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智能客服系統(tǒng)的自動(dòng)應(yīng)答流程

作者：快商通發(fā)布時(shí)間：2020年06月04日閱讀量：

摘要：

智能客服系統(tǒng)在自動(dòng)回復(fù)用戶提問場景中，結(jié)合用戶相關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志挖掘平臺(tái)的分析結(jié)果，可以更加準(zhǔn)確地理解用戶，從而可以反饋有效的 FAQ 和答案。

1、客服系統(tǒng)的用戶意圖分析

在線客服客戶端接收來自用戶的文本會(huì)話消息，對(duì)用戶報(bào)障/問題咨詢進(jìn)行文本語義識(shí)別，客服引擎通過對(duì)文本上下文語義分析、關(guān)鍵字提取，對(duì)用戶情感聚類分析，獲取客戶意圖等關(guān)鍵信息；

2、根據(jù)用戶行為判斷意圖

客服系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)分析用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶歷史操作行為數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的當(dāng)前業(yè)務(wù)行為進(jìn)行分類，確定與用戶相匹配的當(dāng)前行為特征，生成 UserID 維度的用戶行為分析報(bào)告，作為用戶報(bào)障及問題咨詢的輔助分析來源。

3、生成日志

結(jié)合用戶的訪問行為，客服系統(tǒng)將會(huì)確定和更新用戶異常特征行為匹配，生成 UserID 維度的用戶業(yè)務(wù)異常告警，作為用戶報(bào)障及問題咨詢的輔助來源。

4、匹配精確回復(fù)

通過產(chǎn)生的日志和訪客提問內(nèi)容關(guān)聯(lián)起來，智能客服系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)會(huì)話語義分析與業(yè)務(wù)日志挖掘的雙重輔助分析，快速定位異常行為特征縮減答案范圍，精確回復(fù)用戶咨詢問題。例如用戶在頻繁拔插數(shù)據(jù)線電纜，及異常日志中產(chǎn)生連接錯(cuò)誤代碼，則用戶可能在連接手機(jī)階段時(shí)出現(xiàn)問題，客服引擎則結(jié)合用戶特征生成解決方案，提高問題解決成功率；
智能客服系統(tǒng)的自動(dòng)應(yīng)答流程

5、問題處理解決

客服系統(tǒng)根據(jù)用戶的咨詢問題，將有效的 FAQ 和解決方案推送至用戶客服終端。用戶根據(jù)客服系統(tǒng)回復(fù)的解決方案，對(duì)故障進(jìn)行處理，最后在確認(rèn)問題是否得到解決及滿意度方面進(jìn)行評(píng)價(jià)反饋；

6、更新用戶特征數(shù)據(jù)庫

客服系統(tǒng)通過用戶滿意度反饋，基于 LSTM 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型、CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深層次自學(xué)習(xí)，更新用戶的特征及解決方案庫、調(diào)整權(quán)重等參數(shù)。

總結(jié)：

本文提出的智能客服系統(tǒng)，通過獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)的用戶行為及異常日志數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析，同時(shí)與用戶提問上下文語義情感分析相關(guān)聯(lián)，基于用戶 LSTM 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型、CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深層次分析算法，比傳統(tǒng)應(yīng)答式客服系統(tǒng)可以更準(zhǔn)確診斷用戶問題特征和情感訴求。智能客服系統(tǒng)先于用戶在業(yè)務(wù)使用過程中發(fā)現(xiàn)問題，在用戶投訴前及時(shí)推送問題預(yù)警及解決方案關(guān)懷信息，并精確回復(fù)用戶咨詢問題，最終達(dá)到提升使用業(yè)務(wù)系統(tǒng)的用戶感知，降低用戶故障投訴率，降低傳統(tǒng)的人工客服壓力和節(jié)約企業(yè)成本的目的。

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