环信:智能客服机器人是下一代客服的核心驱动力

标签:环信

访客:3052  发表于:2017-05-16 23:30:18

随着全媒体客服的普及和广泛应用导致企业和消费者多点接触,同时用户体验得到了企业的重视,导致客服咨询量暴增,企业有限的客服人力资源与日益增加的客服请求之间的矛盾日益尖锐,如何用有限的客服资源服务不断增长的海量客服请求需要一个颠覆型的技术来解决。相比人工客服,智能客服机器人将提供极大的效率优势。Gartner报告指出智能客服机器人(VCA-virtual customer assistance)的使用正处于临界点。大幅改进的自然语言处理技术,以聊天为中心的移动渠道与客户互动的应用,以及客户对机器人技术的接受程度,这些因素使得人们对VCA的兴趣越來越大。从被动的被人类编程出来的可以在结构化和非结构化内容库中找到问题答案的虚拟助手,到主动的有时候是机器学习得到的VCA的转变,其考察个人的特征并代表他们行动。虚拟助手正在经历从被动的被人类编程出来在结构化和非结构化内容库中找到问题答案到主动的通过机器学习能够理解用户个性化的需求并且随之采取灵活应对行为的转变。

环信:智能客服机器人是下一代客服的核心驱动力

环信作为智能客服企业的先行者,基于自然语言处理和机器学习技术推出了环信智能客服机器人,辅助或代替人工客服精准回答常见或高频问题,降低企业客服人力成本。目前,环信在客服领域已经服务了58541家标杆客户,积累了人工智能在客户服务行业落地的大量最佳实践。

环信CEO刘俊彦<客户世界.洞察者>视频:https://v.qq.com/x/page/p03970sbsza.html

3.1,智能客服机器人在客服场景下的最佳实践:

3.1.1,无需人工标记和人工维护的机器人单轮会话,极大降低客服机器人的维护成本。

一些问题是不依赖于对话历史,仅根据当前句子就能给出答案,难点在于机器能否理解同一语义的不同表达方法。环信智能机器人采用自然语言处理技术和深度学习技术建立对话模型,使用海量数据对模型进行训练,并借助客服系统中访客和客服的实时反馈来增强学习,精准识别用户意图,帮助人工客服回答各种问题。相比基于关键词匹配和人工定义规则大量标注数据的传统问答技术,环信智能机器人无需人工标记和人工维护相似问法,就可以在会话过程中识别同一问题的多种不同问法。

环信:智能客服机器人是下一代客服的核心驱动力

图1示例:环信机器人无需人工维护相似问法,就可以在会话过程中识别同一问题的多种不同问法。

3.1.2机器人多轮会话,支持更多复杂业务,进一步拓展机器人使用场景。

而另一些问题则由于缺少足够信息或者过于模糊,需要通过多轮对话的方式来明确用户的需求。比如用户想查物流,但是缺少订单号等信息,机器人需要引导用户提供这些数据。这和单轮的问答相比,多轮对话的技术难点更多,比如指代的理解,句子的省略,用户状态的维护等等。

环信智能机器人支持上下文语义和多轮会话,并预装多行业的领域知识,如电商行业的物流状态查询模型,产品保修会话模型等。这种基于行业领域和业务模型的多轮会话能力,相比单轮会话,进一步扩展了客服机器人对复杂客服业务场景的自动支撑能力。

环信:智能客服机器人是下一代客服的核心驱动力

图2示例:环信机器人通过多轮会话支持查询物流状态,并和企业业务系统做集成,真正意义上节省人工。

3.1.3无缝人机协作体验,复杂场景下最佳用户体验的客服模式。

在一些比较复杂和特殊的服务场景,比如高客单价的金融行业售前咨询,机器人客服不能完全理解客户的个性化咨询要求的时候,我们可以无缝进入人机混合模式。在人机混合模式下,环信智能客服机器人向人工客服推荐备选答案,人工客服起到了保证答案质量充当专家客服的角色,这样既保证了客服的响应速度又提高了问题的回答准确性,同时降低了人工客服的工作量。

3.1.4,智能质检,准确率达到替代人工质检水平。

环信机器人还提供自动智能质检功能,可以对全部客服会话进行实时或离线质检。 智能质检是基于环信在线客服各个领域的海量用户对话,提取出数百个客服对话特征,并用这些特征训练得到的一个通用质检模型。智能质检的准确率达到替代人工质检水平。

