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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。
客服系統(tǒng)
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。
自動(dòng)回復(fù)機(jī)器人
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