性}吗？ 订[一张]{数量}[2018.12.1]号{时间}[北京]{出发地}到[南京]{目的地}的机票
.
用户问题->答案
知识库中存储的不是问题-答案对，而仅存储答案（文档）。 当接收到用户问题后，直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对，找到在 内容上关联最紧密的那篇，作为答案返回给用户。
解决方案二
.
用户问题->语义理解->知识库查询->查询结果生成答案
从用户的问题当中识别出用户的意图，并抽取这个意图针对的实体。 相应的，知识库内存储的知识，除了包含知识内容本身之外，还应该在结构 上能够表示知识之间的关联关系。 在提取了意图和实体后，构造出对知识库的查询（Query），实施查询，得 出结果后生成回答，回复给用户。
知识库中存储的是一对对的“问题-答案”对（QA Pair）。这些Pair可以是 人工构建的，源于客户系统或者旧有知识库的，也可以是从互联网上爬取下 来的。当用户输入问题后，将其和知识库现有的标准问题进行一一比对，寻 找与用户问题最相近的标准问题，然后将该问题组对的答案返回给用户。
解决方案一
.
“关键词”
解决方案三
.
聊天机器人实现技术
.
语义理解NLU
用来识别用户所提问题 的意图，也就是用户希 望做一件什么事
用于提取用户对话中所 提供的和意图相关的参 数(实体)，例如时间、 地点等
意图识别
实体抽取
.
举个例子，小明是一家小淘宝店主，他要为自己的淘宝店开发一款客服机器人，主要回答和商品属性（品牌、价格、邮费、 售后等）相关的问题。
table_name: product_query column: 目的地->destination
商品Id->product_id
邮费->postage
保修->guarantee
Case2’：SELECT postage FROM product_query WHERE product_id = '00183' AND destination= '伊犁' Case3’：SELECT guarantee FROM product_query WHERE product_id = '02465'
用户问题->标准问题的匹配方法可以是关键词匹配（包括正则表达式匹配）；也可以是先将 用户问题和标准问题都转化为向量，再计算两者之间的距离（余弦距离、欧氏距离、交叉熵、 Jaccard距离等），找到距离最近且距离值低于预设阈值的那个标准问题，作为查找结果。 但关键字匹配覆盖面太小。距离计算的话，在实践中比对出来的最近距离的两句话，可能在 语义上毫无关联，甚至满拧（比如一个比另一个多了一个否定词）
.
问题理解
构建知识库查询
查询知识库
结合上下文
多轮对话的上下文管理
提问：今天北京多少度啊？ 回答：35度 提问：有雾霾吗？ （北京有雾霾吗？） 回答：空气质量优。 提问：那上海呢？（上海有雾霾吗？） 回答：空气质量也是优。
.
聊天机器人解决方案
.
自然语言处理、文本挖掘、知识图谱
.
用户问题->标准问题->答案