目前的市面上的智能客服大多只能實現(xiàn)簡單的一問一答對話，給人一種冰冷的感覺。人工智能技術(shù)的發(fā)展，使得機器人能夠理解更多的信息，除了人們的話，還有人的情緒等，那么怎么讓智能客服更有溫度呢？

什么是智能客服的溫度

人工坐席因為人交流、人精力的問題很難做到24H全天候服務(wù)，智能客服由于解析正確率，知識庫維護的原因，導(dǎo)致服務(wù)效果不盡如人意。那么怎么去結(jié)合兩者的優(yōu)點，實現(xiàn)缺點互補，人智能客服替代人工坐席，為用戶實現(xiàn)完美的服務(wù)呢？

我覺得機器人的溫度包括：

1. 以解決問題為本；
2. 猜您所想，知您想問；
3. 機器人和用戶一起成長。

智能客服的答案

客服最主要的就是要解決用戶的問題，優(yōu)質(zhì)的答案便是解決用戶問題的前提。

個性化答案

目前的智能客服大多是采用配置的答案，這就導(dǎo)致了千人一面的現(xiàn)象。不同的用戶詢問一樣的問題得到的答案是一樣的，然后現(xiàn)實情況是很多問題由于用戶的信息不一樣，答案也是不一樣的。

例如：每個用戶的花唄額度就是不一樣的，用戶咨詢?nèi)绾尾樵兓▎h額度時，如果只是單純和用戶說查詢的步驟是不夠的。因此好的客服應(yīng)該是能夠根據(jù)用戶情況給出個性化的答案的。

多級置信

智能客服是通過模型計算用戶問句與庫中問句的相似度給出結(jié)果的，所以就存在低置信的情況。那么如果機器人對結(jié)果不加判斷就給出回答，就有可能鬧出笑話。但是機器人本身是無法判斷解析的結(jié)果是否正確，因此我們可以采用多級置信度對機器人的結(jié)果進行分級處理。

當(dāng)置信度達到一定時，我們認(rèn)為結(jié)果完全正確，那么我們就直接給出結(jié)果。當(dāng)置信值低于這個閾值，但是又不至于過低時，機器人則可以將解析結(jié)果進行反問，詢問用戶是否詢問該問題。如果置信值低于一定時，機器人認(rèn)為用戶說的話無意義，機器人反問用戶：“您說的話我沒有理解，您可以簡單重新描述下您的問題”。

智能客服的推薦

在智能客服中，推薦是極其重要的一環(huán)。它能夠起到解析錯誤召回、完善問答鏈路、降低用戶使用成本的作用，熟悉推薦系統(tǒng)的都知道推薦可以分為相關(guān)性推薦、預(yù)測推薦、生成式推薦。

相關(guān)性推薦

相關(guān)性是指機器人通過用戶問句，在數(shù)據(jù)庫中尋找和用戶咨詢的相關(guān)知識作為推薦。相關(guān)性推薦又可以分為知識點相關(guān)與問句相關(guān)，知識點相關(guān)即僅僅根據(jù)知識點進行推薦，這種情況一般用戶用戶咨詢較粗的問題或者意圖不清時，例如：用戶僅僅說了花唄還款。

另一種則是根據(jù)用戶問句進行推薦，這種情況一般應(yīng)用于用戶意圖明確的場景。

預(yù)測推薦

人會通過經(jīng)驗積累，了解不同的神情動作所包含的情緒，這便是察言觀色。

那么機器人如何察言觀色，知你所想，猜你想問呢？

機器人一般都是通過行為事件序列預(yù)測你想問的問題，因為詢問同樣問題的用戶，那么他們的行為序列具有相似性，例如：A用戶點擊了轉(zhuǎn)賬，但是未轉(zhuǎn)賬成功，那么他進去智能客服時，大概率是詢問轉(zhuǎn)賬失敗的問題。

機器人通過積累用戶發(fā)問前的行為序列，便可以再下一次用戶出現(xiàn)同樣的行為序列時，直接給出提示。

生成式推薦

生成式推薦主要是解決推薦系統(tǒng)隨著用戶的使用，推薦的結(jié)果不斷趨于單一的問題。因為隨著用戶使用數(shù)據(jù)的積累，關(guān)聯(lián)問句的權(quán)重得到加強，這就會導(dǎo)致一些用戶的特殊推薦需求得不到滿足。

另外就是有的推薦的問句反復(fù)出現(xiàn)在同一標(biāo)準(zhǔn)句下，但是用戶一直沒有點擊操作時，就說明這個推薦用戶認(rèn)為與自己咨詢的不相關(guān)。這會兒我們就可以利用生成式的推薦結(jié)果用來替換這部分問句，達到更好的推薦結(jié)果。

生成式推薦就是根據(jù)一些用戶的標(biāo)簽、或者歷史問句，推薦一些跨度比較大的知識。例如：當(dāng)用戶咨詢花唄相關(guān)的問題，用戶也是潛在的借唄用戶，那么我們就可以有針對性的推薦一些借唄的業(yè)務(wù)知識給用戶。

成長型智能客服

一個好的智能客服一定是成長型的，能夠通過用戶的使用，慢慢記住用戶的習(xí)慣于一些記錄。并能夠承擔(dān)多種角色，除了答疑還能夠幫助用戶提醒、監(jiān)控等。

問答歷史記錄

當(dāng)用戶第二次咨詢同一個問題時，如果我們還只是和之前一樣給出一個一樣的答案，用戶是不會有驚喜感的。就好比操作指南類的問題，第一次給用戶的答案理想是描述清楚操作的方式，并且給出一個跳轉(zhuǎn)的入口。但是當(dāng)用戶再次這么問時，那么可以認(rèn)為用戶知道了你這有快捷入口，那么你再累贅的和用戶描述操作的流程，那么就是多余了。

此時，我們可以直接合用戶說，你要的XXX入口我們已經(jīng)給你準(zhǔn)備好了。如果你希望再進一步的話，甚至可以直接跳轉(zhuǎn)過去。

提醒功能

助手也是智能機器人的一個重要角色，現(xiàn)在用戶使用的APP眾多，且互相存在授權(quán)，一個人往往很難記清楚在一個時間節(jié)點需要做什么事的，例如：話費充值、花唄還款、退貨狀態(tài)通知等。

智能客服可以在提示用戶這些時間節(jié)點需要做的事同時，給用戶推薦一些相關(guān)知識。

例如：

1. 花唄還款提醒、理財產(chǎn)品到期通知、付費產(chǎn)品續(xù)費
2. 早起資訊推送等
3. ….

結(jié)語

智能客服被大家寄予了厚望，人們期待它能夠真正替代人工坐席，然后實際情況與理想還是存在很大的差距的。隨著熟練機器人交互的一代成長，交互體驗越來越好的機器人出現(xiàn)，智能客服的一定會迎來質(zhì)的變化，實現(xiàn)真的行業(yè)顛覆性創(chuàng)新。

相關(guān)閱讀

《你想知道的電話智能客服都在這了》

《?傳統(tǒng)客服知識庫，如何進行圖譜化改制以及具體的應(yīng)用？》

《智能外呼——應(yīng)用在售樓對話會是怎樣？》

《外呼失敗場景如何處理？》

本文由 @南風(fēng)追憶 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Pexels，基于 CC0 協(xié)議