编者按：很多想要使用客服聊天机器人的企业都不清楚什么聊天机器人好。事实上，目前存在几种不同类型的聊天机器人，他们都可以被用作企业的客户服务。但是这几种不同的机器人在技术上仍存在着明显的差异。那么到底什么聊天机器人好，怎样才算是优秀的聊天机器人呢？今天企业服务汇就来为您详细解答上述问题，帮助您更好地搭建适合自己的智能客服系统。

 

➤  客服聊天机器人的技术升级历程

（一）第一代客服聊天机器人机器人：基于单个关键词的精确匹配

这一代机器人出现的时间很早，并且在技术层面很简单，难以称其为“智能”。这种问答机器人原型最早出现在电话客服上，称为IVR交互式语音应答系统。所谓IVR，就是指例如用户打电话给银行时，首先需要通过语音提示来按键选择各种不同的服务（比如按“6”进行信用卡申请）。其主要目的是对用户进行最基础的分流，核心客户服务仍然是由人工客服来提供。

这种类型的聊天机器人是基于单个关键词的进行匹配的，即客户问的“问题”停留在单个词汇，而不能上升到复杂的句式——因此其使用场景非常有限，现在这种聊天机器人最常见的应用场景是用户在微信公众号平台上，用户可以通过回复特定的关键词来获取文章等资源或者是一个活动入口。

（二）第二代客服聊天机器人：多关键词匹配和模糊查询

相比于之前提到的基于单个关键词客服聊天机器人，第二代客服机器人有了明显进步，但其匹配规仍然十分粗糙，一般只能应用于一些简单的问题检索场景。其服务的前提是用户问法简单、明确，没有太大变化，并且在系统后台需要有一个的关键词列表来囊括用户的搜索结果。

当应用于业务相对复杂的场景时，这一代聊天机器人的局限就比较大了：不仅需要人工维护非常庞大的关键词列表（知识库），而且最终匹配的精度也比较低。

（三）第三代智能机器人：自然语言处理技术（NLP）

自从引入了NLP自然语言处理技术后，聊天机器人终于可以开始处理一个完整的句子了：当用户进行输入后，智能聊天机器人会把用户输入的句子分割开，接着剔除掉一些干扰信息（或者叫噪音），然后给剩下的每个关键词赋予一个单独的权重。这也更接近于人与人的真实聊天场景。

在完成上面的这些处理后，智能聊天机器人会根据算法对这些权重进行计算，并与后台知识库中的知识条目进行匹配，最后将选出的匹配度最高的回答（也是精准度最高的答案）反馈到用户那边。

在NLP技术的帮助下，现在当用户询问一个问题时，即使改变了问法机器人也能识别出来，但是在语义判断能力的限制下其答案的匹配精度仍然并不是特别高，保守估计这一代的智能聊天机器人只能解决4成到6成的用户问题。

（四）第四代智能机器人：神经网络与“深度学习”

在深度学习的帮助下，第四代智能客服机器人可以完全打破人为配置的规则，其回答不再像前代机器人那样受限于一个特定的知识库，而是凭借更好的自主学习能力和语义理解能力来处理更加复杂的问题，同时进行更加妥帖的回答。

所谓“深度学习”，通俗来讲就是通过算法来让机器自主的学习和提取关键特征，从而更加准确地识别和刻画信号。之前一战成名的谷歌机器人AlphaGo就是采用的“深度学习”技术：其超能力不再是通过人为向其添加围棋的规则和技巧，而是直接通过自主学习高质量的棋谱和自我演练来提升水平。

但这一代的机器人由于技术还不够成熟，因此暂时还没有正式投入商业使用，但其必然成为下一阶段的主流，到时候聊天机器人也能真正地变得“智能”起来。

以上就是企业服务汇关于“什么聊天机器人好”这一问题的解答，希望能帮助大家更快更好地搭建自己的智能客服系统。如果您还有其他与聊天机器人或智能客服系统相关的问题，也可以咨询企业服务汇的专业顾问，我们能为您提供更详细的解答。