3.1.5. 支持智能自主学习,更高效的知识库

环信智能机器人可以快速高效搭建知识库。既支持批量导入FAQ或用户手动维护问答知识,也支持智能自主学习。智能自主学习是指客服机器人自主学习人工客服的会话,自动生成新知识规则。相比手动维护问答知识,智能自主学习能力显著降低了客服机器人的维护成本,提高了知识库的准确性和时效性。环信智能机器人可预装多个领域的行业知识库。

附录:Gartner研究—— 虚拟客户助手(智能客服机器人) 分析师:布莱恩玛纳萨马

定义:虚拟客户助理(VCA),代表公司进行模拟对话以传递信息和/或代表客户采取行动并执行交易。 VCA由四部分组成:

■接收请求和传递回应的用户界面■用于文本和语音的自然语言处理引擎■可以检索知识和内容数据存储库的搜索和知识引擎■用于分析意图的上下文引擎一些VCA还具有机器学习功能。

定位和市场接受速度:IBM Watson,Microsoft Cortana,Next-IT,Creative Virtual和其他VCA供应商的工作正在提高人们对作为实用工具的虚拟助理(VA)技术的认知。 VCA的使用正处于临界点。大幅改进的自然语言处理技术,以聊天为中心的移动渠道与客户互动的应用,以及客户对机器人技术的接受程度,这些因素使得人们对VCA的兴趣越來越大。从被动的被人类编程出来的可以在结构化和非结构化内容库中找到问题答案的虚拟助手,到主动的有时候是机器学习得到的VCA的转变,其考察个人的特征并代表他们行动。虚拟助手正在经历从被动的被人类编程出来在结构化和非结构化内容库中找到问题答案到主动的通过机器学习能够理解用户个性化的需求并且随之采取灵活应对行为的转变。VCA技术有望在两至五年内成为主流。随着移动优先的用户体验转向,许多VCA都亟待更新,以支持多渠道客户与统一知识库的互动,特别是支持客户手机。

用户建议:确定客户服务平台的当前状态和所需状态。今天您将使用什么样的客服方式和客服工具?您是否使用自然语言处理技术来确定客户到底咨询了什么?是将这个呼叫咨询分派给正确的客服接线员还是让客服机器人提供自动回复?VCA将成为支持多个客服渠道的起点。 VCA未来将可能改变你的日常生活;它可以是一个帮助你在移动设备上购买新健身设备的向导,也可以是一个帮助你开设银行帐户的虚拟客服人员。

市场正在发生一种变化,对虚拟客服助手的逐渐重视以及使用频次的减少,这个现象已不如以前那么明显。在数字渠道中提供拟人化体验的驱动力正在发生改变。随着客户逐渐适应和接受与计算机的互动,其对具有拟人化情感的3D图像的需求正在减少。公司部署虚拟客服助手时他们发现有对于提升品牌的附加价值,而非仅仅模拟一种店内体验。VCA不仅是面向客户的,而是越来越多地部署为面向员工——帮助客户服务中心减少人工坐席操作时间以及保障客户咨询回复的一致性。

将一组简单的串行项目与一个复杂的大型项目进行比较,以满足所有确定的需求。找到构成完整呼叫的最高频简单对话,以简单的方式实现自动化和提升客户满意度。然后,识别下一组完整的呼叫:在一段时间,技术与人工可进行合作处理这组呼叫,即当技术检测到问题(如技术储备的知识不足、客户声音难以辨别、或客户通过正确的操作明确要求由人类进行对话)时,人工操作员将接管此组呼叫。

业务影响:VCA是狭义的、具有特殊用途的VA,用于销售、客户服务和数字商务,且具有独特的目标。VCA的商业案例有三方面。其解决了以下需求:

■满足客户对网络和移动渠道中客户支持的期望——更高的互动频率;全天候、即时的聊天可用性■将互动转向价格更低的客户自助服务渠道,更快获取解决方案;降低服务成本■提供积极的建议和参与,培养忠诚度和客户满意度。

VCA的有效使用便于组织衡量其——特别是联络中心的——参与数量。在数字亭或自动取款机上使用启用语音的VCA可降低对类型化干预的需求,且有助于为非传统受众提供有趣的互动。

好处评级:高

市场渗透率:目标受众的5%至20%

成熟度:未成熟

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