传统的呼叫中心是客户服务人员与用户的业务咨询对接，简单的一对一服务，导向性差，客户服务人员工作量大，维护成本高。为了提高回答效率，降低劳动力成本，增加了后期呼叫中心的问题库设置，自动回答客户提出的预设问题，节省劳动力成本。但预设问题需要大量的工作，类似的问题无法分类。随着人工智能的兴起，人工智能逐渐提供客户服务业务，语料库自动更新问题，语义识别支持类似问题的分类，逐步支持语音服务，最终实现智能客户服务。

智能客户服务的运行原理。

首先，由于语料库的丰富性和语义识别的准确性，智能客户服务不能完全取代人工客户服务。

1.语义识别。

语音识别和语义识别是语音识别发展的两个分支。语音识别相当于人的耳朵，语义识别是大脑。语音识别有助于机器获取和输出信息，而语义识别则处理这些信息。完整的语义识别过程称为自然语言处理。

2.语料库。

语料库最初是外语翻译的概念，后来发展成技术语言，是指存储语言材料的仓库（数据库）。语料库存储在语言的实际使用中。

随着智能客户服务产品的发展，语料库已成为核心功能模块的标题，即将客户服务问题存储在语料库中，每个问题都将预设相应的答案。当用户问题与问题库问题一致时，返回相应的答案。

与传统的客户服务系统相比，智能客户服务最大的特点是语料库可以实现自我维护功能，即根据市场大数据和平台上用户的问题行为更新和更新旧问题，并具有语义分析能力。

智能客户服务系统通过设置丰富的语料库，根据客户提出的问题进行语义分析，准确匹配相应的语料库问题，并根据预设的答案反馈给客户。当客户的问题不能与语料匹配时，将切换为人工客户与客户对接的人工客户服务模式。人工客户服务也可以根据与客户的对话更新语料库中的问题。