编者按：智能客服系统是AI技术在客服行业的应用，也是AI技术商业化应用最为成熟的一个领域。越来越多的智能客服技术推动智能客服行业的发展，形成面向客户运营的更有价值的解决方案。本文， 我们将主要为您介绍面向客户服务的一些前沿的AI技术。具体来说，面向客户服务的AI技术主要用于客户识别、客服路由、聊天机器人和个性化预测四个方面。

 

一、客户识别的AI智能客服技术

1.生物识别：生物识别主要用于身份验证，目前主流的生物识别方式多为物理生物识别技术，包括人脸识别、虹膜识别、指纹识别。此外，行为生物识别也迅速发展起来，基于步态、声音或与设备的交互的行为识别技术开始变得主流。

2.人脸和语音识别：面部识别通过比较数字图像或视频与数据库中的面部特征来识别并验证个人。例如，基于AI的算法可以分析眼睛之间的距离，下巴的形状或鼻子的宽度，然后使用该数据查找匹配项实现身份验证。同时，语音识别功能可以对单词进行数字化处理，并用音高，节奏和语调等数据对单词进行编码，然后形成与个人相关的独特声纹。然后，可以使用该声纹来识别和认证说话者。

随着面向客户识别的AI智能客服技术的发展，智能客服系统可以使用生物识别技术识别客户，方便客服人员并以个性化的方式与他们沟通。比如在保修场景下，公司可以使用生物识别技术来验证客户身份，以确保客户在不保存收据或其他文档的情况下获得其设备的服务。比如金融机构或保险公司的客服可以使用生物识别技术快速验证客户的身份，同时最大程度地降低欺诈风险。随着生物识别技术变得更加可靠和具有成本效益，可以期望更多的公司利用其优势。

 

二、用于呼叫分类/路由的AI

3. 意图预测：意图预测是指弄清客户下一步需求的科学依据。客户信号（例如点击次数，浏览量和购买次数）都可以被转换为预测，可以在客户提出要求之前提供增值个性化服务。预测性解决方案将客户数据与AI相结合以确定意图并选择正确的下一步以提供相关的客户支持。

例如，该技术可以基于网络活动或文本识别指示客户意图的模式，并将呼叫或聊天路由到对应的客服人员。意图预测使客服中心能够以客户所需的方式为他们提供所需的帮助，从而提高他们的服务水平。

4. 情绪分析：情绪分析会分析个人的语言和非语言交流，以了解其情绪或态度。例如，如果某人微笑着点头，他们可能很高兴，而如果某人的眼睛睁大而嘴巴张开，他们可能会感到震惊。

情绪分析可用于按正确的优先级对客户的情绪进行分类，并将其路由到适当的业务代表。例如，一个生气的客户可能会被路由到客户维护团队，而一个满意的满意客户可能会被路由到销售团队以推销新产品或服务。情感分析生成的数据可用于了解客户对产品的体验，新包装或与公司代表的互动，以及发现任何会引起客户负面反应的薄弱环节。

聊天机器人：对话型AI客户服务平台（称为虚拟助手或聊天机器人）是非常核心的智能客服技术，80％的销售和市场领导者表示他们目前正在使用或计划在不久的将来部署聊天机器。

这些客服助手和聊天机器人可以响应客户咨询，起到协助人工或客户交互的作用。

5.文字/ NLP分析：智能客服技术中的自然语言处理（NLP）是指计算机能够对大量的文本或语音数据进行分析，在客服领域中主要是对大量的客户会话数据进行分析，了解客户的服务的满意度怎么样，从客户反馈中提取关于产品和服务的建议、投诉，从而主动进行优化，提升客户满意度。

6.个性化预测：企业现在可以访问有关其客户的大量数据，这些数据可用于向目标客户提供个性化服务和建议。智能客服技术中基于AI驱动的客户服务算法来识别有流失风险的客户，由企业进行主动维护。Netflix的AI驱动的客户服务算法使用人口统计数据，观看历史记录和个人喜好等数据来预测用户接下来要观看的内容，其准确度可以为公司每年在客户保留方面节省10亿美元。

7.预测性维护：此技术可用于在技术故障和维护问题发生之前对其进行预测。比如通过实施AI 预测性维护解决方案来减少送货卡车的故障；比如通过采用减少停机时间的实时诊断程序，大大提高了电梯的可用性；比如使用预测性维护来优化网络性能并更快地排除故障等等。