智能客服系统

中文名智能客服系统

用途提高话务人员的工作效率

解释一个涉及多种先进技术的综合体

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主要功能

知识管理

知识管理系统是基于我们十余年面向客户服务的大型知识库建立方法的经验而形成的精细化结构知识管理工具。系统内设立一套通用化的知识管理建模方案，该方案可以迅速地帮助大型企业对庞杂的知识内容进行面向客户化的知识管理。而该套方案是一般知识管理系统工具（如MS Sharepoint和IBM Lotus）中所没有的。

该系统是一种点式或条式的知识管理系统，因此是一种细粒度的管理工具。这中细粒度的知识管理工具，使得大型企业更有效，更能从知识的运行中实时地掌握企业的运行状态，从而更有效地进行科学决策。例如，在客户的统计信息、热点业务统计分析、VIP统计信息等可以在极短的时间内获得。这是一般知识管理工具所不支持的。

下表具体给出了该系统与其它主要知识管理工具的重要区别。

区别	知识管理系统	其它工具（如Lotus、Sharepoint、）
管理的规范化	具有通用化的知识管理建模方案，可以迅速地帮助大型企业对庞杂的知识内容进行面向客户化的知识管理。	没有内置的知识管理方案，需要企业从头设计。
面向的对象	知识面向客户的知识管理，使得客户可以直接有效访问到客户化知识库。同时也面向企业内部进行知识管理。	主要是面向企业内部进行知识管理，缺乏客户化管理的有效支撑。
管理的粒度	支持“点式”或“条式”的知识管理，是一种细粒度的管理；使得大型企业更有效，更能从知识的运行中实时地掌握企业的运行状态，从而更有效地进行科学决策。	没有现成的方法支持细粒度知识管理，仅对“文档”式或“表单”式数据管理有效。
管理的多层次	支持多层次管理，从“地域—时间—客户群—渠道—业务—主体—摘要—文法—词类”等多个层次管理企业知识。	不支持多层次知识管理。
管理的多层次	由于是细粒度知识管理，系统所产生的使用信息可以直接用于统计决策分析、深度挖掘，降低企业的管理成本。例如，客户的统计信息、热点业务统计分析、VIP统计信息等可以在极短的时间内获得。这是一般知识管理工具所不支持的。	对企业的运行支持度很低。

语言应答

首先对客户文字咨询进行预处理系统（包括咨询无关词语识别、敏感词识别等），然后在三个不同的层次上对客户咨询进行解析——语义文法层理解、词模层理解、关键词层理解。

下表具体给出了该系统与其它传统系统的重要区别。

区别	智能应答系统	传统应答系统
多层次语言分析	从语义文法层、词模层、关键词层三个层面自动理解客户咨询。	通常仅单层分析
模糊推理	针对客户的模糊问题，采用模糊分析技术，识别客户的意图，从而准确地搜索客户所需的知识内容	遇到模糊咨询，性能骤然降低
缩略语识别	根据缩略语识别算法，自动识别缩略语所对应的正式称呼，然后从知识库中搜索到正确的知识内容。	没有现成的方法支持细粒度知识管理，仅对“文档”式或“表单”式数据管理有效。
错别字识别	对客户咨询中的错误字进行自动纠正	不支持
智能分词	在错别字、缩略语、模糊推理等引导下，进行智能分词；但分词遇到失败时，在进行上述迭代处理，直至分词成功	传统分词技术，难以处理海量客户发出的海量咨询
业务扩展性	随着业务知识的不断增长，系统的性能不会降低，因此具有良好的可扩展性	可扩展性差
易于管理	采用企业知识管理系统，对文法、词典进行维护管理	不支持
多渠道接入	能同时接入短信、飞信、BBS、Web、WAP渠道	不支持
配套的运营系统	配以话务员补发系统、话务质检系统、话务员小休管理模块、短信网关接口、恶意攻击检测系统等。	不支持

多角度可配置的统计分析

我们设计的统计分析系统是一种统一的系统，可以监控不同的地区、渠道、品牌、业务、时间、话务员、客户类型等9个基本维度，同时也可以将上述基本维度进行复合，形成复合型监控维度，极大地扩展了现有监控技术。

人工辅助

在系统不能自动回复用户的问题时，将转人工处理。为此，我们研制并提供话务员操作系统，供话务员操作使用。该系统具有精确的语义检索能力，并且话务员可以在线编辑知识库，供其他话务员使用，或者经过审核后，供智能客服系统自动使用。

主要目标

区别	知识管理系统	其它工具（如Lotus、Sharepoint、）
管理的规范化	具有通用化的知识管理建模方案，可以迅速地帮助大型企业对庞杂的知识内容进行面向客户化的知识管理。	没有内置的知识管理方案，需要企业从头设计。
面向的对象	知识面向客户的知识管理，使得客户可以直接有效访问到客户化知识库。同时也面向企业内部进行知识管理。	主要是面向企业内部进行知识管理，缺乏客户化管理的有效支撑。
管理的粒度	支持“点式”或“条式”的知识管理，是一种细粒度的管理；使得大型企业更有效，更能从知识的运行中实时地掌握企业的运行状态，从而更有效地进行科学决策。	没有现成的方法支持细粒度知识管理，仅对“文档”式或“表单”式数据管理有效。
管理的多层次	支持多层次管理，从“地域—时间—客户群—渠道—业务—主体—摘要—文法—词类”等多个层次管理企业知识。	不支持多层次知识管理。
管理的多层次	由于是细粒度知识管理，系统所产生的使用信息可以直接用于统计决策分析、深度挖掘，降低企业的管理成本。例如，客户的统计信息、热点业务统计分析、VIP统计信息等可以在极短的时间内获得。这是一般知识管理工具所不支持的。	对企业的运行支持度很低。

用途

区别	智能应答系统	传统应答系统
多层次语言分析	从语义文法层、词模层、关键词层三个层面自动理解客户咨询。	通常仅单层分析
模糊推理	针对客户的模糊问题，采用模糊分析技术，识别客户的意图，从而准确地搜索客户所需的知识内容	遇到模糊咨询，性能骤然降低
缩略语识别	根据缩略语识别算法，自动识别缩略语所对应的正式称呼，然后从知识库中搜索到正确的知识内容。	没有现成的方法支持细粒度知识管理，仅对“文档”式或“表单”式数据管理有效。
错别字识别	对客户咨询中的错误字进行自动纠正	不支持
智能分词	在错别字、缩略语、模糊推理等引导下，进行智能分词；但分词遇到失败时，在进行上述迭代处理，直至分词成功	传统分词技术，难以处理海量客户发出的海量咨询
业务扩展性	随着业务知识的不断增长，系统的性能不会降低，因此具有良好的可扩展性	可扩展性差
易于管理	采用企业知识管理系统，对文法、词典进行维护管理	不支持
多渠道接入	能同时接入短信、飞信、BBS、Web、WAP渠道	不支持
配套的运营系统	配以话务员补发系统、话务质检系统、话务员小休管理模块、短信网关接口、恶意攻击检测系统等。	不支持