在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，AI智能客服已成為企業(yè)提升服務(wù)效率和客戶滿意度的重要工具。本文通過對比傳統(tǒng)客服與智能客服，深入剖析了AI智能客服的解決方案，供大家參考。

一、傳統(tǒng)客服與智能客服

二、零售O2O智能客服分析與調(diào)研

2.1 場景分析

1. 售前階段涵蓋了解品牌與產(chǎn)品、產(chǎn)生需求、搜索信息等環(huán)節(jié)；
2. 售中囊括定位門店、進店、產(chǎn)品體驗、產(chǎn)品選購、銷售互動（此處特指線下門店銷售互動）、購買產(chǎn)品、支付產(chǎn)品、物流配送、交貨等流程；
3. 售后涉及產(chǎn)品使用、產(chǎn)品分享、產(chǎn)品售后、再次購買等過程。

• 營銷場景：基于用戶的歷史行為、偏好數(shù)據(jù)以及實時瀏覽信息，精準推送個性化的營銷信息，如新產(chǎn)品上市通知、限時優(yōu)惠活動、會員專屬福利等，激發(fā)用戶的購買沖動，助力企業(yè)拓展市場份額。
• 服務(wù)場景：當(dāng)用戶遇到產(chǎn)品使用問題、售后維修需求、訂單查詢疑惑等情況時，提供專業(yè)、精準的解決方案，全方位保障用戶的滿意度，維護企業(yè)的良好形象。

• 外呼場景：涵蓋客服主動發(fā)起的營銷活動、工單回訪等環(huán)節(jié)。借助云呼叫中心的外呼機器人，依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則篩選目標客戶，主動撥打電話進行營銷推廣或回訪。例如，針對新注冊用戶推送新手禮包引導(dǎo)消費，對近期購買產(chǎn)品的用戶詢問使用體驗并推薦配套產(chǎn)品。同時，結(jié)合短信和私域回訪，通過短信吸引用戶進入私域平臺（如企業(yè)微信、小程序等），在私域環(huán)境中與用戶深度互動，提升用戶參與度與轉(zhuǎn)化率。
• 客戶主動問詢場景：當(dāng)用戶通過 400 電話、在線客服等統(tǒng)一渠道主動發(fā)起咨詢、投訴、建議或表揚等行為時，智能客服借助智能語音 / 文字轉(zhuǎn)換技術(shù)，將用戶訴求精準傳遞至統(tǒng)一智能客服工作平臺。在此平臺上，智能客服迅速識別問題類型和意圖，將咨詢或投訴精準分配給相應(yīng)人員或流程，并生成工單，確保用戶問題得到及時、有效的處理。

• 有問題且已反饋：用戶明確意識到自身問題并主動反饋，如產(chǎn)品故障、訂單延遲等。主動反饋至客服。
• 有問題未反饋：用戶雖察覺到問題但尚未表達，智能客服系統(tǒng)可通過數(shù)據(jù)分析和用戶行為監(jiān)測，如發(fā)現(xiàn)用戶頻繁瀏覽某產(chǎn)品使用說明，推測其可能遇到困難，主動出擊，通過短信、彈窗等詢問是否需要幫助，提前化解問題，提升用戶體驗。
• 問題已形成工單：用戶問題經(jīng)初步處理轉(zhuǎn)化為工單，智能客服工作平臺需高效管理工單，確保及時流轉(zhuǎn)至相關(guān)部門，設(shè)置合理處理時限和提醒機制，實時更新狀態(tài)，方便用戶查詢，增強信任與滿意度。
• 問題未形成工單：對于簡單即時可解的問題，雖不需形成工單，但智能客服應(yīng)做好記錄統(tǒng)計，分析常見問題類型和趨勢，為優(yōu)化產(chǎn)品、服務(wù)及知識庫提供依據(jù)，提升整體服務(wù)質(zhì)量。
• 無問題單純訪問：用戶僅出于好奇或隨意瀏覽，智能客服可發(fā)揮引導(dǎo)作用，通過友好問候和個性化推薦，吸引用戶進一步了解產(chǎn)品和服務(wù)，將無問題訪問轉(zhuǎn)化為潛在業(yè)務(wù)機會。

