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客服型呼叫中心的发展

文章来源:睿婕自销猫 / 作者:自销猫 / 发布时间:2020-03-18 19:26:56 / 浏览次数:

客服呼叫中心最早在国内应用于保险行业,近年来逐步应用于各个行业,今天小编就来讲下客服呼叫中心的发展。
一、客服系统的发展历程

中国客服软件市场大致经历了三个发展阶段:传统呼叫中心软件、PC网页在线客服+传统客服软件、云客服+客服机器人的智能客服阶段。

  • 2000年以前,互联网尚未普及,客服主要以电话沟通为主。
  • 2000-2010年间,得益于计算机技术、计算机电话集成技术(CTI)、网络技术、多媒体机技术以及CRM、BI、ERP、OA等企业信息化应用的集成,客服系统跳出单一的电话沟通出现了网页在线客服等多种客服渠道。
  • 而过去近十年,移动互联网、云计算、大数据和AI技术的发展又将传统呼叫中心和客服软件带入了SaaS和智能化时代。一方面全新的SaaS模式使得企业搭建客服中心的成本大大降低,SaaS模式逐渐普及,早期提供呼叫中心硬件设备的厂商已经延伸到中下游,为外企、国企等大型客户提供本地客服中心解决方案。

从当前客服产业链构成情况来看,上游基础设施环节已经发展成熟,少数巨头垄断市场。未来,他们会继续向下游延伸,构建企业服务生态。

中游客服产品提供商中,云客服厂商经过几年竞争,头部几家已脱颖而出,但仍未长出巨头,竞争依然激烈。产品功能更加丰富,应用场景也从客服延伸到了销售、营销等多个环节,另一方面,客服机器人通过辅助人工,以及回答简单重复性问题,大大提高了人工客服的工作效率。同时,AI也在从各个环节上变革着企业客服的交互方式,加速线上线下客服的智能化升级。

二、智能客服系统搭建

智能客服系统主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术,使用海量数据建立对话模型,结合多轮对话与实时反馈自主学习,精准识别用户意图,支持文字、语音、图片等富媒体交互,可实现语义解析和多形式的对话。
任务对话服务:
定制化服务,通过与用户的多轮交互,实现快递查询、订餐、医生预诊等服务类功能。
业务咨询服务:
通过QA知识库,快速回复用户问题咨询服务。解决常见问题的解答。

2. 智能客服系统的技术构架

(1)基于知识库回答的智能客服系统

基于知识库回答的智能客服系统,
使用的检索或者分类模型来实现的。

检索式回答的流程是:

  • 首先对用户的输入问题做处理,如分词、抽取关键词、同义词扩展、计算句子向量等;
  • 然后基于处理结果在知识库中做检索匹配,例如利用BM25、TF-IDF或者向量相似度等匹配出一个问题集合,这类似推荐系统中的召回过程;
  • 由于我们是一个问答系统,最终是直接返回给用户一个答案,因此需要从问题集合中挑出最相似的那个问题,这里会对问题集合做重排序,例如利用规则、机器学习或者深度学习模型做排序,每个问题会被打上一个分值,最终挑选出top1,将这个问题对应的答案返回给用户,这就完成了一次对话流程。

在实际应用中,我们还会设置阈值来保证回答的准确性,若最终每个问题的得分低于阈值,会将头部的几个问题以列表的形式返回给用户,最终用户可以选择他想问的问题,进而得到具体的答案。

 

 

 

(2)基于槽位填充的多轮对话系统

搭建基于槽位的对话系统是一个相对专业而复杂的过程,通常分三个主要的阶段。首先是需求分析。

 

了解该系统我们先熟悉一下几个名词的释义:

1)意图

意图是指用户在语音交互中发出的主要请求或动作。

意图示例:

  • 肯定意图:是;对的;正确;Ok;
  • 否定意图:不是;不对;错了;NO;
  • 取消意图:退出;停止;关闭;结束;

2)技能

技能是满足用户特定需求的一个应用。例如用户说“查询我的洗发水快递到哪里了”时,会进入快递查询的技能。

3)问答型技能

通过Q(用户问法)和A(机器人回答)的配置,可以实现简单的用户与机器人的对话。

任务型技能:在问答型技能的基础上,增加槽位、API(接口)调用等高级功能,可以通过配置,来实现用户查询信息、问题搜索或者其他功能。

4)词典

某个关键词可能变化的内容,例如时间词典,位置词典。

语义槽:语义槽是用户说法中包含的关键词,它可以帮助系统准确识别意图,例如星座语义槽包含12星座的名称。语义槽和词典一般会同时使用,语义槽通常用来指代词典。一个语义槽可以同时绑定多个词典,一个词典也可以与不同的语义槽相关联。

5)追问

当用户问法中没有提供该语义槽值时,机器人要对其自动发起追问。

例如用户问:天气怎么样?我们无法获取到查询天气的地点的语义槽值,就需要机器人追问,您想获取哪里的天气信息?,追问话术一般设置多条,随机追问。

在国内开放的bot系统中,百度UNIT和微信的对话开放平台就是应用的该技术框架。

一个自然语言对话系统,理解的核心任务是对意图的解析和对词槽的识别。

例如:订明天早上8点北京到石家庄的火车,在这个例子中,对于用户表达的一句话,它的意图是要订火车票,其中涉及的词槽包括出发地、目的地、时间。当这个时间有多趟车次的时候,就需要进行追问用户,是要订哪一个。

 

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3. 如何评判一个智能客服系统的好坏

(1)基于人工标注的评价

基于问答知识库来回答的系统,回答能力受限于知识库的丰富程度,也就是说知识库对用户问题的覆盖率,覆盖率越高,准确性越高。

因此并非能回答用户的所有问题,系统最佳的状态是将能回答的全部回答准确,不能回答的全部拒识,即拒绝回答。

因此这里的评价指标包括有问题解决率、拒识率、召回率和准确率等,我们的目标是让系统的有结果率无限接近数据的真实有结果率,召回率和准确率尽量高。

  • 召回率 = 机器人能回答的问题数 / 问题总数
  • 准确率 = 机器人正确回答的问题数 / 问题总数
  • 问题解决率 = 机器人成功解决的问题数 / 问题总数
  • 拒识率=机器人未回答问题数/用户问题数

通过从每日的全量数据集中抽样出一个小数据集,保证小数据集的数据分布尽量符合全量数据集,然后由标注团队对数据集做标注,标注出每个问题的实际答案,一般标注完成后还有质检的环节,以保证标注结果尽量准确,这样便生成了每日数据的标准评测集。

基于该标准评测集我们会去评价系统的好坏,并且每次做新模型迭代时都会使用标准评测集去评价新模型,只有新模型达到某个指标才可以上线。

客服呼叫中新的发展越来越好,越来越完善,应用也越来越广泛。

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