智能客服机器人的发展史

客服作为客户与企业之间的纽带，承担着直接为客户服务的工作。解答业务问题、处理服务纠纷，加深客户对企业的了解、增进客户与企业之间的感情。曾经苹果的苹果的Siri、微软的小冰、百度的度秘都风靡一时。

随着新媒体的高速发展，消费者和企业有了更多的接触渠道和机会，客服咨询量暴增。虽然不少企业都尝试通过增大人力资源投入来保证消费者的咨询沟通能够得到满足，然而效果却不尽如人意。如何用有限的客服资源满足不断增长的海量用户服务请求，智能客服机器人成为大多数企业的解决方式。

其中伴随着“智能聊天机器人”的概念在国外火热研究的上线，对智能机器人是不是会有很多问题，以下是智能客服机器人自创立而来的发展历史，看完后你就知道智能客服机器人是怎么回事了。

智能客服机器人发展第一阶段：精准匹配，满足单一关键词触发问答

第一阶段的还称不上智能客服，准确来说，可以定义为机械客服机器人，类似于微信公众号后台的关键词回复，给定精准的词汇才能弹出应答。如果稍有偏差，客户就无法获得相应的答案

智能客服机器人发展第二阶段：模糊匹配，满足相近的词义的关键词触发问答

是单一关键词触发问答升级版，它基于语句字面相似度，对预先定义的问答知识库进行模糊匹配，实现不同用户相似问法的回答。需要人工在前期输入庞大的问答知识库。根据语句字面相似度，智能客服将预先设定的答案进行模糊匹配。由于语言文化的博大精深，字面相似也有可能代表不同的语义，而机器人对这样的问法很难识别，服务体验也难以提升。

智能客服机器人发展第三阶段：自然语言分析及语义分析，实现复杂用户咨询的更精准的回答

自然语言分析指把一个句子拆分，把里面每一个词加以分析，给每个词加一个权重，根据权重的综合算法来匹配知识库中的答案。这一阶段的客服机器人已经较为先进，人工智能AI客服逐渐靠近人类思维，开始拟人化。但其准确性依赖底层复杂算法和知识库维护。

智能客服机器人发展第四阶段：深度学习，机器人更了解人的意图

目前最先进的机器学习算法架构，包括循环神经网络、卷积神经网络、LSTM(长短记忆网络)等。深度学习算法可以对上下文进行建模，提升上下文语义识别能力，从大量未标注的数据中进行学习从而理解上下文内容，再根据实时提取到的客户情绪加以分析，从而给出准确解答。

人工智能的高速发展带动了不少企业的进步，无论是工作形式还是工作效率，都是一场革命。朗深技术推出的“AI智能呼叫中心升级套件”，能在现有呼叫中心不做代码级修改的情况下，轻松实现基于AI人工智能的 智能呼叫中心功能，包括电话机器人，智能客服系统等，已经完成国产操作系统适配，并成功应用于政府、公安、消防、机场、供热等高端智能呼叫中心，是对现有呼叫中心AI升级的最佳选择。