• 咨詢：用戶咨詢產(chǎn)品、服務(wù)、政策相關(guān)問題時，智能客服依靠知識庫和語義理解能力解答。如產(chǎn)品咨詢解答功能參數(shù)等，服務(wù)咨詢告知售后流程等，政策咨詢解讀相關(guān)規(guī)范，助力用戶決策。
• 投訴：面對用戶投訴，智能客服耐心傾聽、安撫情緒。產(chǎn)品質(zhì)量投訴，問清故障后安排退換；服務(wù)態(tài)度投訴，了解情況后道歉并處理。同時記錄分析，避免問題再發(fā)生。
• 建議：用戶提出產(chǎn)品改進、服務(wù)優(yōu)化等建議，智能客服記錄并反饋給相關(guān)部門，助力企業(yè)依此優(yōu)化升級。
• 評價：用戶評價涵蓋產(chǎn)品使用和服務(wù)體驗，分正面、負面評價。正面評價表示感謝，負面評價深入了解、記錄反饋，推動改進。

2.2 業(yè)務(wù)流程

• 受理請求：多渠道第一時間接待用戶，響應(yīng)咨詢、投訴或反饋.
• 確認問題：有效溝通，耐心傾聽，引導(dǎo)用戶提供細節(jié)，明確問題.
• 分析需求：結(jié)合情緒、歷史記錄和業(yè)務(wù)背景，剖析真實需求.
• 分類需求：將需求歸類為咨詢、投訴、表揚或意見，快速匹配資源.
• 搜集信息：迅速搜集產(chǎn)品資料、政策規(guī)定、歷史案例等依據(jù).
• 制定方案：綜合考慮需求、信息和資源，制定可行解決方案.
• 解答疑問：用易懂語言清晰解釋方案，復(fù)雜問題分步驟或圖文講解.
• 記錄過程：詳細記錄問題、需求、方案和溝通關(guān)鍵信息，形成檔案.
• 跟蹤效果：問題解決后，關(guān)注用戶反饋，回訪確認服務(wù)效果，及時調(diào)整.
• 總結(jié)反饋：定期總結(jié)案例經(jīng)驗，提煉建議，反饋相關(guān)部門，助力改進.

2.3 需求分析

2.4 技術(shù)流程

1. 感知階段：智能客服通過文字輸入、語音識別、圖像識別等多種方式，精準捕捉用戶的咨詢內(nèi)容和行為信息，建立起對用戶需求的全面感知.
2. 認知階段：利用自然語言處理技術(shù)，對用戶輸入的信息進行意圖識別、場景分析和語境分析，深入理解用戶的真實意圖和需求背景，為后續(xù)的知識檢索和答案生成奠定基礎(chǔ)。
3. 知識檢索階段：在龐大的知識庫中，依據(jù)用戶的意圖和場景，快速檢索出相關(guān)的知識點和解決方案，知識庫涵蓋產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)流程、常見問題等多個維度，確保答案的準確性和專業(yè)性。
4. 答案生成階段：結(jié)合檢索到的知識和用戶的具體情況，運用自然語言生成技術(shù)，生成清晰、易懂、個性化的答案，同時進行語音轉(zhuǎn)寫，為用戶提供多模態(tài)的交互體驗。
5. 行動階段：基于生成的答案和決策，智能客服執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)自動化操作，如自動發(fā)送回復(fù)、觸發(fā)后續(xù)流程等，實現(xiàn)服務(wù)的閉環(huán)管理，提高服務(wù)效率和質(zhì)量。

