搭建AI智能客服的思考

• AI智能客服天然的优势：重复，无情绪，高并发

• 人工客服的问题：成本、效率、多渠道、标准化

一、AI智能客服整体架构设计

二、智能化策略与决策设计

2.1 智能化服务可能在哪些场景出现？

• 有问题且已经发生

• 有问题未反馈

• 无问题单纯访问

2.2 在不同场景设立唤醒助手服务，对标各类问题场景

2.3 梳理智能化语料为交互提供弹药

• 如何搭建好用、全面、即时程度化高的智能化语料？——对问题理解到位，回答准确

• 应对这个目标，将搭建链路拆解为以下几个大的视角：

• 订单识别

• 问题识别

• 问题推荐

• 在不同场景问答预测列表不同

• 来自不同渠道唤醒问答的预测问题列表

• 关键词唤醒的搜索结果排序优先级逻辑

• 【线路异常】对故障识别并保存沟通快照，减少重复沟通

• 【问题不清晰异常】语音、私信、web页的话术询问逻辑

• 【情绪问题】接入情绪识别模型能力，提升沟通体验

• 【关联问题】通过相关性训练，为沟通互动提供关键问题推荐点选率

2.4 智能解决的核心规则

三、评估AI智能语音的关键数据

• 接通率

• 识别准确率

• 点击率

• 问题解决率

• 并发量

• 话术设计

• 开发周期

• 定制化场景

• 安全性