智能客服機器人的知識庫是什么

眾所周知，智能客服機器人在使用之前都需要對知識庫進行配置才能夠發揮其效用，脫離了知識庫的智能客服機器人將完全失去解答能力，為什么知識庫對客服機器人如此重要呢？
 
智能客服機器人的知識庫是什么
智能客服機器人的知識庫其實就像人的大腦一樣，存儲著機器人對所有信息的認知概念和理解，這些信息內容以數據的形式存儲在機器人項目的數據庫當中，在需要的時候被匹配調出，反映在客服機器人的話術表達上。
 
換句話說，知識庫里有哪些信息內容，就決定著智能客服機器人在回答的時候可能調用出哪些信息內容進行客服回答，我們甚至可以簡單理解為這就是客服機器人的話術庫。


 
機器人知識庫里的內容在擁有一定深度和廣度的覆蓋的時候，才可以實現對新增信息數據的判斷和整理，就像我們說的舉一反三一樣，智能客服機器人需要通過一定知識量的沉淀，才能自主的進行新知識理解的迭代，從而擺脫人工主動輸入。
 
知識庫是客服機器人回答問題的“談資”
客服人員回答客戶提問用到的話術都要通過培訓來獲得，而客服機器人的知識庫在初期也都是通過人工配置而產生的。配置的數據內容決定客服機器人在將來遇到某些問題時該怎么回答，這也相當于是給“新人”進行客服話術培訓。
 
但并不是所有客服機器人的知識庫都需要從頭開始配置，目前很多行業已經在實際客服接待場景中應用上智能客服機器人了，產生出大量的對話數據在通過清洗師進行話術清洗后，可以得到上萬條這個行業通用的優質話術回復，新的客服機器人只需要直接導入，在通用知識庫的基礎上根據企業自身情況進行優化調整即可。
 


知識庫并不算是智能客服機器人的核心
智能客服機器人之所以智能，其核心點并不是在于知識庫的大小，而是在于對人類語言和意圖的判斷能力（邏輯）。擁有海量的內容并不是難事，但客服機器人先要跨越“判斷對”這一道門檻，后面的知識庫才能起到作用。
 
會出現一些智能客服機器人擁有海量知識庫，但由于判斷邏輯并不夠智能化，導致經常調用性質重疊或方向錯誤的知識庫來進行回答，結果并不是所有人希望看到的。

 

客服機器人知識庫的主動學習
智能客服機器人知識庫的學習根據不同階段可以被分為四個步驟，分別是機器學習、深度學習、強化學習、遷移學習，面對同樣一個問題可能衍生出來的幾種甚至幾十種問法，后期不需要在單純通過人工配置來獲得。
 
智能客服機器人可以主動收集歷史對話中的優質回答話術進行知識庫填充，企業可以讓高級客服主管專門針對所有可能出現的訪客咨詢進行輪番對話讓機器人進行主動學習。
 
隨著人工智能技術的發展，客服機器人在使用之前都會“繼承”基于目前各行業沉淀下來的知識基庫，不需要人工主動配置，可以實現通過人工客服和訪客的對話進行自主學習，達到真正智能化的效果。