1. 模型訓(xùn)練：rag、提示詞工程和微調(diào)是模型訓(xùn)練迭代的主流方式，根據(jù)訓(xùn)練時間、成本和場景選擇，通俗的來說，rag能快速在大量的行業(yè)知識和特定場景信息里去查找相關(guān)內(nèi)容，提示詞是讓智能客服更好的理解“需求”，把話說的更能讓“機器人”理解，微調(diào)以預(yù)訓(xùn)練大模型為基礎(chǔ)，用特定領(lǐng)域或場景數(shù)據(jù)再訓(xùn)練，讓模型更貼合特定場景。像電商平臺用自身數(shù)據(jù)微調(diào)，使模型回答更精準。雖需一定訓(xùn)練時間和計算資源，成本較高，但效果好 。
2. 任務(wù)自動化與閉環(huán)反饋：實現(xiàn)任務(wù)的自動化流轉(zhuǎn)和閉環(huán)管理，當(dāng)機器人無法回復(fù)、顧客要求轉(zhuǎn)人工或遇到特定問題時，及時將任務(wù)轉(zhuǎn)接給人工客服，并進行數(shù)據(jù)分析和復(fù)盤，不斷優(yōu)化運營流程和服務(wù)質(zhì)量。
3. 用戶滿意度調(diào)查與客服質(zhì)檢：定期開展用戶滿意度調(diào)查，收集用戶對智能客服服務(wù)的反饋和評價，同時對客服服務(wù)進行質(zhì)檢，評估服務(wù)質(zhì)量，及時發(fā)現(xiàn)并改進問題，提升整體服務(wù)水平。

2.5 產(chǎn)品定位

2.6 目標與衡量標準

• 增益類指標：人力運營成本、平臺賠付成本、消費者滿意度、用戶增長率、用戶流失率、用戶留存率、營銷推廣觸達率、獲客成本、客戶問題處理成本、客服培訓(xùn)成本、客戶終身價值提升率
• 約束類指標：消費者投訴率、消費者問題一次性解決率、消費者問題解決時長、客服響應(yīng)時長

• 運營類指標：坐席簽入/簽出統(tǒng)計、天/周/月接通數(shù)、接通趨勢、平均響應(yīng)時長、外呼接通數(shù)、外呼接通率、線索轉(zhuǎn)化率、關(guān)單率、問題解決率、坐席利用率、客戶重復(fù)咨詢率、跨部門業(yè)務(wù)對接響應(yīng)效率
• 衡量ai智能客服的運營類指標：點擊率、接通率、人工轉(zhuǎn)接率、識別準確率（訂單問題、問題識別、問題推薦）、問題解決率、自主問題解決率、關(guān)單率、并發(fā)處理能力、知識庫覆蓋率、智能客服閑置時長占比、智能客服話術(shù)匹配準確率

三、ai智能客服行業(yè)的主要廠商和產(chǎn)品

四、ai智能客服系統(tǒng)架構(gòu)

4.1 業(yè)務(wù)架構(gòu)

4.2 系統(tǒng)架構(gòu)

