隨著新媒體的高速發(fā)展，消費者和企業(yè)有了更多的接觸渠道和機會，客服咨詢量暴增。雖然不少企業(yè)都嘗試通過增大人力資源投入來保證消費者的咨詢溝通能夠得到滿足，然而效果卻不盡如人意。如何用有限的客服資源滿足不斷增長的海量用戶服務請求，智能客服機器人成為大多數(shù)企業(yè)的解決方式。
其中伴隨著“智能聊天機器人”的概念在國外火熱研究的上線，對智能機器人是不是會有很多問題，以下是智能客服機器人自創(chuàng)立而來的發(fā)展歷史，看完后你就知道智能客服機器人是怎么回事了。
智能客服機器人發(fā)展第一階段：精準匹配，滿足單一關鍵詞觸發(fā)問答
第一階段的還稱不上智能客服，準確來說，可以定義為機械客服機器人，類似于微信公眾號后臺的關鍵詞回復，給定精準的詞匯才能彈出應答。如果稍有偏差，客戶就無法獲得相應的答案
智能客服機器人發(fā)展第二階段：模糊匹配，滿足相近的詞義的關鍵詞觸發(fā)問答
這是單一關鍵詞觸發(fā)問答升級版，它基于語句字面相似度，對預先定義的問答知識庫進行模糊匹配，實現(xiàn)不同用戶相似問法的回答。需要人工在前期輸入龐大的問答知識庫。根據(jù)語句字面相似度，智能客服將預先設定的答案進行模糊匹配。由于語言文化的博大精深，字面相似也有可能代表不同的語義，而機器人對這樣的問法很難識別，服務體驗也難以提升。
智能客服機器人發(fā)展第三階段：自然語言分析及語義分析，實現(xiàn)復雜用戶咨詢的更精準的回答
自然語言分析指把一個句子拆分，把里面每一個詞加以分析，給每個詞加一個權重，根據(jù)權重的綜合算法來匹配知識庫中的答案。這一階段的客服機器人已經較為先進，人工智能AI客服逐漸靠近人類思維，開始擬人化。但其準確性依賴底層復雜算法和知識庫維護。
智能客服機器人發(fā)展第四階段：深度學習，機器人更了解人的意圖
目前最先進的機器學習算法架構，包括循環(huán)神經網絡、卷積神經網絡、LSTM(長短記憶網絡)等。深度學習算法可以對上下文進行建模，提升上下文語義識別能力，從大量未標注的數(shù)據(jù)中進行學習從而理解上下文內容，再根據(jù)實時提取到的客戶情緒加以分析，從而給出準確解答。
人工智能的高速發(fā)展帶動了不少企業(yè)的進步，無論是工作形式還是工作效率，都是一場革命。朗深技術推出的“AI智能呼叫中心升級套件”，能在現(xiàn)有呼叫中心不做代碼級修改的情況下，輕松實現(xiàn)基于AI人工智能的智能呼叫中心功能，包括電話機器人，智能客服系統(tǒng)等，已經完成國產操作系統(tǒng)適配，并成功應用于政府、公安、消防、機場、供熱等高端智能呼叫中心，是對現(xiàn)有呼叫中心AI升級的最佳選擇。
