如何搭建智能客服机器人

机器人现在已经在各行业都得到了广泛的应用，特别是在智能工厂、客服服务之类的工作中更是重要。这篇文章，作者分享了如何搭建一个只能客服机器人的方法和思路，希望能帮到大家。

一、智能客服机器人的重要性智能客服机器人在现代企业和客户服务中的重要性日益凸显，其应用领域也越来越广泛。

从提高客户满意度来说：智能客服机器人能够24/7全天候提供服务，快速响应客户需求，提高客户满意度。从降低运营成本来说：减少对人工客服的依赖，降低人力成本。而且可以处理大量重复性和简单的问题，让人工客服可以专注于更复杂和高价值的任务。从提升服务效率来说：智能客服机器人可以同时处理多个客户请求，提高服务效率。以及减少客户等待时间，快速解决问题。从数据收集与分析来说：智能客服机器人可以自动收集和记录客户交互数据，帮助企业进行客户行为分析和市场调研。提供实时反馈和报告，帮助企业优化服务流程和产品。

当然，一个智能客服机器人的优点不止于此，还有提供标准化的回答，确保信息的一致性和准确性，减少人为错误等等。那么优点这么多的智能客服机器人应如何去搭建呢？

二、如何搭建一个智能客服机器人1、确定知识库的问题范围确定智能客服机器人的知识库范围是开发和部署一个高效、智能客服机器人的关键步骤之一。那么要去确定知识库范围要注意明确问题素材的整理、问题的提炼以及知识形态的判断。

下面我们来详细介绍：

1）知识库素材的整理

我们要搭建一个智能客服机器人，最重要的部分就是关于素材的整理，那么这些素材预料是从哪里来呢？

在弄清楚这个问题之前，我们要先明确，我们这个知识库是干什么用的？

放什么样的知识取决于我们的业务场景以及我们的需求。比如电商行业，我们想要知道的问题大多是：“什么时候发货、怎么退货、怎么换货”等等这样的问题。那当我们明确了需求以后，在去整理问题素材就比较容易了：常见的素材整理有三种方式：

客服人员的经验总结历史会话的积累行业的知识云

客服人员是和客户最直接沟通的人，所以他们能够了解客户的需求，而且我们也可以从历史会话中去提炼出一些高频问题放到知识库中，再加上行业的知识云，这样整理知识库的素材，也就完成的大半。

拿到这些原始素材之后，我们不能直接拿来使用，而是需要去做数据清洗和问法聚类，在确定好这些以后，训练师们就要根据这些问题去写答案，按照：问候语 问题名称 问题答案，这样的方式去写。

2）问题提炼

我们做知识库的搭建需要很多问题语料数据，比如一个标准问，他需要很多相似问法来支撑，才能让机器人能够理解这个问法。所以这些相似问问题的原始语料都是很好的语料数据。

3）知识形态的判断

我们要去判断客户进入之后的意图是什么，比如是一问一答的对话，还是复杂的问题需要转人工，这些意识形态的不同，处理的方式也不一样。

2、提升机器人理解能力客户进入客服系统之后，都会跟知识库里所有的问题进行相似度计算，如果我们要机器人回答，就需要很高的置信度。那如何提高置信度呢，就需要我们尽量多写相似问题，把那些常见的问法尽量都写上去，当有访客来询问的时候机器人就能够直接回答他。

那相似问题如何而来呢，就需要我们人为去编写了，当我们在编写相似问的时候，要意图明确、语言尽量清晰简洁、要思考这个问法是否有必要而且要有一定的丰富度。

3、知识库构建&测试调优在知识库构建的初期我们需要做一些基础功能配置，如何搭建智能客服机器人比如说欢迎语、导航菜单，以及它的转人工按钮，或者访客询问多次以后，我们就可以让机器人转到人工客服那边去接待，或者访客连续问了两个问题或者三个问题，机器人都没有能够理解，这种情况下，我们可以判断出用户的问题可能是在库里没有对应的知识点，需要人工客服去接待。我们就可以无感知地将用户转到人工客服那边了。

我们还需要做一些“词库配置”来提升机器人的理解能力：比如在某些业务场景下，苹果是指iPhone手机，两种说法是一个意思。如果我们把它去作为一个相似词做一下关联，写相似问法的时候就可以少写很多。当访客去咨询的时候，不管他说的是iPhone还是苹果，机器人都能直接get到他说的意思。

最后就是关于知识库的测试部分：当我们问机器人问题，匹配率不高的情况下，我们就看具体是哪个问题没有匹配或者哪个问题的答案不合适等等，然后去做对应的调优，这就是对应的处理方式。

4、机器人灰度发布以及正式上线关于机器人的灰度发布：这个是指我们可以采用不同的方式，比如根据区域或者访客的属性，选择少量的用户让机器人去上线，看一下它的线上效果。如果机器人表现没有特别大的问题，我们就可以直接全量上线了。

最后，智能客服机器人的应用不仅提高了客户服务的效率和质量，还为企业带来了显著的经济效益。随着技术的不断进步，智能客服机器人的应用领域和功能将会更加广泛和多样化。

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