• 知識管理：對FAQ、Task、chat的知識進行增刪改。其支持詞的維護（如：專有名詞、同義詞、敏感詞燈）、QA的維護（業(yè)務(wù)問答知識）、標注維護（標注問法、標注轉(zhuǎn)譯）燈內(nèi)容 的維護。
• 知識教育：根據(jù)實際服務(wù)用戶的問答數(shù)據(jù)，對智能客服的知識進行優(yōu)化調(diào)整，以實現(xiàn)更好的問答效果
• 對話管理：可視化的流程畫布維護（單輪對話/多輪對話）、參數(shù)調(diào)用配置（如“動態(tài)的參數(shù)，，查詢余額，積分）、標簽的配置應(yīng)用、策略的配置（如“轉(zhuǎn)人工策略）
• 問答質(zhì)檢：通過人工標注，對機器人的實際問答效果進行質(zhì)量檢查，評估機器人的實際問答效果。如：我們向模型內(nèi)投入一定數(shù)量的優(yōu)質(zhì)錄音、文本，然后告知大語言模型都有哪些加分因子、讓他自動判別生產(chǎn)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢情況，然后不斷通過手工質(zhì)檢的對齊調(diào)優(yōu)，讓模型持續(xù)不斷學(xué)習(xí)和改進。（運用AI agent 內(nèi)容分析、質(zhì)量檢測、情緒識別、標簽體系）
• 智能工單：（運用ai agent 工單生成、智能派單、工單流轉(zhuǎn)）
• 數(shù)據(jù)分析：機器人問答數(shù)據(jù)分析，主要體現(xiàn)用戶提問、知識覆蓋等方面的指標..意圖命中清單報表、用戶交互日志報表、轉(zhuǎn)人工清單報表等
• 系統(tǒng)管理：系統(tǒng)管理模塊是智能語音導(dǎo)航機器人流程對話管理系統(tǒng)中不可或缺的一部分，它負責(zé)機器人公共策略、用戶及角色權(quán)限等內(nèi)容的配置管理。

五、基于AI大模型的智能客服搭建（以知識庫為例）

5.1 AI智能客服知識庫

• 知識庫素材整理：廣泛匯集客服人員長期積累的經(jīng)驗、歷史會話記錄以及行業(yè)知識，構(gòu)建原始素材庫。這些素材涵蓋了實際問題處理策略、用戶咨詢熱點以及行業(yè)規(guī)范等內(nèi)容。
• 數(shù)據(jù)清洗與聚類：對原始素材再次清洗，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后通過聚類分析，按問題特征將相似問題歸類，找出常見問題模式，如歸納出某類產(chǎn)品的高頻咨詢問題。
• 問題提煉：按照業(yè)務(wù)板塊（售前、售后等）和問題類型（功能咨詢、故障反饋等）對清洗后的問題進行分類標記，為構(gòu)建結(jié)構(gòu)清晰的知識庫做準備。
• 知識形態(tài)的判斷：準確區(qū)分簡單問題（可依據(jù)知識庫直接回復(fù)）和復(fù)雜問題（需人工憑借專業(yè)素養(yǎng)和溝通技巧處理），規(guī)劃智能客服與人工客服的協(xié)作流程。

• 訓(xùn)練意圖理解：用豐富多樣的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器人，使其能準確解析用戶不同表達方式背后的真實意圖，避免理解偏差，提升回復(fù)準確性。例如識別口語化和專業(yè)表述下的相同咨詢意圖。
• 增強情感識別：借助情感分析技術(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓機器人感知用戶情緒，根據(jù)情緒給出人性化回應(yīng)，如安撫焦急用戶，提升服務(wù)體驗。

• 根據(jù)業(yè)務(wù)特點、數(shù)據(jù)狀況和應(yīng)用場景，選擇合適技術(shù)提升智能客服回答質(zhì)量。
• 提示詞工程：精心設(shè)計提示詞，引導(dǎo)智能客服依據(jù)知識庫生成準確回復(fù)，提高回復(fù)針對性，如針對不同產(chǎn)品咨詢設(shè)特定提示詞模板。
• rag（檢索增強生成）：利用強大檢索功能在知識庫中查找相關(guān)知識，結(jié)合生成能力生成高質(zhì)量回復(fù)，快速實現(xiàn)知識更新擴展。
• 微調(diào)：基于預(yù)訓(xùn)練模型，根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和需求調(diào)整參數(shù)，使模型更適應(yīng)智能客服場景，如針對客服話術(shù)風(fēng)格和問題類型微調(diào)。

