人工智能在智能客服领域的应用 唐琳
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人工智能在智能客服领域的应用唐琳
发表时间:2018-06-12T10:08:00.367Z 来源:《电力设备》2018年第5期作者:唐琳
[导读] 摘要:人工智能是现代化技术发展的重要产物,在很多领域中都得到广泛应用,人工智能技术的核心是减轻工作压力,用智能化代替劳动。本文主要对人工智能在智能客服领域中的应用进行探讨。
(国网山东省电力公司德州供电公司山东省德州市 253000)
摘要:人工智能是现代化技术发展的重要产物,在很多领域中都得到广泛应用,人工智能技术的核心是减轻工作压力,用智能化代替劳动。本文主要对人工智能在智能客服领域中的应用进行探讨。
关键词:人工智能;智能客服;客服领域;智能应用
引言
随着时代的进步与社会的发展,社会各行各业对于计算机技术的要求在不断提升,在过去,计算机技术主要应用于数值计算与数据统计方面,随着智能化理念的提出,计算机人工智能技术受到了更多的关注,特别是在服务类行业中,成熟的计算机人工智能技术极大程度减少了相关人员的工作量,为人们的生活带来了便利。但是任何事物有利就有弊,计算机人工智能技术在应用过程中出现许多问题需要相关技术人员重视,这也是本文研究的主要目的。
1人工智能的发展
“人工智能”一词最早的出现要感谢几位年轻有远见卓识的科学家,是他们在1956年的一个夏天,在一起讨论使用机器来模拟情报和其他问题时而提出的。人工智能技术现在已成为最热门的高度交叉性的前沿科学。人机对弈、自动工程、模式识别和知识工程是人工智能目前的主要成果。其中,人机对弈是机器人与人类选手的对抗,当前机器人的对弈水平随着计算机技术和人工智能的发展,现在已处于顶尖水平,人类选手的赢面也是越来越小。自动化工程和模式识别的成果主要是在原有理论基础上利用人工智能技术得到一个质的飞跃,如自动驾驶系统、热门的智慧城市等。知识工程包含的面相对更宽泛一些,它是以知识为处理对象,覆盖专家系统、计算机视觉与图像等前沿的处理技术,以把人工智能和软件技术完美相结合为目标,在软件层面解决问题。
2人工智能在应用分析
2.1人工智能代理管理
人工智能代理是一种实体软件,被称为人工智能Agent技术,主要是以各Agent的知识库作为依据,及时完成相关任务,分析、处理信息数据,是由各Agent之间的知识库、数据库、解释推理路、相关通讯部分组成。在用户自定义的基础上,人工智能代理管理能够将信息传输到制定位置上,对信息进行搜索,为用户提供更加人性化、智能化的服务。如:通过分析、处理信息的方式,人工智能代理管理技术向用户传递有效的信息,用户可以通过计算查找到所需的信息,能够为用户节省大量的查找时间。
2.2远程规划与控制
在计算机网络时代日益发达的今天,计算机人工智能技术被不断应用于远程控制与规划工程当中,相比传统的人为操控,计算机人工智能技术能够更加准确地完成数据分析,并得出优良的规划方针。以航空航天事业为例,在美国,已成功通过计算机人工智能技术实现了卫星的远程操控,在具体操作过程中,计算机人工智能系统通过事先的数据分析,规划航空航天路线,同时,实时监督航天器的运行情况,从而发出指令完成调整与控制工作,确保航天器可以在外太空安全运行。
2.3智能语音导航
智能语音导航是结合人工智能领域的自动语音识别技术、自然语言处理技术以及语音合成技术形成的综合应用,通过对接传统客户IVR系统,形成了扁平化的业务语音导航菜单服务模式。智能IVR允许电话呼入的用户以开放的方式表述业务需求,也就是说,用户可以直接说出自己想要的服务诉求。系统识别并理解用户自然语言中包含的业务需求,从而将语音菜单导航到客户所需功能节点,实现“菜单扁平化”。并且,可以通过与业务知识的结合,实现服务问题的直接智能问答,全面提升用户满意度,减轻人工服务压力,降低运营成本。在具体的实现上,智能IVR通过定制化的语音识别引擎,来实现客户语音的识别。引擎通过大量语音语料训练,构建多维度深层次的语义网络,提升客户来电诉求识别率。并且语音合成技术支持音调、音色的自主选择,企业可以根据服务需求实现个性化的定制。目前智能语音导航已经被应用到国内一些大型银行的呼叫中心,作为传统的电话语音导航系统的升级或补充。
2.4精准的处理模糊信息
信息是当今社会各种行为的发起者,谁能掌握更多更高级的信息处理方法谁就握有主动权。而对未知的模糊信息,我们却很难建立准确的模型去描述未知的模糊信息。人工智能技术中的模糊逻辑方法很好的解决了这一问题,它在使用数据模型时不需要精确的描述就可以对信息做处理。随着计算机网络的不断发展,所产生的模糊信息也是越来越多,这对人工智能的处理负荷带来了很大考验。人工智能中协同分布式思维在处理这种情况上很有优势,它是模拟人类行政区域管理模式,对计算机网络做分级管理,每一级只需要做好自己的事,完成好信息的上下级传递和级间合作,这样的处理方法大大提高了计算机网络的管理效率。让我们不再盲目的追求大容量、高计算速度的计算机,协作让很多不可能成为现实。
2.5语音识别应用
语音识别就是将语音转化成文本的技术,包括对语义的分析和识别。2013年,Hinton与微软合作开发的同声传译,其错误率已经低至17.7%。截止到2016年,运用神经网络算法制成的同声速记已经能够达到95%的准确率,打败了人类速记员。在语义分词分析方面,神经网络算法也有很好的表现。例如,谷歌的翻译系统目前已经可以完胜人类翻译。此外,语音识别还被广泛应用于对话机器人,如Siri等。机器能够通过对自然语言的学习,识别出语音的含义,并作出合理的回答,从而实现人机对话。将语音识别与家居相结合,则可以实现语音控制,免除了对遥控器的依赖.
2.6智能语音外呼
伴随着运营成本的不断提高,电话客服中心也在顺应着从“成本中心向利润中心转移”的大趋势。在这个趋势下最主要的变化体现在客服在原先的服务职能上,增加了营销职能,智能语音外呼机器人系统提高了智能服务水平,系统针对电话销售、电话营销为主要目的业务流程而量身定制。通过预先设定的语音外呼流程,系统可以实现用户进行身份确认、营销引导、营销信息确认等营销流程。智能营销外呼机器人系统自然流畅的声音、规范统一的标准、热情礼貌的沟通,让对话如同真实的坐席人员一样,能轻松完成原由人工承担的大部分的