自然语言处理:第九十六章 AI智能客服解决方案

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1、传统客服与智能客服

智能客户服务系统就是在原始客户服务系统中构建一个人工智能处理模块， 以取代原始的人工处理功能，简单来说就是将人工智能处理功能应用到客户服务系统的整体流程中。

基于BERT模型的智能客服：虽然BERT模型在语义理解方面有一定优势，但由于其更多是“填空题”的模式，对用户Query的理解仍存在不足，回答准确率不足50%，导致很多用户在面对智能客服时会直接输入“转人工”。同时，它主要是基于FAQ进行回复，无法根据用户的情绪变化调整回答方式，无法给到用户情绪价值。

基于大模型深度学习的智能客服：从意识识别到自主行动（问题引导、生成回复、流程控制、闲聊控制、情绪识别），大模型深度学习的智能客服能够全面理解和应对用户的复杂需求。它不仅能够准确理解用户的语义和情感，还能根据用户的上下文信息和历史行为，生成更加个性化和精准的回复。此外，大模型还具备强大的自我学习能力，能够不断优化自身的知识库和服务流程，提高服务质量和效率。

2、零售O2O智能客服分析与调研

2.1场景分析：

要进行智能客服的场景分析，首先需明确客服的场景分析框架。我们可从以下视角思考：用户是谁，用户的生命周期是怎样的，用户的消费旅程节点有哪些；业务场景范围涵盖哪些方面，交互的形式有哪些，用户反馈的客体（反馈内容）是什么，客体状态（反馈内容的状态）是什么。基于此，我们至少可以从两大核心视角进行深入思考：一是从用户旅程出发，二是从智能客服管理的角度，明确人工智能应用的重点场景，即并非所有场景能完全适用人工智能，挑选出重点场景方向，才能事倍功半，以下仅为通用性场景假设，具体需根据实际业务具体分析。

假定处于有门店销售的 O2O 场景之下，基于用户旅程视角，第一步需要厘定大致的用户旅程节点，以及各节点衍生出的触点与对应的用户行为。顺着这些节点脉络，便能明确客服在其中扮演的角色以及承担的具体职责。部分节点，诸如进店、与店员互动环节，客服暂且无需介入；另有一些消费者旅程节点，客服参与程度深浅不一。举例来说，在售前咨询、自动外呼营销阶段，客服发挥着关键效能，参与力度较大；而在支付交易以及物流环节，客服主要活跃于事后的售后交易阶段，聚焦交易问题、物流信息查询等场景，与客户展开互动交流。

总体而言，基于消费者旅程，可大致划分为售前、售中与售后三大阶段：

售前阶段涵盖了解品牌与产品、产生需求、搜索信息等环节；售中囊括定位门店、进店、产品体验、产品选购、销售互动、购买产品、支付产品、物流配送、交货等流程；售后涉及产品使用、产品分享、产品售后、再次购买等过程。关于各阶段能够运用智能客服的场景及与之对应的量化标准，详情如下表所示：

前文已详尽阐述基于用户旅程智能客服的参与场景，接下来从智能客服管理视角深入剖析智能客服场景，具体如下：

1. 业务场景维度：

o 营销场景：基于用户的历史行为、偏好数据以及实时浏览信息，精准推送个性化的营销信息，如新产品上市通知、限时优惠活动、会员专属福利等，激发用户的购买冲动，助力企业拓展市场份额。

o 服务场景：当用户遇到产品使用问题、售后维修需求、订单查询疑惑等情况时，提供专业、精准的解决方案，全方位保障用户的满意度，维护企业的良好形象。

2. 交互场景维度：

o 外呼场景：涵盖客服主