• 轉(zhuǎn)人工判定：制定合理規(guī)則，當(dāng)智能客服無法解決問題（如復(fù)雜業(yè)務(wù)政策解讀、用戶多次不滿）時，自動轉(zhuǎn)接人工客服，保障服務(wù)連續(xù)性。
• 詞庫配置：構(gòu)建包含專業(yè)詞匯、同義詞、口語化表述的詞庫，提升智能客服對自然語言的理解，避免因用詞差異導(dǎo)致理解錯誤。
• 知識庫測試調(diào)優(yōu)：全面測試知識庫，檢查信息準確性和有效性，根據(jù)測試結(jié)果優(yōu)化，如補充缺失知識、修正錯誤表述。

5.2 知識庫索引與召喚描述

• 實體抽?。哼\用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，從產(chǎn)品文檔、客服記錄、行業(yè)資料等素材中精準識別關(guān)鍵實體。例如，在電子產(chǎn)品領(lǐng)域，可能抽取“芯片型號”、“屏幕分辨率”等作為實體；在醫(yī)療咨詢中，則可能是“癥狀名稱”、“治療方法”等。
• 實體關(guān)系確定：分析并確定抽取出的實體間的內(nèi)在聯(lián)系，構(gòu)建知識圖譜。例如，手機型號與芯片、操作系統(tǒng)、售后政策的關(guān)系；或者在醫(yī)療領(lǐng)域，癥狀與可能的疾病、推薦藥物、相關(guān)科室的關(guān)聯(lián)。
• 實體摘要：為每個實體生成包含關(guān)鍵信息的簡潔摘要，便于檢索時快速預(yù)覽核心內(nèi)容。如旅游景點的摘要可能包括“特色景觀”、“開放時間”、“游客評價”等。
• 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫：將知識轉(zhuǎn)化為向量存儲，利用向量數(shù)據(jù)庫根據(jù)語義相似度匹配內(nèi)容；同時，使用圖數(shù)據(jù)庫存儲知識圖譜，加速復(fù)雜查詢的處理，如金融產(chǎn)品的風(fēng)險等級、收益、適用人群等查詢。

• 問題擴散：用戶提問后，系統(tǒng)依據(jù)語義和知識關(guān)聯(lián)擴展相關(guān)問題，如“手機拍照模糊”可能擴展到“鏡頭清潔”、“相機設(shè)置調(diào)整”等問題，確保全面性。
• 意圖識別：使用深度學(xué)習(xí)模型分析用戶的真實意圖，如“出國旅游”可能包含“目的地選擇”、“簽證辦理”、“行李準備”等需求，指導(dǎo)知識召回方向。

• 選擇目標知識庫：根據(jù)問題領(lǐng)域和行業(yè)分類，選擇最合適的知識庫子集，如醫(yī)療問題直接關(guān)聯(lián)到醫(yī)療知識庫，提高召回的相關(guān)性。
• 向量相似度計算：結(jié)合向量庫計算用戶問題與知識向量的相似度，進行排序，鎖定最貼近的內(nèi)容。
• 圖譜召回：利用圖數(shù)據(jù)庫中的知識圖譜，追溯相關(guān)問題的間接知識，如查詢“電腦維修網(wǎng)點”時，可能需要追溯到“硬件故障”、“服務(wù)地點”等信息。
• 召回排序：根據(jù)知識的相關(guān)性、熱度、匹配度等因素進行排序，優(yōu)先推送最相關(guān)的知識。

• 生成質(zhì)量評分器：建立評估機制，對召回的知識進行評分，確保答案的完整性、準確性和權(quán)威性，如醫(yī)學(xué)知識庫中，來自權(quán)威醫(yī)學(xué)期刊的內(nèi)容可能獲得更高評分。
• Token壓縮：精簡知識文本，去除冗余，加快信息傳輸，提升用戶獲取信息的效率。
• 生成回復(fù)：將篩選出的知識整理成自然語言回復(fù)，滿足用戶咨詢需求，如旅游規(guī)劃建議、健康咨詢等。
• 敏感詞處理：檢測并過濾回復(fù)中的敏感詞匯，確保內(nèi)容的合規(guī)性，如在金融咨詢中避免使用可能引起誤解的術(shù)語。