编者按：目前市场上已经有大量智能客服服务提供商，很多企业有引入智能客服来优化客服工作、提高客服效益的需求。但是智能客服发展及应用如何，智能客服可以做什么？本文通过对智能客服发展及应用的详细介绍，帮助大家解决以上问题。

对应传统客服的在线和呼叫客服，智能客服的发展也包括在线智能客服和语音智能客服两条线，下面分别对两种类型智能客服的发展及应用做详细介绍。

 

➤  在线智能客服发展及应用

智能客服的发展与技术的发展密切相关，从技术实现和应用的效果来看，在线智能客服的发展可以分为4个阶段。

1、关键词精准匹配：第一个阶段的在线智能客服采用关键词精准匹配的技术进行客服接待，客户问题的关键词必须和预设的答案库中的关键词严格匹配机器人才能给出答案，这个阶段的机器人严格意义上还不算“智能”。

2、关键词模糊匹配：第二个阶段的在线智能客服在第一阶段技术基础上进行一定升级，智能机器人可以根据客户问题中的关键词和关键词的近义词来检索给出答案，机器人开始具备一定智能感，但是由于机器人识别的“近义词”实际意义也可能相差较大，所以这阶段的在线智能客服应用价值也不高。

3、自然语言处理：第三阶段的在线智能客服支持自然语言处理技术（NLP），可以对客户的问题进行句法分析、语义分析等，根据算法和知识库内容理解客户问题，给出更加精准的回答，这一阶段的在线智能客服已经具备较高的应用价值，可以为企业解决大量简单重复问题。但是这阶段的在线智能客服对知识库有较强的依赖，企业需要专门的维护人员进行知识库的补充优化，才能使在线智能机器人拥有较高的解决率。

4、深度学习技术：第四阶段的智能客服采用最新的深度学习技术来实现更高层次的客户服务，机器人通过循环神经网络、卷积神经网络、LSTM等机器学习算法，根据已有知识建立自动化的学习模型，对已有内容和人工客服的接待过程进行学习，提高对客户问题的解决能力。这一阶段的在线智能客服机器人已经具备较高的智能化程度，对客户问题的理解和回复更加准确。

更进一步的在线智能客服，可能是针对人类独有情绪变化识别的进步，也可能是从被动接待到理解客户需求阶段进行主动营销的发展，未来如何，还需我们拭目以待。

 

➤  语音智能客服发展及应用

相比于在线智能客服，语音智能客服的发展及应用过程相对简单。语音识别技术（ASR）和语音识别技术与自然语言处理（NLP）、语音合成技术（TTS）的融合使用，是语音智能客服发展及应用的重点。一直到2016年，科大讯飞上线具备机器学习能力的DFCNN语音识别系统，同年11月科大讯飞、百度、搜狗先后召开发布会宣布语音识别准确率均达到“97％”，语音识别技术才开始在国内有了商业化应用。

近两年科大讯飞发布大量语音识别相关产品，百度、腾讯也使用自研的语音识别技术开发商业应用，一些老牌的互联网产品服务厂商也通过购买智能识别技术专利，研发自己的语音智能客服系统。目前语音智能客服的应用包括语音转写、语音听写和语音机器人等方面，语音转写可以帮助企业便捷地实现客服质检，语音听写对客服人员参考客服记录有一定帮助，语音机器人结合自然语言理解、语音合成技术，可以实现机器人独立外呼进行电销、金融行业催收、保险行业回访和运营商、银行等行业标准业务的客户咨询和办理。受到语音识别技术发展和多技术融合的限制，目前的智能语音客服的限制还比较明显，机器人只能识别简单封闭性的问题。

 

➤  小结

智能客服发展及应用与人工智能技术的发展息息相关，在线智能客服随着自然语言处理（NLP）和机器学习技术的发展，从关键词精准匹配、模糊匹配发展到今天的高智能化应用，在线智能客服可以运用到除业务问题过于复杂外的几乎所有行业的客服工作；语音智能客服的应用随着2016年科大讯飞语音识别系统的发布开始快速发展，应用于企业呼叫客服质检、售前营销转化和标准业务的咨询办理，但是目前的智能化程度还比较有限，只能识别简单封闭性的问题。